يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تغيير طريقة معالجة البيانات وتقييمها. وتعد قواعد بيانات المتجهات إحدى الأدوات الأساسية التي تقود هذا الانتقال.
تعتبر قواعد البيانات هذه فعالة للغاية في تخزين واسترجاع تمثيلات البيانات عالية الأبعاد.
لديهم القدرة على لعب دور حاسم في نجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور وأنظمة التوصية.
في هذا المنشور ، سنلقي نظرة على المجال الرائع لقواعد بيانات المتجهات في الذكاء الاصطناعي ولماذا أصبحت مهمة جدًا لعلماء البيانات وخبراء التعلم الآلي.
لماذا قواعد البيانات العلائقية غير مناسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
نقوم عادةً بتخزين واسترداد البيانات باستخدام قواعد البيانات العلائقية التقليدية. ومع ذلك ، فإن قواعد البيانات هذه ليست دائمًا مناسبة تمامًا لتمثيل البيانات عالية الأبعاد ، والتي تعد مطلبًا شائعًا في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
قد تكون معالجة الكميات الهائلة من البيانات غير المهيكلة التي تُستخدم غالبًا في الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا بسبب الطبيعة المنظمة لقواعد البيانات هذه.
أراد الخبراء تجنب عمليات البحث المتأخرة وغير الفعالة. لذا ، للتغلب على هذه التحديات ، استخدموا حلولًا مثل التسطيح هياكل البيانات. ومع ذلك ، كان هذا الإجراء مستهلكًا للوقت وعرضة للخطأ.
ظهرت طريقة أكثر فعالية لتخزين واسترجاع البيانات عالية الأبعاد مع ظهور قواعد بيانات المتجهات. بهذه الطريقة ، من الممكن أن يكون لديك تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر انسيابية ونجاحًا.
الآن ، دعنا نرى كيف تعمل قواعد بيانات المتجهات هذه.
ما هي بالضبط قواعد بيانات المتجهات؟
قواعد بيانات المتجهات هي قواعد بيانات متخصصة تهدف إلى تخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات عالية الأبعاد في شكل متجهات.
المتجهات هي تمثيلات بيانات رياضية تصف الأشياء بناءً على خصائصها أو صفاتها المختلفة.
يمثل كل متجه نقطة بيانات واحدة ، مثل كلمة أو صورة ، ويتكون من مجموعة من القيم التي تصف العديد من صفاتها. تُعرف هذه المتغيرات أحيانًا باسم "الميزات" أو "الأبعاد".
قد يتم تمثيل الصورة ، على سبيل المثال ، كمتجه لقيم البكسل ، ولكن يمكن تمثيل الجملة بأكملها كمتجه لتضمينات الكلمات.
تستخدم قواعد بيانات المتجه استراتيجيات الفهرسة لتسهيل اكتشاف المتجهات التي تشبه متجه استعلام معين. هذا مفيد بشكل خاص في آلة التعلم التطبيقات ، حيث يتم استخدام عمليات البحث عن التشابه بشكل متكرر لاكتشاف نقاط البيانات القابلة للمقارنة أو إنشاء اقتراحات.
الأعمال الداخلية لقواعد بيانات المتجهات
تُستخدم قواعد بيانات المتجهات لتخزين وفهرسة النواقل عالية الأبعاد التي تنتجها تقنيات مثل التعلم العميق. هذه المتجهات هي تمثيلات رقمية لعناصر البيانات المعقدة التي يتم ترجمتها إلى مساحة ذات أبعاد أقل مع الحفاظ على المعلومات الهامة عبر تقنية التضمين.
لذلك ، تم تصميم قواعد بيانات المتجهات لتلائم البنية المعينة لحفلات الزفاف المتجهية ، وهي تستخدم خوارزميات الفهرسة للبحث عن المتجهات واستردادها بشكل فعال بناءً على تشابهها مع متجه الاستعلام.
كيف يعمل؟
تعمل قواعد بيانات المتجهات بشكل مشابه للمربعات السحرية التي تخزن وترتب عناصر البيانات المعقدة.
يستخدمون نهج PQ و HNSW لتحديد المعلومات الصحيحة والحصول عليها بسرعة. يعمل PQ بشكل مشابه لبنة Lego ، حيث يتم تكثيف المتجهات إلى أجزاء صغيرة للمساعدة في البحث عن أخرى مماثلة.
من ناحية أخرى ، تقوم HNSW بتطوير شبكة من الروابط لتنظيم المتجهات في تسلسل هرمي ، مما يجعل التنقل والبحث أكثر بساطة. الخيارات الإبداعية الأخرى ، مثل إضافة وطرح المتجهات لاكتشاف أوجه التشابه والاختلاف ، تدعمها قواعد بيانات المتجهات أيضًا.
كيف تُستخدم قواعد بيانات المتجهات في الذكاء الاصطناعي؟
قواعد بيانات المتجهات لديها إمكانات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. إنها تساعدنا في إدارة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ودعم العمليات المعقدة مثل البحث عن التشابه وحساب المتجهات.
