साक्षात्कार
चार्ल्स ज़े, ज़िलिज़ के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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चार्ल्स ज़े ज़िलिज़ के संस्थापक और सीईओ हैं, जो अगली पीढ़ी के डेटाबेस और खोज प्रौद्योगिकियों को एआई और एलएलएमएस अनुप्रयोगों के लिए बनाने पर केंद्रित हैं। ज़िलिज़ में, उन्होंने मिलवस, दुनिया का सबसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस भी आविष्कार किया, जो उत्पादन-तैयार एआई के लिए तैयार है। वह वर्तमान में एलएफ एआई और डेटा फाउंडेशन के बोर्ड के सदस्य हैं और 2020 और 2021 में बोर्ड के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया। चार्ल्स ने पहले ऑरेकल में ऑरेकल 12सी क्लाउड डेटाबेस परियोजना के संस्थापक इंजीनियर के रूप में काम किया था। चार्ल्स के पास विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर की डिग्री है।
(ORCL )ज़िलिज़ एलएफ एआई मिलवस® के पीछे की टीम है, जो एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है। कंपनी डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन को सरल बनाने पर केंद्रित है, जिसका उद्देश्य एआई को निगमों, संगठनों और व्यक्तियों के लिए अधिक सुलभ बनाना है।
क्या आप ज़िलिज़ की स्थापना की कहानी साझा कर सकते हैं और बता सकते हैं कि आपको मिलवस विकसित करने और वेक्टर डेटाबेस पर ध्यान केंद्रित करने के लिए क्या प्रेरित किया?
मेरी डेटाबेस क्षेत्र में यात्रा 15 वर्षों से अधिक समय से चली आ रही है, जिसमें ऑरेकल में सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में छह वर्ष शामिल हैं, जहां मैं ऑरेकल 12सी मल्टीटेनेंट डेटाबेस टीम का संस्थापक सदस्य था। इस दौरान, मैंने एक महत्वपूर्ण सीमा को देखा: जबकि संरचित डेटा अच्छी तरह से प्रबंधित था, असंरचित डेटा – जो सभी डेटा का 90% है – बड़े पैमाने पर अप्रयुक्त रहा, जिसमें केवल 1% का अर्थपूर्ण विश्लेषण किया गया था।
2017 में, एआई की असंरचित डेटा को संसाधित करने की बढ़ती क्षमता ने एक महत्वपूर्ण मोड़ को चिह्नित किया। एनएलपी में प्रगति ने दिखाया कि असंरचित डेटा को वेक्टर एम्बेडिंग में परिवर्तित किया जा सकता है, जिससे इसका मूलभूत अर्थ खुल गया। यह मुझे ज़िलिज़ की स्थापना करने के लिए प्रेरित किया, जिसका उद्देश्य “लाखों डेटा” का प्रबंधन करना है। वेक्टर एम्बेडिंग असंरचित डेटा और क्रियाशील अंतर्दृष्टि के बीच की खाई को पाटने के लिए आधार बन गई। हमने मिलवस को इस दृष्टि को जीवन में लाने के लिए एक विशेष रूप से निर्मित वेक्टर डेटाबेस के रूप में विकसित किया।
पिछले दो वर्षों में, उद्योग ने इस दृष्टिकोण को मान्य किया है, वेक्टर डेटाबेस को असंरचित डेटा के प्रबंधन के लिए आधारभूत माना है। हमारे लिए, यह केवल प्रौद्योगिकी के बारे में नहीं है – यह मानवता को एआई युग में असंरचित डेटा की क्षमता का दोहन करने के लिए सशक्त बनाने के बारे में है।
ज़िलिज़ की यात्रा कैसे विकसित हुई है जब से इसकी स्थापना छह साल पहले हुई थी, और आपने वेक्टर डेटाबेस स्थान में अग्रणी होने के दौरान किन प्रमुख चुनौतियों का सामना किया?
