Umjetna inteligencija (AI) mijenja način na koji obrađujemo i procjenjujemo podatke. Vektorske baze podataka su jedan od primarnih alata koji pokreću ovu tranziciju.
Ove baze podataka su izuzetno efikasne u pohranjivanju i preuzimanju visokodimenzionalnih reprezentacija podataka.
Oni imaju potencijal da igraju ključnu ulogu u uspjehu AI aplikacija kao što su obrada prirodnog jezika, prepoznavanje slika i sistemi preporuka.
U ovom postu ćemo pogledati fascinantno polje vektorskih baza podataka u AI i zašto su one postale toliko važne za naučnike i stručnjake za mašinsko učenje.
Zašto su relacijske baze podataka neadekvatne za AI aplikacije
Obično pohranjujemo i dohvaćamo podatke koristeći tradicionalne relacijske baze podataka. Međutim, ove baze podataka nisu uvijek dobro prilagođene za visokodimenzionalne reprezentacije podataka, što je uobičajen zahtjev u mnogim AI aplikacijama.
Obrada ogromnih količina nestrukturiranih podataka koji se često koriste u AI može biti izazovna zbog organizirane prirode ovih baza podataka.
Stručnjaci su željeli izbjeći odložene i neefikasne pretrage. Dakle, da bi prevazišli ove izazove, koristili su rješenja poput izravnavanja strukture podataka. Međutim, ovo je bila dugotrajna procedura i sklona greškama.
Efikasniji metod za pohranjivanje i dohvaćanje visokodimenzionalnih podataka pojavio se s porastom vektorskih baza podataka. Na ovaj način moguće je imati modernije i uspješnije AI aplikacije.
Sada, da vidimo kako ove vektorske baze podataka rade.
Šta su zapravo vektorske baze podataka?
Vektorske baze podataka su specijalizirane baze podataka koje su namijenjene pohranjivanju i rukovanju ogromnim količinama visokodimenzionalnih podataka u obliku vektora.
Vektori su matematički prikazi podataka koji opisuju objekte na osnovu njihovih različitih karakteristika ili kvaliteta.
Svaki vektor predstavlja jednu tačku podataka, kao što je riječ ili slika, i sastavljen je od zbirke vrijednosti koje opisuju njegove brojne kvalitete. Ove varijable su ponekad poznate kao „obilježja” ili „dimenzije”.
Slika, na primjer, može biti predstavljena kao vektor vrijednosti piksela, ali cijela rečenica može biti predstavljena kao vektor ugradnje riječi.
Vektorske baze podataka koriste strategije indeksiranja kako bi olakšale otkrivanje vektora koji su slični određenom vektoru upita. Ovo je posebno korisno u mašinsko učenje aplikacije, jer se pretraživanja sličnosti često koriste za otkrivanje uporedivih tačaka podataka ili generiranje prijedloga.
Unutrašnji rad vektorskih baza podataka
Vektorske baze podataka se koriste za pohranjivanje i indeksiranje vektora visoke dimenzije proizvedenih tehnikama kao što su duboko učenje. Ovi vektori su numerički prikazi složenih stavki podataka koji se prevode u niži dimenzionalni prostor uz održavanje ključnih informacija putem tehnike ugradnje.
Dakle, vektorske baze podataka su izgrađene da prilagode određenu strukturu vektorskih ugradnji i koriste algoritme za indeksiranje za efikasno pretraživanje i dohvaćanje vektora na osnovu njihove sličnosti sa vektorom upita.
Kako to radi?
Vektorske baze podataka funkcioniraju slično čarobnim kutijama koje pohranjuju i aranžiraju složene stavke podataka.
Oni koriste PQ i HNSW pristupe kako bi brzo identificirali i dobili točne informacije. PQ funkcionira slično Lego kockama, sažimajući vektore u male dijelove kako bi pomogao u potrazi za uporedivim.
HNSW, s druge strane, razvija mrežu veza za organiziranje vektora u hijerarhiju, čineći navigaciju i pretraživanje jednostavnijim. Druge kreativne opcije, kao što su dodavanje i oduzimanje vektora za otkrivanje sličnosti i razlika, takođe su podržane vektorskim bazama podataka.
Kako se vektorske baze podataka koriste u AI?