لقد أصبحت أدوات لا غنى عنها في مجموعة واسعة من التطبيقات. وتشمل هذه أنظمة معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والتوصية. يتم استخدام عمليات تضمين المتجهات ، على سبيل المثال ، في معالجة اللغة الطبيعية لفهم معنى وسياق النص ، مما يتيح الحصول على نتائج بحث دقيقة وذات صلة.
يمكن لقواعد بيانات المتجهات في التعرف على الصور البحث عن صور قابلة للمقارنة بكفاءة ، حتى في مجموعات البيانات الكبيرة. يمكنهم أيضًا تقديم عناصر أو معلومات قابلة للمقارنة للعملاء بناءً على إبداءات الإعجاب وسلوكهم في أنظمة التوصية.
أفضل الممارسات لاستخدام قواعد بيانات المتجهات في الذكاء الاصطناعي
للبدء ، يجب معالجة متجهات الإدخال وتوحيدها قبل تخزينها في قاعدة البيانات. هذا يمكن أن يزيد من دقة وأداء البحث المتجه.
ثانيًا ، يجب اختيار خوارزمية الفهرسة المناسبة اعتمادًا على حالة الاستخدام الفردي وتوزيع البيانات. تحتوي الخوارزميات المختلفة على مقايضات متباينة بين الدقة والسرعة ، ويمكن أن يكون لاختيار الخوارزميات المناسبة تأثير كبير على أداء البحث.
ثالثًا ، لضمان الأداء الأمثل ، يجب مراقبة قاعدة بيانات المتجهات وصيانتها بانتظام. يتضمن ذلك إعادة فهرسة قاعدة البيانات حسب الحاجة ، وضبط معلمات الفهرسة ، ومراقبة أداء البحث لاكتشاف أي صعوبات وحلها.
أخيرًا ، لزيادة إمكانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى أقصى حد ، يُنصح باستخدام قاعدة بيانات متجهية تدعم ميزات متطورة مثل حساب المتجهات والبحث عن التشابه.
لماذا يجب عليك استخدام قاعدة بيانات المتجهات؟
الغرض الأكثر شيوعًا لاستخدام قاعدة بيانات المتجهات هو البحث عن المتجهات في الإنتاج. تتم مقارنة تشابه العديد من العناصر مع استعلام بحث أو عنصر موضوع في هذا الشكل من البحث. قاعدة بيانات المتجه لديها القدرة على مقارنة تشابه هذه العناصر لاكتشاف أقرب التطابقات عن طريق تحويل عنصر الموضوع أو الاستعلام إلى متجه باستخدام نفس نموذج تضمين ML.
ينتج عن ذلك نتائج دقيقة مع تجنب النتائج غير ذات الصلة الناتجة عن تقنيات البحث القياسية.
البحث عن تشابه الصور والصوت والفيديو
قد يكون من الصعب تصنيف الصور والموسيقى والفيديو والمعلومات غير المنظمة الأخرى وتخزينها في قاعدة بيانات نموذجية. تعد قواعد بيانات المتجهات إجابة ممتازة لذلك حيث يمكنها البحث عن عناصر قابلة للمقارنة بسرعة حتى في مجموعات البيانات الضخمة. هذه الطريقة لا تتطلب أي إنسان وضع علامات البيانات أو تصنيفها ويمكنه تحديد أقرب التطابقات بسرعة بناءً على درجات التشابه.
محركات الترتيب والتوصية
تعتبر قواعد بيانات المتجهات أيضًا مناسبة تمامًا للاستخدام في أنظمة الترتيب والتوصية. يمكن استخدامها للتوصية بأشياء يمكن مقارنتها بالمشتريات السابقة أو عنصر حالي يبحث عنه المستهلك.
بدلاً من الاعتماد على التصفية التعاونية أو قوائم الشعبية ، يمكن لخدمات الوسائط المتدفقة الاستفادة من تصنيفات أغاني المستخدم لتقديم اقتراحات متطابقة تمامًا ومخصصة للفرد. يمكنهم تحديد موقع المنتجات المماثلة بناءً على أقرب التطابقات.
البحث الدلالي
البحث الدلالي هو أداة بحث قوية عن النص والمستندات تتجاوز عمليات البحث العادية عن الكلمات الرئيسية. يمكن فهم معنى وسياق سلاسل النص والعبارات والمستندات بأكملها من خلال استخدام قواعد بيانات متجهة لتخزين وفهرسة الزخارف المتجهية من Natural نماذج معالجة اللغة.
لذلك ، سيتمكن المستخدمون من العثور على ما يحتاجون إليه بشكل أسرع دون الحاجة إلى فهم كيفية تصنيف البيانات.
تقنيات قواعد بيانات المتجهات
هناك العديد من تقنيات قاعدة بيانات المتجهات المتاحة ، ولكل منها مجموعة مزاياها وعيوبها.
كوز الصنوبر, فايس, تزعج, ميلفوسو هنسليب هي بعض الاحتمالات الأكثر شيوعًا.
