Штучны інтэлект (AI) змяняе тое, як мы апрацоўваем і ацэньваем даныя. І вектарныя базы дадзеных з'яўляюцца адным з асноўных інструментаў, якія рухаюць гэты пераход.
Гэтыя базы даных надзвычай эфектыўныя пры захоўванні і пошуку шматмерных прадстаўленняў даных.
Яны могуць адыграць вырашальную ролю ў поспеху такіх прыкладанняў штучнага інтэлекту, як апрацоўка натуральнай мовы, распазнаванне малюнкаў і сістэмы рэкамендацый.
У гэтай публікацыі мы разгледзім захапляльнае поле вектарных баз даных у штучным інтэлекте і тое, чаму яны сталі такімі важнымі для навукоўцаў па дадзеных і экспертаў па машынным навучанні.
Чаму рэляцыйныя базы даных неадэкватныя для прыкладанняў штучнага інтэлекту
Звычайна мы захоўваем і атрымліваем дадзеныя з дапамогай традыцыйных рэляцыйных баз даных. Аднак гэтыя базы дадзеных не заўсёды добра падыходзяць для прадстаўлення даных з вялікай памернасцю, што з'яўляецца агульным патрабаваннем для многіх прыкладанняў штучнага інтэлекту.
Апрацоўка велізарных аб'ёмаў неструктураваных даных, якія часта выкарыстоўваюцца ў ІІ, можа быць складанай з-за арганізаванага характару гэтых баз даных.
Эксперты хацелі пазбегнуць запозненых і неэфектыўных пошукаў. Такім чынам, каб пераадолець гэтыя праблемы, яны выкарыстоўвалі такія рашэнні, як уплощение структуры дадзеных. Аднак гэта працаёмкая і схільная памылак працэдура.
З ростам вектарных баз даных з'явіўся больш эфектыўны метад для захоўвання і пошуку дадзеных вялікай памернасці. Такім чынам, можна мець больш аптымізаваныя і паспяховыя прыкладанні штучнага інтэлекту.
Зараз давайце паглядзім, як працуюць гэтыя вектарныя базы дадзеных.
Што такое вектарныя базы дадзеных?
Вектарныя базы даных - гэта спецыялізаваныя базы даных, якія прызначаны для захоўвання і апрацоўкі велізарных аб'ёмаў высокаразмерных даных у выглядзе вектараў.
Вэктары - гэта матэматычныя прадстаўленні даных, якія апісваюць аб'екты на аснове іх розных характарыстык або якасцей.
Кожны вектар прадстаўляе адну кропку даных, напрыклад, слова або малюнак, і складаецца з калекцыі значэнняў, якія апісваюць яго шматлікія якасці. Гэтыя зменныя часам называюць «асаблівасцямі» або «памерамі».
Малюнак, напрыклад, можа быць прадстаўлены як вектар значэнняў пікселяў, але ўвесь сказ можа быць прадстаўлены як вектар укладанняў слоў.
Вектарныя базы даных выкарыстоўваюць стратэгіі індэксавання, каб палегчыць выяўленне вектараў, падобных на пэўны вектар запыту. Гэта асабліва карысна ў навучанне з дапамогай машыны прыкладанняў, паколькі пошук падабенства часта выкарыстоўваецца для выяўлення супастаўных кропак даных або стварэння прапаноў.
Унутраная праца вектарных баз даных
Вектарныя базы даных выкарыстоўваюцца для захоўвання і індэксацыі высокаразмерных вектараў, створаных такімі метадамі, як глыбокае вывучэнне. Гэтыя вектары з'яўляюцца лікавымі прадстаўленнямі складаных элементаў даных, якія пераводзяцца ў прастору меншага памеру, захоўваючы важную інфармацыю з дапамогай тэхнікі ўбудавання.
Такім чынам, вектарныя базы дадзеных ствараюцца з улікам асаблівай структуры вектарных убудоў, і яны выкарыстоўваюць алгарытмы індэксацыі для эфектыўнага пошуку і атрымання вектараў на аснове іх падабенства з вектарам запыту.
Як гэта працуе?
Вектарныя базы дадзеных функцыянуюць аналагічна чароўным скрыням, якія захоўваюць і ўпарадкоўваюць складаныя элементы даных.
Яны выкарыстоўваюць падыходы PQ і HNSW, каб хутка вызначыць і атрымаць правільную інфармацыю. PQ функцыянуе падобна на цэглу Lego, кандэнсуючы вектары ў невялікія часткі, каб дапамагчы ў пошуку параўнальных.
HNSW, з іншага боку, распрацоўвае сетку спасылак для арганізацыі вектараў у іерархіі, спрашчаючы навігацыю і пошук. Іншыя творчыя магчымасці, такія як даданне і адніманне вектараў для выяўлення падабенстваў і адрозненняў, таксама падтрымліваюцца вектарнымі базамі даных.
Як вектарныя базы даных выкарыстоўваюцца ў AI?