यात्रा परिवर्तनकारी रही है। जब हमने सात साल पहले ज़िलिज़ शुरू किया, तो वास्तविक चुनौती निधि संग्रह या भर्ती नहीं थी – यह एक पूरी तरह से अनचाहे क्षेत्र में एक उत्पाद बनाना था। कोई मौजूदा रोडमैप, सर्वोत्तम प्रथाएं, या स्थापित उपयोगकर्ता अपेक्षाएं नहीं थीं, इसलिए हमें अपना खुद का मार्ग चार्ट करना था।
हमारा सफलता मिलवस के ओपन-सोर्सिंग के साथ आई। अपनाने के बाधाओं को कम करके और समुदाय की भागीदारी को बढ़ावा देकर, हमें मूल्यवान उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया मिली जिससे हम उत्पाद में सुधार कर सके। जब मिलवस 2019 में लॉन्च हुआ, तो हमारे पास वर्ष के अंत में लगभग 30 उपयोगकर्ता थे। यह 2020 में 200 से अधिक और जल्द ही 1,000 से अधिक हो गया।
आज, वेक्टर डेटाबेस ने एक उपन्यास अवधारणा से आवश्यक बुनियादी ढांचे में बदलाव किया है, जो हमने जिस दृष्टि के साथ शुरू किया था उसे मान्य किया है।
एक वेक्टर डेटाबेस कंपनी के रूप में, ज़िलिज़ आधुनिक एआई अनुप्रयोगों में मल्टीमोडल वेक्टर खोज का समर्थन करने के लिए क्या अद्वितीय तकनीकी क्षमताएं प्रदान करता है?
ज़िलिज़ ने मल्टीमोडल वेक्टर खोज का समर्थन करने के लिए उन्नत तकनीकी क्षमताएं विकसित की हैं:
- हाइब्रिड सर्च: हम विभिन्न मोडलिटी जैसे कि एक छवि की दृश्य विशेषताओं के साथ इसके पाठ विवरण को मिलाकर एक ही समय में खोज की अनुमति देते हैं।
- अनुकूलित अल्गोरिदम: हमारी प्रोप्राइटरी क्वांटाइजेशन तकनीक क्रॉस-मॉडल खोजों के लिए रिकॉल सटीकता और मेमोरी दक्षता के बीच संतुलन बनाती है।
- रियल-टाइम और ऑफलाइन प्रोसेसिंग: हमारी डुअल-ट्रैक प्रणाली कम-विलंबता वास्तविक समय लिखने और उच्च-थ्रूपुट ऑफलाइन आयात का समर्थन करती है, जिससे डेटा ताजगी सुनिश्चित होती है।
- लागत प्रभावशीलता: हमारे एक्सटेंडेड क्षमता इंस्टेंस इंटेलिजेंट टियर्ड स्टोरेज का लाभ उठाते हैं, जो उच्च प्रदर्शन को बनाए रखते हुए भंडारण लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हैं।
- एम्बेडेड एआई मॉडल: मल्टीमोडल एम्बेडिंग और रैंकिंग मॉडल को एकीकृत करके, हमने जटिल खोज अनुप्रयोगों को लागू करने के लिए बाधा को कम कर दिया है।
इन क्षमताओं के साथ, डेवलपर विभिन्न डेटा प्रकारों को कुशलता से संभाल सकते हैं, जिससे आधुनिक एआई अनुप्रयोग अधिक मजबूत और बहुमुखी हो जाते हैं।
आप मल्टीमोडल आरएजी को एआई की क्षमता को कैसे देखते हैं जो जटिल वास्तविक दुनिया के डेटा जैसे छवियों, ऑडियो और वीडियो के साथ-साथ पाठ को संभालने में सुधार करता है?
मल्टीमोडल आरएजी (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन) एआई में एक महत्वपूर्ण विकास का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि पाठ-आधारित आरएजी प्रमुख रहा है, अधिकांश उद्यम डेटा छवियों, वीडियो और ऑडियो में है। इन विविध प्रारूपों को एआई कार्य प्रवाह में एकीकृत करने की क्षमता महत्वपूर्ण है।
यह परिवर्तन समय पर है, क्योंकि एआई समुदाय उपलब्ध इंटरनेट पाठ डेटा के सीमित उपयोग पर बहस कर रहा है। जबकि पाठ डेटा सीमित है, मल्टीमोडल डेटा व्यापक रूप से अप्रयुक्त रहता है – निगमित वीडियो से लेकर हॉलीवुड फिल्मों और ऑडियो रिकॉर्डिंग तक।
मल्टीमोडल आरएजी इस अप्रयुक्त जलाशय को अनलॉक करता है, एआई प्रणालियों को इन समृद्ध डेटा प्रकारों को संसाधित और उपयोग करने में सक्षम बनाता है। यह न केवल डेटा की कमी को संबोधित करने के बारे में है – यह एआई की क्षमताओं की सीमाओं का विस्तार करने के बारे में है ताकि यह वास्तविक दुनिया को बेहतर ढंग से समझ और बातचीत कर सके।
ज़िलिज़ वेक्टर डेटाबेस बाजार में तेजी से बढ़ते प्रतिस्पर्धियों से खुद को कैसे अलग करता है?
