Изкуственият интелект (AI) променя начина, по който обработваме и оценяваме данните. И векторните бази данни са един от основните инструменти, движещи този преход.
Тези бази данни са изключително ефективни при съхраняване и извличане на високоразмерни представяния на данни.
Те имат потенциала да играят критична роля за успеха на AI приложения като обработка на естествен език, разпознаване на изображения и системи за препоръки.
В тази публикация ще разгледаме завладяващата област на векторните бази данни в AI и защо те станаха толкова важни за учените по данни и експертите по машинно обучение.
Защо релационните бази данни са неадекватни за AI приложения
Обикновено съхраняваме и извличаме данни, използвайки традиционни релационни бази данни. Въпреки това, тези бази данни не винаги са подходящи за високоразмерни представяния на данни, които са често срещано изискване в много AI приложения.
Обработката на огромните количества неструктурирани данни, които често се използват в AI, може да бъде предизвикателство поради организирания характер на тези бази данни.
Експертите искаха да избегнат забавени и неефективни търсения. Така че, за да преодолеят тези предизвикателства, те са използвали решения като сплескване структури от данни. Това обаче беше времеемка и податлива на грешки процедура.
С появата на векторни бази данни се появи по-ефективен метод за съхраняване и извличане на високоразмерни данни. По този начин е възможно да имате по-рационализирани и успешни AI приложения.
Сега нека видим как работят тези векторни бази данни.
Какво точно представляват векторните бази данни?
Векторните бази данни са специализирани бази данни, които са предназначени да съхраняват и обработват огромни количества високоразмерни данни под формата на вектори.
Векторите са математически представяния на данни, които описват обекти въз основа на техните различни характеристики или качества.
Всеки вектор представлява една точка от данни, като например дума или картина, и е съставен от колекция от стойности, описващи неговите многобройни качества. Тези променливи понякога са известни като „характеристики“ или „размери“.
Една картина, например, може да бъде представена като вектор от стойности на пиксели, но цяло изречение може да бъде представено като вектор от вградени думи.
Векторните бази данни използват стратегии за индексиране, за да улеснят откриването на вектори, които са подобни на определен вектор на заявка. Това е особено полезно при машинно обучение приложения, тъй като търсенето на сходство често се използва за откриване на сравними точки от данни или генериране на предложения.
Вътрешна работа на векторни бази данни
Векторните бази данни се използват за съхраняване и индексиране на високомерни вектори, произведени чрез техники като дълбоко учене. Тези вектори са числени представяния на сложни елементи от данни, които се превеждат в пространство с по-ниски измерения, като същевременно се запазва важна информация чрез техника на вграждане.
И така, векторните бази данни са изградени, за да приспособят конкретната структура на векторни вграждания, и те използват алгоритми за индексиране за ефективно търсене и извличане на вектори въз основа на тяхната прилика с вектор на заявка.
Как работи?
Векторните бази данни функционират подобно на магическите кутии, съхраняващи и подреждащи сложни елементи от данни.
Те използват PQ и HNSW подходи, за да идентифицират и да получат правилната информация бързо. PQ функционира подобно на Lego тухла, като кондензира вектори в малки части, за да подпомогне търсенето на сравними.
HNSW, от друга страна, разработва мрежа от връзки за организиране на векторите в йерархия, което прави навигацията и търсенето по-лесни. Други творчески опции, като добавяне и изваждане на вектори за откриване на прилики и разлики, също се поддържат от векторни бази данни.
Как се използват векторни бази данни в AI?
Векторните бази данни имат голям потенциал в областта на изкуствен интелект. Те ни помагат да управляваме ефективно големи количества данни и поддържат сложни операции, като търсене по сходство и векторна аритметика.
Те са се превърнали в незаменими инструменти в широк спектър от приложения. Те включват обработка на естествен език, разпознаване на картини и системи за препоръки. Векторните вграждания, например, се използват при обработка на естествен език, за да се разбере значението и контекста на текста, което позволява точни и подходящи резултати от търсенето.
Векторните бази данни в разпознаването на изображения могат да търсят сравними изображения ефективно, дори в големи набори от данни. Те могат също да предложат сравними артикули или информация на клиентите въз основа на техните харесвания и поведение в системите за препоръки.
Най-добри практики за използване на векторни бази данни в изкуствения интелект
За да започнете, входните вектори трябва да бъдат предварително обработени и нормализирани, преди да бъдат съхранени в базата данни. Това може да увеличи точността и производителността на векторното търсене.
Второ, правилният алгоритъм за индексиране трябва да бъде избран в зависимост от индивидуалния случай на употреба и разпространението на данни. различните алгоритми имат различни компромиси между точност и скорост и изборът на подходящия може да има значително влияние върху ефективността на търсенето.
Трето, за да се гарантира оптимална производителност, векторната база данни трябва да се наблюдава и поддържа редовно. Това включва преиндексиране на базата данни според нуждите, фина настройка на параметрите за индексиране и наблюдение на производителността на търсенето, за да се открият и разрешат евентуални трудности.
И накрая, за да се увеличи максимално потенциалът на приложенията с изкуствен интелект, се препоръчва да се използва векторна база данни, която поддържа сложни функции като векторна аритметика и търсене по подобие.
Защо трябва да използвате векторна база данни?