Вектарныя базы даных маюць вялікі патэнцыял у вобласці штучны інтэлект. Яны дапамагаюць нам эфектыўна кіраваць вялікімі аб'ёмамі даных і падтрымліваюць такія складаныя аперацыі, як пошук падабенства і вектарная арыфметыка.
Яны сталі незаменнымі інструментамі ў шырокім дыяпазоне прымянення. Сюды ўваходзяць апрацоўка натуральнай мовы, распазнаванне малюнкаў і сістэмы рэкамендацый. Вектарныя ўбудовы, напрыклад, выкарыстоўваюцца ў апрацоўцы натуральнай мовы, каб зразумець сэнс і кантэкст тэксту, што дазваляе атрымаць дакладныя і адпаведныя вынікі пошуку.
Вектарныя базы дадзеных у распазнаванні малюнкаў могуць эфектыўна шукаць параўнальныя выявы нават у вялікіх наборах даных. Яны таксама могуць прапаноўваць параўнальныя прадметы або інфармацыю кліентам на аснове іх сімпатый і паводзін у сістэмах рэкамендацый.
Лепшыя практыкі выкарыстання вектарных баз даных у галіне штучнага інтэлекту
Для пачатку ўваходныя вектары павінны быць апрацаваны і нармалізаваны перад захаваннем у базе даных. Гэта можа павялічыць дакладнасць і прадукцыйнасць вектарнага пошуку.
Па-другое, правільны алгарытм індэксацыі павінен быць абраны ў залежнасці ад індывідуальнага выпадку выкарыстання і размеркавання даных. розныя алгарытмы маюць розныя кампрамісы паміж дакладнасцю і хуткасцю, і выбар падыходнага можа мець значны ўплыў на прадукцыйнасць пошуку.
Па-трэцяе, каб гарантаваць аптымальную прадукцыйнасць, трэба рэгулярна кантраляваць і падтрымліваць вектарную базу дадзеных. Гэта прадугледжвае рэіндэксацыю базы дадзеных па меры неабходнасці, тонкую наладу параметраў індэксацыі і маніторынг прадукцыйнасці пошуку для выяўлення і вырашэння любых цяжкасцей.
Нарэшце, каб максымізаваць патэнцыял прыкладанняў штучнага інтэлекту, рэкамендуецца выкарыстоўваць вектарную базу дадзеных, якая падтрымлівае такія складаныя функцыі, як вектарная арыфметыка і пошук падабенства.
Чаму вы павінны выкарыстоўваць вектарную базу даных?
Найбольш тыповай мэтай выкарыстання вектарнай базы з'яўляецца вектарны пошук у вытворчасці. У гэтай форме пошуку параўноўваецца падабенства многіх элементаў з пошукавым запытам або тэматычным элементам. Вектарная база дадзеных можа параўноўваць падабенства гэтых элементаў, каб выявіць найбольш блізкія супадзенні, пераўтвараючы прадметны элемент або запыт у вектар з выкарыстаннем той жа мадэлі ўбудавання ML.
Гэта дае дакладныя вынікі, пазбягаючы нерэлевантных вынікаў, атрыманых стандартнымі тэхналогіямі пошуку.
Пошук падабенства выявы, аўдыё, відэа
Выявы, музыку, відэа і іншую неструктураваную інфармацыю можа быць цяжка класіфікаваць і захоўваць у звычайнай базе дадзеных. Вектарныя базы дадзеных - выдатны адказ на гэта, паколькі яны могуць хутка шукаць супастаўныя элементы нават у велізарных наборах даных. Гэты метад не патрабуе чалавека маркіроўка дадзеных або маркіроўка і можа хутка знаходзіць найбольш блізкія супадзенні на аснове балаў падабенства.
Рухавікі рэйтынгу і рэкамендацый
Вектарныя базы даных таксама добра падыходзяць для выкарыстання ў сістэмах ранжыравання і рэкамендацый. Іх можна выкарыстоўваць, каб рэкамендаваць рэчы, параўнальныя з папярэднімі пакупкамі, або бягучы тавар, на які спажывец глядзіць.
Замест таго, каб залежаць ад сумеснай фільтрацыі або спісаў папулярнасці, паслугі струменевага мультымедыя могуць выкарыстоўваць рэйтынгі песень карыстальніка, каб даць ідэальна адпаведныя прапановы, персаналізаваныя для чалавека. Яны могуць знайсці супастаўныя прадукты на аснове бліжэйшых супадзенняў.
Семантычны пошук
Семантычны пошук - гэта магутны інструмент пошуку па тэксце і дакументах, які выходзіць за межы звычайнага пошуку па ключавых словах. Значэнне і кантэкст радкоў тэксту, фраз і цэлых дакументаў можна зразумець, выкарыстоўваючы вектарныя базы даных для захоўвання і індэксавання вектарных убудоў з Natural Мадэлі апрацоўкі мовы.
Такім чынам, карыстальнікі змогуць знайсці тое, што ім трэба, хутчэй, не разумеючы, як класіфікуюцца даныя.
Тэхналогіі для вектарных баз даных
Існуюць розныя тэхналогіі вектарных баз дадзеных, кожная са сваімі перавагамі і недахопамі.