ज़िलिज़ कई अद्वितीय पहलुओं के माध्यम से खड़ा होता है:
- डुअल आइडेंटिटी: हम एक एआई कंपनी और एक डेटाबेस कंपनी दोनों हैं, जो डेटा प्रबंधन और एआई एकीकरण की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं।
- क्लाउड-नेटिव डिज़ाइन: मिलवस 2.0 वितरित वेक्टर डेटाबेस था जिसने एक विकेन्द्रीकृत स्टोरेज और कंप्यूट आर्किटेक्चर को अपनाया, जो 100 अरब से अधिक वेक्टर के लिए स्केलेबिलिटी और लागत प्रभावशीलता को सक्षम बनाता है।
- प्रोप्राइटरी सुधार: हमारा कार्डिनल इंजन ओपन-सोर्स मिलवस की तुलना में तीन गुना और प्रतिस्पर्धियों की तुलना में 10 गुना बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है। हम डिस्क-आधारित इंडेक्सिंग और लागत प्रभावी स्केलिंग के लिए इंटेलिजेंट टियर स्टोरेज भी प्रदान करते हैं।
- निरंतर नवाचार: हाइब्रिड सर्च क्षमताओं से लेकर वीटीएस जैसे माइग्रेशन टूल तक, हम वेक्टर डेटाबेस प्रौद्योगिकी में लगातार प्रगति कर रहे हैं।
हमारी ओपन-सोर्स प्रतिबद्धता लचीलापन सुनिश्चित करती है, जबकि हमारी प्रबंधित सेवा, ज़िलिज़ क्लाउड, न्यूनतम संचालन जटिलता के साथ उद्यम-ग्रेड प्रदर्शन प्रदान करती है।
ज़िलिज़ क्लाउड के महत्व और एआई और वेक्टर खोज सेवाओं को छोटे डेवलपर्स और उद्यमों के लिए सुलभ बनाने में इसकी भूमिका के बारे में विस्तार से बताएं?
वेक्टर खोज का उपयोग 2015 से तकनीकी दिग्गजों द्वारा किया जाता रहा है, लेकिन प्रोप्राइटरी कार्यान्वयन ने इसके व्यापक अपनाने को सीमित कर दिया। ज़िलिज़ में, हम दो पूरक दृष्टिकोणों के माध्यम से इस प्रौद्योगिकी को लोकतांत्रिक बना रहे हैं:
- ओपन सोर्स: मिलवस डेवलपर्स को अपने वेक्टर खोज बुनियादी ढांचे का निर्माण और स्वामित्व करने की अनुमति देता है, जिससे तकनीकी बाधाएं कम होती हैं।
- प्रबंधित सेवा: ज़िलिज़ क्लाउड संचालन ओवरहेड को समाप्त करता है, व्यवसायों को वेक्टर खोज को अपनाने के लिए एक सरल, लागत प्रभावी समाधान प्रदान करता है जिसके लिए विशेषज्ञ इंजीनियरों की आवश्यकता नहीं होती है।
यह दोहरी दृष्टिकोण वेक्टर खोज को डेवलपर्स और उद्यमों दोनों के लिए सुलभ बनाता है, जिससे उन्हें नवीन एआई अनुप्रयोगों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है।
एलएलएम और फाउंडेशन मॉडल में प्रगति के साथ, आपको एआई डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर में अगला बड़ा बदलाव क्या लगता है?
