MyScale é uma solução inovadora que combina a familiaridade do SQL com a eficiência de um banco de dados vetorial, permitindo que desenvolvedores construam aplicações de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) de nível de produção com facilidade. Com MyScale, os desenvolvedores podem realizar buscas vetoriais, textuais e filtradas de maneira rápida e eficiente, além de executar consultas complexas que unem SQL e vetores. A plataforma é projetada para minimizar a curva de aprendizado, maximizar o valor e reduzir custos, tornando-se uma escolha ideal para empresas que buscam escalabilidade e conveniência.
Uma das características mais marcantes do MyScale é sua compatibilidade total com SQL, o que permite que desenvolvedores familiarizados com SQL, mas não com busca vetorial, possam começar rapidamente. Além disso, MyScale oferece uma integração profunda com linguagens de desenvolvimento populares e frameworks, facilitando a observabilidade de aplicações LLM com MyScale Telemetry.
MyScale também se destaca por sua eficiência em termos de desempenho e custo. Com o motor vetorial MSTG, desenvolvido internamente, MyScale oferece uma velocidade três vezes maior e uma economia de custos significativa em comparação com outras soluções. Isso é particularmente importante para aplicações de produção, onde a otimização de recursos de memória e a eficiência na inserção de dados são críticas.
Além disso, MyScale suporta uma variedade de tipos de dados, permitindo a importação e exportação de dados, e se integra perfeitamente com sua stack existente. Com recursos como busca de texto completo BM25, tokenizadores configuráveis para várias línguas e uma linguagem de consulta simples, mas poderosa, MyScale é uma solução abrangente para gerenciar e consultar dados relacionados à IA em um único sistema.
Para empresas que buscam uma solução segura e em conformidade, MyScale oferece RBAC baseado em SQL e está em conformidade com SOC 2 e ISO 27001. Com sua disponibilidade como código aberto, MyScale oferece aos desenvolvedores a flexibilidade de aproveitar o valor dos dados estruturados para trabalhar com diferentes LLMs, proporcionando melhor desempenho, menor custo e ritmos de inovação mais rápidos.