Най-типичната цел за използване на векторна база данни е векторно търсене в производството. Сходството на много елементи със заявка за търсене или тематичен елемент се сравнява в тази форма на търсене. Векторната база данни има потенциала да сравнява сходството на тези елементи, за да открие най-близките съвпадения, като трансформира предметния елемент или заявка във вектор, използвайки същия модел за вграждане на ML.
Това дава точни резултати, като същевременно избягва неподходящи резултати, произведени от стандартните технологии за търсене.
Търсене по подобие на изображение, аудио, видео
Изображения, музика, видео и друга неструктурирана информация могат да бъдат трудни за категоризиране и съхраняване в типична база данни. Векторните бази данни са отличен отговор за това, тъй като те могат да търсят сравними елементи бързо дори в огромни масиви от данни. Този метод не изисква човек маркиране или етикетиране на данни и може бързо да намери най-близките съвпадения въз основа на резултати за сходство.
Двигатели за класиране и препоръки
Векторните бази данни също са много подходящи за използване в системи за класиране и препоръки. Те могат да се използват за препоръчване на неща, сравними с предишни покупки или текущ артикул, който потребителят разглежда.
Вместо да зависят от съвместно филтриране или списъци с популярност, стрийминг медийните услуги могат да използват оценките на песните на потребителя, за да осигурят идеално съвпадащи предложения, персонализирани за индивида. Те могат да намерят сравними продукти въз основа на най-близките съвпадения.
Семантично търсене
Семантичното търсене е силен инструмент за търсене на текст и документи, който надхвърля обикновените търсения по ключови думи. Значението и контекстът на поредици от текст, фрази и цели документи могат да бъдат разбрани чрез използване на векторни бази данни за съхраняване и индексиране на векторни вграждания от Natural Модели за езикова обработка.
Така че потребителите ще могат да намерят това, от което се нуждаят, по-бързо, без да се налага да разбират как се категоризират данните.
Технологии за векторни бази данни
Има различни налични технологии за векторни бази данни, всяка със собствен набор от предимства и недостатъци.
Шишарка, Фаис, дразни, Милвус, и Hnswlib са някои от най-популярните възможности.
Шишарка
Това е базирана на облак векторна база данни. Можете да разработите приложения за търсене на прилики в реално време. Той позволява на потребителите да съхраняват и изследват високомерни векторни вграждания с латентност от милисекунди.
Това го прави подходящ за приложения като системи за препоръки, търсене на картина и видео и обработка на естествен език.
Основните характеристики на Pinecone включват автоматично индексиране, актуализации в реално време, автоматична настройка на заявки и REST API за лесно взаимодействие с текущи процеси. Архитектурата му е изградена за мащабируемост и здравина. Можете лесно да управлявате огромни количества данни, като същевременно поддържате висока наличност.
Фаис
Това е пакет с отворен код на Facebook, който предоставя авангардни реализации на алгоритми за индексиране и търсене за широкомащабни вектори.
Поддържа няколко техники за векторно търсене. Едно от основните му предимства е неговата скорост и мащабируемост, което позволява бързо търсене дори в масиви от данни с милиарди вектори.
дразни
Annoy, от друга страна, е C++ библиотека, създадена за високоразмерно приблизително търсене на най-близък съсед. Той е лесен за използване и бързо прилага техниката на произволно дърво на проекция.
Annoy е библиотека с минимален отпечатък на паметта, която е подходяща за използване в сценарии с ограничени ресурси.
Милвус
Milvus е безплатна векторна база данни с отворен код за съхранение и търсене на широкомащабни вектори. Той поддържа различни техники за индексиране, включително IVF и HNSW, и може лесно да управлява милиони вектори.
Неговата способност за GPU ускорение, което може значително да ускори процеса на търсене, е една от най-отличителните му характеристики.
Лесно е най-добрият избор, когато решавате да изберете продукт за векторни бази данни.
Hnswlib
Hnswlib е още една библиотека с отворен код, която предоставя йерархична навигационна мрежа от малък свят за бързо индексиране и търсене на високомерни вектори.
Той е чудесен за ситуации, в които векторното пространство непрекъснато се променя, и осигурява постепенно индексиране, за да поддържа индекса в крак с новите вектори. Освен това е изключително регулируем, позволявайки на потребителите да настройват фино баланса между прецизност и скорост.
Възможни недостатъци
Въпреки че векторните бази данни имат множество предимства, те имат и значителни недостатъци. Едно възможно притеснение е голямото количество хранилище, необходимо за управление на векторни вграждания.
Освен това, векторните бази данни може да имат затруднения с определени типове данни, като кратки или много специализирани заявки. И накрая, настройването и оптимизирането на тези бази данни може да изисква значителни умения, което ги прави по-малко достъпни за някои потребители.
Какво е следващото ниво?
Има различни възможни подобрения на хоризонта, тъй като векторните бази данни продължават да се развиват. Една област, в която може да се постигне значителен напредък, е създаването на по-точни и ефективни НЛП модели.
Това може да доведе до подобрени векторни вграждания, които улавят значението и контекста на текста по-точно, правейки търсенията още по-точни и уместни.
Друга област за напредък може да са по-усъвършенствани алгоритми за машини за класиране и препоръки, позволяващи още по-специализирани и целеви препоръки.
Освен това напредъкът в технологиите, като GPU и специализирани CPU, може да помогне за увеличаване на скоростта и ефективността на операциите с векторни бази данни. По този начин те могат да бъдат по-достъпни за по-голямо разнообразие от потребители и приложения.
Оставете коментар