Süni intellekt (AI) məlumatları necə emal etdiyimizi və qiymətləndirdiyimizi dəyişir. Və vektor verilənlər bazaları bu keçidi idarə edən əsas vasitələrdən biridir.
Bu verilənlər bazaları yüksək ölçülü məlumat təqdimatlarını saxlamaq və əldə etmək üçün son dərəcə səmərəlidir.
Onların təbii dil emalı, təsvirin tanınması və tövsiyə sistemləri kimi süni intellekt tətbiqlərinin uğurunda mühüm rol oynamaq potensialı var.
Bu yazıda biz süni intellektdə vektor verilənlər bazalarının heyranedici sahəsinə və onların məlumat alimləri və maşın öyrənmə mütəxəssisləri üçün niyə bu qədər vacib hala gəldiyinə baxacağıq.
Niyə əlaqəli verilənlər bazaları süni intellekt tətbiqləri üçün qeyri-adekvatdır
Biz adətən ənənəvi əlaqəli verilənlər bazalarından istifadə edərək məlumatları saxlayır və əldə edirik. Bununla belə, bu verilənlər bazaları bir çox süni intellekt tətbiqlərində ümumi tələb olan yüksək ölçülü məlumat təqdimatları üçün həmişə uyğun deyil.
Süni intellektdə tez-tez istifadə olunan böyük həcmdə strukturlaşdırılmamış məlumatların işlənməsi bu verilənlər bazalarının mütəşəkkil təbiətinə görə çətin ola bilər.
Mütəxəssislər gecikmiş və səmərəsiz axtarışlardan qaçmaq istəyirdilər. Beləliklə, bu çətinlikləri aradan qaldırmaq üçün düzləşdirmə kimi həll yollarından istifadə etdilər məlumat strukturları. Bununla belə, bu, çox vaxt aparan və səhvlərə meyilli bir prosedur idi.
Vektor verilənlər bazalarının artması ilə yüksək ölçülü məlumatların saxlanması və əldə edilməsi üçün daha təsirli bir üsul ortaya çıxdı. Bu yolla daha rasional və uğurlu AI tətbiqlərinə sahib olmaq mümkündür.
İndi bu vektor verilənlər bazalarının necə işlədiyini görək.
Vektor verilənlər bazası tam olaraq nədir?
Vektor verilənlər bazaları vektorlar şəklində böyük həcmli yüksək ölçülü məlumatları saxlamaq və idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuş xüsusi verilənlər bazalarıdır.
Vektorlar obyektləri müxtəlif xüsusiyyətlərinə və ya keyfiyyətlərinə görə təsvir edən riyazi məlumat təsvirləridir.
Hər bir vektor söz və ya şəkil kimi vahid məlumat nöqtəsini təmsil edir və onun çoxsaylı keyfiyyətlərini təsvir edən dəyərlər toplusundan ibarətdir. Bu dəyişənlər bəzən “xüsusiyyətlər” və ya “ölçülər” kimi tanınır.
Məsələn, bir şəkil piksel dəyərlərinin vektoru kimi təqdim oluna bilər, lakin bütün cümlə söz əlavələrinin vektoru kimi təqdim edilə bilər.
Vektor verilənlər bazaları müəyyən bir sorğu vektoruna bənzər vektorların aşkarlanmasını asanlaşdırmaq üçün indeksləşdirmə strategiyalarından istifadə edir. Bu xüsusilə faydalıdır maşın təlim tətbiqlər, çünki oxşarlıq axtarışları müqayisə edilə bilən məlumat nöqtələrini tapmaq və ya təkliflər yaratmaq üçün tez-tez istifadə olunur.
Vektor verilənlər bazalarının daxili işləri
Vektor verilənlər bazaları kimi üsullarla istehsal olunan yüksək ölçülü vektorları saxlamaq və indeksləşdirmək üçün istifadə olunur dərin öyrənmə. Bu vektorlar yerləşdirmə texnikası vasitəsilə mühüm məlumatları qoruyarkən daha aşağı ölçülü məkana çevrilən mürəkkəb məlumat elementlərinin ədədi təsvirləridir.