अगला बड़ा बदलाव एआई डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर का संपूर्ण रूप से परिवर्तन होगा जो असंरचित डेटा को संभालने के लिए है, जो दुनिया के 90% डेटा का प्रतिनिधित्व करता है। मौजूदा प्रणालियां, जो संरचित डेटा के लिए डिज़ाइन की गई हैं, इस बदलाव के लिए तैयार नहीं हैं।
यह परिवर्तन डेटा स्टैक के प्रत्येक स्तर को प्रभावित करेगा, मूल डेटाबेस प्रणालियों से लेकर सुरक्षा प्रोटोकॉल और निगरानी प्रणालियों तक। यह केवल अनुकूलन नहीं है – यह नए परिदृश्य बनाने के बारे में है जो असंरचित डेटा की जटिलताओं के लिए अनुकूलित हैं।
यह परिवर्तन डेटा स्टैक के हर पहलू को छूएगा:
- मूल डेटाबेस प्रणाली
- डेटा पाइपलाइन और ईटीएल प्रक्रियाएं
- डेटा साफ़ करने और परिवर्तन तंत्र
- सुरक्षा और एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल
- अनुपालन और शासन ढांचे
- डेटा निगरानी प्रणाली
हम केवल मौजूदा प्रणालियों को अपग्रेड नहीं कर रहे हैं – हम पूरी तरह से नए परिदृश्य बना रहे हैं। यह एक पुस्तकालय में पुस्तकों को व्यवस्थित करने के लिए अनुकूलित दुनिया से एक ऐसी दुनिया में जाने जैसा है जिसे पूरे इंटरनेट को प्रबंधित, समझने और संसाधित करने की आवश्यकता है। यह परिवर्तन एक पूरी नई दुनिया का प्रतिनिधित्व करता है, जहां डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के प्रत्येक घटक को शायद से फिर से कल्पना की जा सकती है।
यह क्रांति डेटा को संग्रहीत करने, प्रबंधित करने और संसाधित करने के तरीके को फिर से परिभाषित करेगी, एआई नवाचार के लिए व्यापक अवसर खोलेगी।
एनवीडिया जीपीयू के एकीकरण ने आपके वेक्टर खोज प्रदर्शन को कैसे प्रभावित किया है?
एनवीडिया जीपीयू का एकीकरण हमारे वेक्टर खोज प्रदर्शन को दो प्रमुख क्षेत्रों में महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
पहला, इंडेक्स निर्माण में, जो वेक्टर डेटाबेस में सबसे गणना-गहन ऑपरेशन में से एक है। पारंपरिक डेटाबेस इंडेक्सिंग की तुलना में वेक्टर इंडेक्स निर्माण के लिए कई ऑर्डर अधिक गणना शक्ति की आवश्यकता होती है। जीपीयू त्वरण का लाभ उठाकर, हमने इंडेक्स निर्माण समय में नाटकीय रूप से कमी की, जिससे डेटा अंतर्ग्रहण में तेजी आई और डेटा दृश्यता में सुधार हुआ।
दूसरा, जीपीयू उच्च-थ्रूपुट क्वेरी उपयोग के मामलों में महत्वपूर्ण साबित हुए हैं, जैसे कि ई-कॉमर्स में, जहां प्रणाली को प्रति सेकंड हजारों या thậm chí दस हजार क्वेरी (क्यूपीएस) से निपटने की आवश्यकता होती है। जीपीयू की समानांतर प्रसंस्करण क्षमताएं इन उच्च-वॉल्यूम वेक्टर समानता खोजों को कम विलंबता के साथ कुशलता से संसाधित करने में मूल्यवान साबित हुई हैं।
(NVDA )2021 से, हम जीपीयू आर्किटेक्चर के लिए अपने अल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए एनवीडिया के साथ सहयोग कर रहे हैं, साथ ही साथ विभिन्न प्रोसेसर आर्किटेक्चर में विषम कम्प्यूटिंग का समर्थन करने के लिए हमारी प्रणाली को विकसित कर रहे हैं। यह हमारे ग्राहकों को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हार्डवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर चुनने की लचीलापन प्रदान करता है।
चूंकि वेक्टर डेटाबेस एआई में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, क्या आप उनके स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में अनुप्रयोगों को विस्तारित होते देखते हैं और पारंपरिक उपयोग के मामलों से परे जाते हैं, जैसे कि सिफारिश प्रणाली और खोज?