Vektorske baze podataka imaju veliki potencijal u oblasti umjetne inteligencije. Oni nam pomažu da efikasno upravljamo velikim količinama podataka i podržavaju sofisticirane operacije kao što su pretraga sličnosti i vektorska aritmetika.
Postali su nezamjenjivi alati u širokom spektru primjena. To uključuje obradu prirodnog jezika, prepoznavanje slika i sisteme preporuka. Ugrađivanje vektora, na primjer, koristi se u obradi prirodnog jezika kako bi se shvatilo značenje i kontekst teksta, omogućavajući precizne i relevantne rezultate pretraživanja.
Vektorske baze podataka u prepoznavanju slika mogu efikasno tražiti uporedive slike, čak iu velikim skupovima podataka. Oni također mogu ponuditi uporedive artikle ili informacije kupcima na osnovu njihovih sviđanja i ponašanja u sistemima preporuka.
Najbolje prakse za korištenje vektorskih baza podataka u umjetnoj inteligenciji
Za početak, ulazni vektori moraju biti prethodno obrađeni i normalizirani prije nego što budu pohranjeni u bazi podataka. Ovo može povećati tačnost i performanse vektorske pretrage.
Drugo, odgovarajući algoritam indeksiranja mora biti izabran u zavisnosti od individualnog slučaja upotrebe i distribucije podataka. različiti algoritmi imaju različite kompromise između tačnosti i brzine, a odabir odgovarajućeg može imati značajan utjecaj na performanse pretraživanja.
Treće, da bi se garantovao optimalni učinak, vektorsku bazu podataka treba redovno pratiti i održavati. Ovo uključuje ponovno indeksiranje baze podataka prema potrebi, fino podešavanje parametara indeksiranja i praćenje performansi pretraživanja kako bi se otkrile i riješile sve poteškoće.
Konačno, da bi se maksimizirao potencijal AI aplikacija, savjetuje se korištenje vektorske baze podataka koja podržava sofisticirane karakteristike kao što su vektorska aritmetika i pretraživanje sličnosti.
Zašto biste trebali koristiti vektorsku bazu podataka?
Najtipičnija svrha korištenja vektorske baze podataka je za pretraživanje vektora u proizvodnji. U ovom obliku pretraživanja uspoređuje se sličnost mnogih stavki sa upitom za pretraživanje ili temom. Vektorska baza podataka ima potencijal da uporedi sličnost ovih stavki kako bi otkrila najbliže podudaranje transformacijom predmetne stavke ili upita u vektor koristeći isti model ugradnje ML-a.
Ovo daje precizne rezultate uz izbjegavanje irelevantnih rezultata koje proizvode standardne tehnologije pretraživanja.
Pretraga sličnosti slike, zvuka, videa
Slike, muziku, video i druge nestrukturirane informacije može biti teško kategorizirati i pohraniti u tipičnu bazu podataka. Vektorske baze podataka su odličan odgovor za ovo jer mogu brzo tražiti uporedive stavke čak i u ogromnim skupovima podataka. Ova metoda ne zahtijeva ljude označavanje ili označavanje podataka i može brzo locirati najbliža podudaranja na osnovu rezultata sličnosti.
Motori rangiranja i preporuka
Vektorske baze podataka su takođe pogodne za upotrebu u sistemima rangiranja i preporuka. Mogu se koristiti za preporuku stvari koje se mogu usporediti s prethodnim kupovinama ili trenutne stavke koju potrošač gleda.
Umjesto da zavise od kolaborativnog filtriranja ili lista popularnosti, servisi za streaming medija mogu iskoristiti ocjene pjesama korisnika kako bi pružili savršeno usklađene prijedloge personalizirane pojedincu. Oni mogu locirati uporedive proizvode na osnovu najbližih podudaranja.
Semantička pretraga
Semantičko pretraživanje je snažan alat za pretraživanje teksta i dokumenata koji nadilazi uobičajena pretraživanja ključnih riječi. Značenje i kontekst nizova teksta, fraza i cijelih dokumenata može se shvatiti korištenjem vektorskih baza podataka za pohranjivanje i indeksiranje vektorskih ugradnji iz Natural Modeli za obradu jezika.
Dakle, korisnici će moći brže da pronađu ono što im treba, a da ne moraju razumjeti kako su podaci kategorizirani.