Beləliklə, vektor verilənlər bazaları vektor daxiletmələrinin xüsusi strukturunu yerləşdirmək üçün qurulur və onlar vektorları sorğu vektoruna oxşarlığına əsaslanaraq effektiv şəkildə axtarmaq və əldə etmək üçün indeksləşdirmə alqoritmlərindən istifadə edirlər.
Bu necə çalışır mı?
Vektor verilənlər bazaları mürəkkəb məlumat elementlərini saxlayan və təşkil edən sehrli qutulara bənzər şəkildə işləyir.
Onlar düzgün məlumatı tez bir zamanda müəyyən etmək və əldə etmək üçün PQ və HNSW yanaşmalarından istifadə edirlər. PQ, Lego kərpicinə bənzəyir, vektorları müqayisə edilə bilənlərin axtarışına kömək etmək üçün kiçik hissələrə kondensasiya edir.
HNSW isə naviqasiya və axtarışı sadələşdirərək vektorları iyerarxiyada təşkil etmək üçün keçidlər şəbəkəsini hazırlayır. Oxşarlıqları və fərqləri aşkar etmək üçün vektorların əlavə edilməsi və çıxılması kimi digər yaradıcı variantlar da vektor verilənlər bazaları tərəfindən dəstəklənir.
Vektor verilənlər bazası süni intellektdə necə istifadə olunur?
vektor verilənlər bazaları sahəsində böyük potensiala malikdir süni intellekt. Onlar bizə böyük həcmdə məlumatları səmərəli şəkildə idarə etməyə kömək edir və oxşarlıq axtarışı və vektor hesabı kimi mürəkkəb əməliyyatları dəstəkləyir.
Onlar geniş tətbiqlərdə əvəzolunmaz vasitələrə çevriliblər. Bunlara təbii dilin işlənməsi, şəklin tanınması və tövsiyə sistemləri daxildir. Vektor əlavələri, məsələn, mətnin mənasını və kontekstini qavramaq üçün təbii dil emalında istifadə olunur və dəqiq və müvafiq axtarış nəticələrinə imkan verir.
Təsvirin tanınmasında vektor verilənlər bazaları hətta böyük verilənlər dəstlərində belə müqayisə olunan şəkilləri səmərəli şəkildə axtara bilər. Onlar həmçinin tövsiyə sistemlərindəki bəyənmələri və davranışları əsasında müştərilərə müqayisə edilə bilən əşyalar və ya məlumat təklif edə bilərlər.
Süni intellektdə vektor verilənlər bazalarından istifadə üçün ən yaxşı təcrübələr
Başlamaq üçün giriş vektorları verilənlər bazasında saxlanmazdan əvvəl əvvəlcədən işlənməli və normallaşdırılmalıdır. Bu, vektor axtarışının dəqiqliyini və performansını artıra bilər.
İkincisi, fərdi istifadə vəziyyətindən və məlumatların paylanmasından asılı olaraq düzgün indeksləşdirmə alqoritmi seçilməlidir. müxtəlif alqoritmlər dəqiqlik və sürət arasında müxtəlif mübadilələrə malikdir və uyğun olanın seçilməsi axtarış performansına əhəmiyyətli təsir göstərə bilər.
Üçüncüsü, optimal performansı təmin etmək üçün vektor verilənlər bazasına müntəzəm olaraq nəzarət edilməli və saxlanılmalıdır. Bu, lazım olduqda verilənlər bazasının yenidən indeksləşdirilməsini, indeksləşdirmə parametrlərinin dəqiq tənzimlənməsini və istənilən çətinlikləri aşkar etmək və həll etmək üçün axtarış performansına nəzarəti əhatə edir.
Nəhayət, süni intellekt tətbiqlərinin potensialını artırmaq üçün vektor hesab və oxşarlıq axtarışı kimi mürəkkəb xüsusiyyətləri dəstəkləyən vektor verilənlər bazasından istifadə etmək tövsiyə olunur.
Niyə Vektor verilənlər bazasından istifadə etməlisiniz?