كوز الصنوبر
إنها قاعدة بيانات متجهية قائمة على السحابة. يمكنك تطوير تطبيقات بحث التشابه في الوقت الفعلي. إنه يمكّن المستخدمين من تخزين واستكشاف حفلات الزفاف عالية الأبعاد مع زمن انتقال ميلي ثانية.
وهذا يجعلها مناسبة للتطبيقات مثل أنظمة التوصية والبحث عن الصور والفيديو ومعالجة اللغة الطبيعية.
تشمل الميزات الأساسية لـ Pinecone الفهرسة التلقائية والتحديثات في الوقت الفعلي والضبط التلقائي للاستعلام وواجهة برمجة تطبيقات REST للتفاعل البسيط مع العمليات الحالية. تم تصميم هندسته من أجل قابلية التوسع والمتانة. يمكنك بسهولة إدارة كميات هائلة من البيانات مع الحفاظ على التوافر العالي.
فايس
إنها حزمة مفتوحة المصدر على Facebook توفر تطبيقات متطورة للفهرسة وخوارزميات البحث للمتجهات واسعة النطاق.
يدعم العديد من تقنيات البحث المتجه. تتمثل إحدى فوائده الأساسية في سرعته وقابليته للتوسع ، مما يسمح بإجراء عمليات بحث سريعة حتى في مجموعات البيانات التي تحتوي على مليارات من المتجهات.
تزعج
المزعج ، من ناحية أخرى ، عبارة عن مكتبة C ++ مصممة للبحث عن أقرب الجيران التقريبي عالي الأبعاد. من السهل استخدام تقنية الإسقاط العشوائي وتنفيذها بسرعة.
إزعاج هو الحد الأدنى من الذاكرة مكتبة البصمة المناسبة للاستخدام في سيناريوهات مقيدة الموارد.
ميلفوس
Milvus هي قاعدة بيانات ناقلات مجانية ومفتوحة المصدر لتخزين ناقلات واسعة النطاق والبحث فيها. وهو يدعم مجموعة متنوعة من تقنيات الفهرسة ، بما في ذلك التلقيح الاصطناعي و HNSW ، ويمكنه بسهولة إدارة ملايين النواقل.
تعد قدرتها على تسريع وحدة معالجة الرسومات ، والتي قد تؤدي إلى تسريع عملية البحث بشكل كبير ، واحدة من أكثر ميزاتها تميزًا.
إنه الخيار الأفضل بسهولة عند اتخاذ قرار باختيار منتج لقواعد بيانات المتجهات.
هنسليب
Hnswlib هي مكتبة أخرى مفتوحة المصدر توفر شبكة عالمية صغيرة قابلة للتنقل في التسلسل الهرمي لفهرسة المتجهات عالية الأبعاد والبحث عنها بسرعة.
إنه أمر رائع في المواقف التي تتغير فيها مساحة المتجه باستمرار ، ويوفر فهرسة تزايديًا للحفاظ على الفهرس مواكبًا للتيار مع المتجهات الجديدة. كما أنه قابل للتعديل للغاية ، مما يسمح للمستخدمين بضبط توازن الدقة والسرعة.
عيوب محتملة
في حين أن قواعد بيانات المتجهات لها مزايا عديدة ، إلا أن لها أيضًا عيوبًا كبيرة. أحد الشواغل المحتملة هو كمية التخزين الكبيرة المطلوبة لإدارة حفلات الزفاف في ناقلات.
علاوة على ذلك ، قد تواجه قواعد بيانات المتجهات صعوبات مع أنواع بيانات معينة ، مثل الاستعلامات المختصرة أو المتخصصة للغاية. أخيرًا ، قد يتطلب إنشاء قواعد البيانات هذه وتحسينها مهارة كبيرة ، مما يجعلها أقل وصولًا إلى بعض المستخدمين.
ما هو المستوى التالي؟
هناك العديد من التحسينات الممكنة في الأفق حيث تستمر قواعد بيانات المتجهات في التطور. أحد المجالات التي يمكن أن يتم فيها إحراز تقدم كبير هو إنشاء نماذج أكثر دقة وكفاءة في البرمجة اللغوية العصبية.
قد يؤدي هذا إلى تحسين عمليات التضمين المتجهية التي تلتقط معنى وسياق النص بشكل أكثر دقة ، مما يجعل عمليات البحث أكثر دقة وملاءمة.
قد يكون هناك مجال آخر للتقدم وهو الخوارزميات الأكثر تقدمًا لمحركات الترتيب والتوصية ، مما يسمح بتوصيات أكثر تفصيلاً واستهدافًا.
علاوة على ذلك ، قد تساعد التطورات في التكنولوجيا ، مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية المتخصصة ، في زيادة سرعة وكفاءة عمليات قاعدة بيانات المتجه. وبهذه الطريقة يمكن الوصول إليها بشكل أكبر لمجموعة متنوعة من المستخدمين والتطبيقات.
اترك تعليق