Пінекону, Фаіс, Раздражняць, Мільвус, і Hnswlib некаторыя з найбольш папулярных магчымасцей.
Пінекону
Гэта воблачная вектарная база дадзеных. Вы можаце распрацоўваць праграмы пошуку падабенства ў рэжыме рэальнага часу. Гэта дазваляе карыстальнікам захоўваць і даследаваць шматмерныя вектарныя ўбудовы з затрымкай у мілісекунды.
Гэта робіць яго прыдатным для такіх прыкладанняў, як сістэмы рэкамендацый, пошук малюнкаў і відэа і апрацоўка натуральнай мовы.
Асноўныя функцыі Pinecone ўключаюць аўтаматычную індэксацыю, абнаўленні ў рэжыме рэальнага часу, аўтаматычную настройку запытаў і REST API для простага ўзаемадзеяння з бягучымі працэсамі. Яго архітэктура створана для маштабаванасці і трываласці. Вы можаце лёгка кіраваць велізарнымі аб'ёмамі даных, захоўваючы высокую даступнасць.
Фаіс
Гэта пакет Facebook з адкрытым зыходным кодам, які забяспечвае перадавыя рэалізацыі алгарытмаў індэксацыі і пошуку для буйнамаштабных вектараў.
Ён падтрымлівае некалькі метадаў вектарнага пошуку. Адной з асноўных пераваг з'яўляецца хуткасць і маштабаванасць, якія дазваляюць ажыццяўляць хуткі пошук нават у наборах даных з мільярдамі вектараў.
Раздражняць
З іншага боку, Annoy - гэта бібліятэка C++, створаная для высокаразмернага прыблізнага пошуку бліжэйшых суседзяў. Ён просты ў выкарыстанні і хутка рэалізуе тэхніку выпадковага дрэва праекцыі.
Annoy - гэта бібліятэка з мінімальным аб'ёмам памяці, прыдатная для выкарыстання ў сітуацыях з абмежаванымі рэсурсамі.
Мільвус
Milvus - гэта бясплатная вектарная база дадзеных з адкрытым зыходным кодам для захоўвання і пошуку буйнамаштабных вектараў. Ён падтрымлівае мноства метадаў індэксацыі, у тым ліку IVF і HNSW, і можа лёгка кіраваць мільёнамі вектараў.
Яго здольнасць да паскарэння GPU, што можа значна паскорыць працэс пошуку, з'яўляецца адной з самых адметных асаблівасцяў.
Гэта лепшы выбар, калі вы выбіраеце прадукт для вектарных баз даных.
Hnswlib
Hnswlib - гэта яшчэ адна бібліятэка з адкрытым зыходным кодам, якая забяспечвае іерархічную навігацыйную сетку малога свету для хуткага індэксавання і пошуку высокаразмерных вектараў.
Ён выдатна падыходзіць для сітуацый, калі вектарная прастора пастаянна змяняецца, і забяспечвае паступовую індэксацыю, каб падтрымліваць індэкс у актуальным стане з новымі вектарамі. Ён таксама надзвычай рэгуляваны, што дазваляе карыстальнікам дакладна наладжваць баланс дакладнасці і хуткасці.
Магчымыя недахопы
У той час як вектарныя базы дадзеных маюць мноства пераваг, яны таксама маюць істотныя недахопы. Адной з магчымых праблем з'яўляецца вялікі аб'ём памяці, неабходны для кіравання вектарнымі ўбудаваннямі.
Акрамя таго, вектарныя базы даных могуць змагацца з пэўнымі тыпамі даных, такімі як кароткія або вельмі спецыялізаваныя запыты. Нарэшце, наладжванне і аптымізацыя гэтых баз дадзеных можа ўключаць значныя навыкі, што робіць іх менш даступнымі для некаторых карыстальнікаў.
Што такое наступны ўзровень?
Існуюць розныя магчымыя паляпшэнні на гарызонце, паколькі вектарныя базы дадзеных працягваюць развівацца. Адной з абласцей, дзе можна дасягнуць значнага прагрэсу, з'яўляецца стварэнне больш дакладных і эфектыўных мадэляў НЛП.
Гэта можа прывесці да паляпшэння вектарных убудоўванняў, якія больш дакладна фіксуюць сэнс і кантэкст тэксту, што робіць пошук яшчэ больш дакладным і актуальным.
Іншай вобласцю для прасоўвання могуць быць больш дасканалыя алгарытмы для механізмаў ранжыравання і рэкамендацый, якія дазваляюць даваць яшчэ больш індывідуальныя і мэтанакіраваныя рэкамендацыі.
Акрамя таго, дасягненні ў галіне тэхналогій, такіх як графічныя працэсары і спецыялізаваныя працэсары, могуць дапамагчы павялічыць хуткасць і эфектыўнасць аперацый з вектарнымі базамі дадзеных. Такім чынам яны могуць быць больш даступнымі для шырокага кола карыстальнікаў і прыкладанняў.
Пакінуць каментар