Vektor verilənlər bazasından istifadənin ən tipik məqsədi istehsalda vektor axtarışıdır. Bir çox elementin axtarış sorğusu və ya mövzu elementi ilə oxşarlığı axtarışın bu formasında müqayisə edilir. Vektor verilənlər bazası mövzu elementini və ya sorğunu eyni ML daxiletmə modelindən istifadə edərək vektora çevirməklə ən yaxın uyğunluqları tapmaq üçün bu elementlərin oxşarlığını müqayisə etmək potensialına malikdir.
Bu, standart axtarış texnologiyaları tərəfindən yaradılan uyğunsuz nəticələrin qarşısını almaqla dəqiq nəticələr verir.
Şəkil, Audio, Video Oxşarlıq Axtarışı
Şəkillər, musiqi, video və digər strukturlaşdırılmamış məlumatları kateqoriyalara ayırmaq və tipik verilənlər bazasında saxlamaq çətin ola bilər. Vektor verilənlər bazaları bunun üçün əla cavabdır, çünki onlar hətta nəhəng verilənlər bazasında da müqayisə edilə bilən elementləri sürətlə axtara bilirlər. Bu üsul heç bir insan tələb etmir məlumatların etiketlənməsi və ya etiketlənməsi və oxşarlıq ballarına əsasən ən yaxın matçları tez tapa bilərsiniz.
Reytinq və Tövsiyə Mühərrikləri
Vektor verilənlər bazaları sıralama və tövsiyə sistemlərində istifadə üçün də uyğundur. Onlardan əvvəlki satınalmalar və ya istehlakçının baxdığı cari əşya ilə müqayisə edilə bilən şeyləri tövsiyə etmək üçün istifadə edilə bilər.
Birgə filtrləmə və ya populyarlıq siyahılarından asılı olaraq, axın media xidmətləri istifadəçiyə fərdiləşdirilmiş mükəmməl uyğun təkliflər vermək üçün istifadəçinin mahnı reytinqlərindən istifadə edə bilər. Onlar ən yaxın uyğunluqlara əsasən müqayisə olunan məhsulları tapa bilərlər.
Semantik axtarış
Semantik axtarış adi açar söz axtarışlarından kənara çıxan güclü mətn və sənəd axtarış vasitəsidir. Mətn sətirlərinin, ifadələrin və bütöv sənədlərin mənası və konteksti Natural-dan vektor əlavələrini saxlamaq və indeksləşdirmək üçün vektor verilənlər bazalarından istifadə etməklə başa düşülə bilər. Dil emalı modelləri.
Beləliklə, istifadəçilər məlumatların necə təsnif edildiyini anlamadan ehtiyac duyduqlarını daha tez tapa biləcəklər.
Vektor verilənlər bazası texnologiyaları
Müxtəlif vektor verilənlər bazası texnologiyaları mövcuddur, hər birinin öz üstünlükləri və mənfi cəhətləri var.
Şam kozalağı, Faiss, Narahat etmək, Milvusvə Hnswlib daha məşhur imkanlardan bəziləridir.
Şam kozalağı
Bu bulud əsaslı vektor verilənlər bazasıdır. Siz real vaxt oxşarlıq axtarış proqramlarını inkişaf etdirə bilərsiniz. O, istifadəçilərə millisaniyəlik gecikmələrlə yüksək ölçülü vektor daxiletmələrini saxlamağa və araşdırmağa imkan verir.
Bu, onu tövsiyə sistemləri, şəkil və video axtarışı və təbii dil emalı kimi tətbiqlər üçün uyğun edir.
Pinecone-nin əsas xüsusiyyətlərinə avtomatik indeksləşdirmə, real vaxt yeniləmələri, sorğuların avtomatik tənzimlənməsi və cari proseslərlə sadə qarşılıqlı əlaqə üçün REST API daxildir. Onun arxitekturası genişlənmə və möhkəmlik üçün qurulmuşdur. Yüksək əlçatanlığı qoruyarkən böyük həcmdə məlumatı asanlıqla idarə edə bilərsiniz.