वेक्टर डेटाबेस तेजी से पारंपरिक अनुप्रयोगों जैसे सिफारिश प्रणाली और खोज से परे फैल रहे हैं, स्वास्थ्य सेवा और फार्मास्यूटिकल अनुसंधान जैसे उद्योगों में प्रवेश कर रहे हैं।
स्वास्थ्य सेवा और फार्मास्यूटिकल अनुसंधान में, वेक्टर डेटाबेस दवा खोज में क्रांति ला रहे हैं। अणुओं को उनके कार्यात्मक गुणों के आधार पर वेक्टर में परिवर्तित किया जा सकता है, और उन्नत सुविधाओं जैसे कि रेंज सर्च का उपयोग करके, शोधकर्ता विशिष्ट बीमारियों या लक्षणों के इलाज के लिए संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान कर सकते हैं।
स्वायत्त ड्राइविंग में, वेक्टर डेटाबेस वाहन सुरक्षा और प्रदर्शन में सुधार कर रहे हैं। एक दिलचस्प अनुप्रयोग अप्रत्याशित परिदृश्यों को संभालने में है – जब असामान्य परिदृश्यों का सामना किया जाता है, तो प्रणाली बड़े डेटाबेस में समान परिदृश्यों की खोज कर सकती है ताकि स्वायत्त ड्राइविंग मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा के लिए प्रासंगिक डेटा मिल सके।
हम वित्तीय सेवाओं में धोखाधड़ी का पता लगाने, साइबर सुरक्षा में खतरे का पता लगाने और लक्षित विज्ञापन के लिए बेहतर ग्राहक जुड़ाव के लिए भी अभिनव अनुप्रयोग देख रहे हैं। उदाहरण के लिए, बैंकिंग में, लेन-देन को वेक्टर में परिवर्तित किया जा सकता है और ऐतिहासिक पैटर्न के साथ तुलना की जा सकती है ताकि संभावित धोखाधड़ी गतिविधियों की पहचान की जा सके।
वेक्टर डेटाबेस की शक्ति किसी भी डोमेन में समानता को समझने और संसाधित करने की क्षमता में निहित है – चाहे वह अणु संरचनाएं, ड्राइविंग परिदृश्य, वित्तीय पैटर्न या सुरक्षा खतरे हों। जैसे-जैसे एआई विकसित होता है, हम केवल संभावनाओं की सतह को छू रहे हैं। असंरचित डेटा को कुशलता से संसाधित और पैटर्न खोजने की क्षमता नई संभावनाओं को खोलती है जिन्हें हम अभी तक पूरी तरह से अन्वेषण नहीं कर पाए हैं।
डेवलपर्स और उद्यमों को ज़िलिज़ और मिलवस के साथ वेक्टर डेटाबेस प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने के लिए एआई परियोजनाओं में कैसे शामिल होना चाहिए?
ज़िलिज़ और मिलवस के साथ वेक्टर डेटाबेस प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने के लिए दो मुख्य मार्ग हैं, प्रत्येक अलग-अलग आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं के लिए उपयुक्त है:
- यदि आप लचीलेपन और अनुकूलन को महत्व देते हैं, तो मिलवस, हमारा ओपन-सोर्स समाधान, आपके लिए सबसे अच्छा विकल्प है। मिलवस के साथ, आप:
- स्वतंत्र रूप से प्रयोग करें और अपनी गति से प्रौद्योगिकी सीखें
- समाधान को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित करें
- विकास में योगदान करें और कोडबेस को संशोधित करें
- अपने बुनियादी ढांचे पर पूर्ण नियंत्रण रखें
हालांकि, यदि आप बुनियादी ढांचे का प्रबंधन किए बिना अपने अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, तो ज़िलिज़ क्लाउड इष्टतम विकल्प है। यह प्रदान करता है:
- एक बॉक्स से बाहर समाधान जो एक क्लिक के साथ तैनात किया जा सकता है
- उद्यम-ग्रेड सुरक्षा और अनुपालन
- उच्च उपलब्धता और स्थिरता
- कोई संचालन ओवरहेड के साथ अनुकूलित प्रदर्शन
इसे इस तरह सोचें: यदि आप ‘टिंकरिंग’ का आनंद लेते हैं और अधिकतम लचीलापन चाहते हैं, तो मिलवस के साथ जाएं। यदि आप संचालन जटिलता को कम करना चाहते हैं और अपने अनुप्रयोग के निर्माण पर तुरंत ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, तो ज़िलिज़ क्लाउड चुनें।
दोनों मार्ग आपको आपके गंतव्य तक ले जाएंगे – यह केवल इतना है कि आप यात्रा पर कितना नियंत्रण चाहते हैं बनाम आप कितनी जल्दी पहुंचना चाहते हैं।
धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें ज़िलिज़ या मिलवस पर जाना चाहिए।