Tehnologije za vektorske baze podataka
Dostupne su različite tehnologije vektorskih baza podataka, svaka sa svojim skupom prednosti i mana.
borova šišarka, Faiss, Nerviraj se, Milvus, I Hnswlib su neke od popularnijih mogućnosti.
borova šišarka
To je vektorska baza podataka zasnovana na oblaku. Možete razviti aplikacije za pretraživanje sličnosti u stvarnom vremenu. Omogućava korisnicima da pohranjuju i istražuju visokodimenzionalne vektorske ugradnje s kašnjenjem od milisekundi.
To ga čini pogodnim za aplikacije kao što su sistemi preporuka, pretraga slika i video zapisa i obrada prirodnog jezika.
Pinecone-ove primarne karakteristike uključuju automatsko indeksiranje, ažuriranja u realnom vremenu, automatsko podešavanje upita i REST API za jednostavnu interakciju sa trenutnim procesima. Njegova arhitektura je izgrađena za skalabilnost i robusnost. Možete lako upravljati ogromnim količinama podataka uz održavanje visoke dostupnosti.
Faiss
To je Facebook paket otvorenog koda koji pruža vrhunske implementacije algoritama indeksiranja i pretraživanja za vektore velikih razmjera.
Podržava nekoliko tehnika vektorskog pretraživanja. Jedna od njegovih primarnih prednosti je njegova brzina i skalabilnost, što omogućava brzu pretragu čak i u skupovima podataka sa milijardama vektora.
Nerviraj se
Annoy je, s druge strane, C++ biblioteka napravljena za visokodimenzionalno pretraživanje najbližeg susjeda. Jednostavan je za upotrebu i brzo implementira tehniku stabla slučajnog projekcija.
Annoy je biblioteka minimalnog memorijskog otiska koja je prikladna za korištenje u scenarijima s ograničenim resursima.
Milvus
Milvus je besplatna vektorska baza podataka otvorenog koda za pohranjivanje i pretraživanje vektora velikih razmjera. Podržava različite tehnike indeksiranja, uključujući IVF i HNSW, i može lako upravljati milionima vektora.
Njegova sposobnost za GPU ubrzanje, što može uvelike ubrzati proces pretraživanja, jedna je od njegovih najkarakterističnijih karakteristika.
To je lako najbolji izbor kada se odlučujete za odabir proizvoda za vektorske baze podataka.
Hnswlib
Hnswlib je još jedna biblioteka otvorenog koda koja pruža hijerarhijsku navigacijsku mrežu malog svijeta za brzo indeksiranje i pretraživanje visokodimenzionalnih vektora.
Odličan je za situacije u kojima se vektorski prostor konstantno mijenja i pruža inkrementalno indeksiranje kako bi indeks bio ažuran s novim vektorima. Takođe je izuzetno podesiv, omogućavajući korisnicima da fino podese balans preciznosti i brzine.
Mogući nedostaci
Dok vektorske baze podataka imaju brojne prednosti, imaju i značajne nedostatke. Jedan od mogućih problema je velika količina memorije koja je potrebna za upravljanje vektorskim ugrađivanjem.
Nadalje, vektorske baze podataka mogu se boriti sa određenim tipovima podataka, kao što su kratki ili vrlo specijalizovani upiti. Konačno, postavljanje i optimizacija ovih baza podataka može zahtijevati znatnu vještinu, što ih čini manje dostupnim nekim korisnicima.
Šta je sljedeći nivo?
Postoje razna moguća poboljšanja na horizontu kako vektorske baze podataka nastavljaju da se razvijaju. Jedna oblast u kojoj bi se mogao postići značajan napredak je stvaranje preciznijih i efikasnijih NLP modela.
To bi moglo dovesti do poboljšanih vektorskih ugradnji koje preciznije hvataju značenje i kontekst teksta, čineći pretrage još preciznijim i relevantnijim.
Drugo područje za napredak bi mogli biti napredniji algoritmi za mehanizme za rangiranje i preporuke, koji omogućavaju još prilagođenije i ciljanije preporuke.
Štaviše, napredak u tehnologiji, kao što su GPU-ovi i specijalizovani CPU-i, može pomoći da se poveća brzina i efikasnost operacija vektorske baze podataka. Na taj način mogu biti pristupačniji širem spektru korisnika i aplikacija.
Ostavite odgovor