Faiss
Bu, irimiqyaslı vektorlar üçün indeksləşdirmə və axtarış alqoritmlərinin qabaqcıl tətbiqlərini təmin edən açıq mənbəli Facebook paketidir.
O, bir neçə vektor axtarış texnikasını dəstəkləyir. Onun əsas üstünlüklərindən biri sürəti və miqyaslılığıdır ki, bu da milyardlarla vektoru olan verilənlər bazasında belə sürətli axtarışlara imkan verir.
Narahat etmək
Digər tərəfdən Annoy, yüksək ölçülü təxmini ən yaxın qonşu axtarışı üçün qurulmuş bir C++ kitabxanasıdır. İstifadəsi sadədir və təsadüfi proyeksiya ağacı texnikasını tez bir zamanda həyata keçirir.
Annoy, resursların məhdud olduğu ssenarilərdə istifadə üçün uyğun olan minimal yaddaş izi kitabxanasıdır.
Milvus
Milvus irimiqyaslı vektorları saxlamaq və axtarmaq üçün pulsuz və açıq mənbəli vektor verilənlər bazasıdır. O, IVF və HNSW daxil olmaqla müxtəlif indeksləşdirmə üsullarını dəstəkləyir və milyonlarla vektoru asanlıqla idarə edə bilir.
Axtarış prosesini xeyli sürətləndirə bilən GPU sürətləndirmə qabiliyyəti onun ən fərqli xüsusiyyətlərindən biridir.
Vektor verilənlər bazası üçün məhsul seçmək qərarına gəldikdə, bu, asanlıqla ən yaxşı seçimdir.
Hnswlib
Hnswlib yüksək ölçülü vektorların tez indeksləşdirilməsi və axtarışı üçün iyerarxik naviqasiya edilə bilən kiçik dünya şəbəkəsini təmin edən başqa bir açıq mənbəli kitabxanadır.
Bu, vektor sahəsinin daim dəyişdiyi vəziyyətlər üçün əladır və indeksi yeni vektorlarla cari vəziyyətdə saxlamaq üçün artımlı indeksləşdirməni təmin edir. O, həmçinin son dərəcə tənzimlənəndir, istifadəçilərə dəqiqlik və sürət balansını dəqiq tənzimləməyə imkan verir.
Mümkün çatışmazlıqlar
Vektor verilənlər bazalarının çoxsaylı üstünlükləri olsa da, əhəmiyyətli çatışmazlıqları da var. Mümkün narahatlıqlardan biri vektor daxiletmələrini idarə etmək üçün tələb olunan yüksək yaddaş miqdarıdır.
Bundan əlavə, vektor verilənlər bazaları qısa və ya çox xüsusi sorğular kimi xüsusi məlumat növləri ilə mübarizə apara bilər. Nəhayət, bu verilənlər bazalarının qurulması və optimallaşdırılması əhəmiyyətli bacarıq tələb edə bilər ki, bu da onları bəzi istifadəçilər üçün daha az əlçatan edir.
Növbəti Səviyyə nədir?
Vektor verilənlər bazası inkişaf etməyə davam etdiyi üçün üfüqdə müxtəlif mümkün təkmilləşdirmələr mövcuddur. Əhəmiyyətli irəliləyişin əldə oluna biləcəyi sahələrdən biri daha dəqiq və səmərəli NLP modellərinin yaradılmasıdır.
Bu, mətnin mənasını və kontekstini daha dəqiq tutaraq, axtarışları daha dəqiq və uyğun edən təkmilləşdirilmiş vektor əlavələrinə səbəb ola bilər.
İnkişaf üçün başqa bir sahə sıralama və tövsiyə mühərrikləri üçün daha təkmil alqoritmlər ola bilər ki, bu da daha uyğunlaşdırılmış və hədəflənmiş tövsiyələrə imkan verir.
Bundan əlavə, GPU və xüsusi CPU kimi texnologiyada irəliləyişlər vektor verilənlər bazası əməliyyatlarının sürətini və səmərəliliyini artırmağa kömək edə bilər. Bu yolla onlar daha geniş çeşidli istifadəçilər və proqramlar üçün daha əlçatan ola bilərlər.
Cavab yaz