La intel·ligència artificial (IA) està canviant la manera com processem i avaluem les dades. I, les bases de dades vectorials són una de les eines principals que impulsen aquesta transició.
Aquestes bases de dades són extremadament eficients per emmagatzemar i recuperar representacions de dades d'alta dimensió.
Tenen el potencial de jugar un paper crític en l'èxit de les aplicacions d'IA, com ara el processament del llenguatge natural, el reconeixement d'imatges i els sistemes de recomanació.
En aquesta publicació, veurem el fascinant camp de les bases de dades vectorials en IA i per què s'han tornat tan importants per als científics de dades i els experts en aprenentatge automàtic.
Per què les bases de dades relacionals són inadequades per a aplicacions d'IA
Normalment emmagatzemem i recuperem dades mitjançant bases de dades relacionals tradicionals. Tanmateix, aquestes bases de dades no sempre són adequades per a representacions de dades d'alta dimensió, que són un requisit comú en moltes aplicacions d'IA.
Processar les grans quantitats de dades no estructurades que s'utilitzen sovint en IA pot ser un repte a causa de la naturalesa organitzada d'aquestes bases de dades.
Els experts volien evitar cerques retardades i ineficaces. Per tant, per superar aquests reptes, han utilitzat solucions com l'aplanament estructures de dades. Tanmateix, aquest va ser un procediment llarg i propens a errors.
Un mètode més eficaç per emmagatzemar i recuperar dades d'alta dimensió ha sorgit amb l'aparició de bases de dades vectorials. D'aquesta manera, és possible tenir aplicacions d'IA més racionalitzades i exitoses.
Ara, anem a veure com funcionen aquestes bases de dades vectorials.
Què són exactament les bases de dades vectorials?
Les bases de dades vectorials són bases de dades especialitzades que estan destinades a emmagatzemar i manejar quantitats massives de dades d'alta dimensió en forma de vectors.
Els vectors són representacions de dades matemàtiques que descriuen objectes en funció de les seves diferents característiques o qualitats.
Cada vector representa un únic punt de dades, com una paraula o una imatge, i es compon d'una col·lecció de valors que descriuen les seves múltiples qualitats. Aquestes variables de vegades es coneixen com a "característiques" o "dimensions".
Una imatge, per exemple, es pot representar com un vector de valors de píxels, però una frase sencera es podria representar com un vector d'incrustacions de paraules.
Les bases de dades vectorials utilitzen estratègies d'indexació per facilitar el descobriment de vectors similars a un vector de consulta particular. Això és especialment beneficiós en màquina d'aprenentatge aplicacions, ja que les cerques de similitud s'utilitzen sovint per descobrir punts de dades comparables o generar suggeriments.
Funcionament intern de bases de dades vectorials
Les bases de dades vectorials s'utilitzen per emmagatzemar i indexar vectors d'alta dimensió produïts mitjançant tècniques com ara aprenentatge profund. Aquests vectors són representacions numèriques d'elements de dades complexes que es tradueixen a un espai de dimensions inferiors mantenint la informació crucial mitjançant una tècnica d'inserció.
Per tant, les bases de dades vectorials es construeixen per adaptar-se a l'estructura particular de les incrustacions de vectors i utilitzen algorismes d'indexació per cercar i recuperar vectors de manera eficaç en funció de la seva semblança amb un vector de consulta.
Com funciona?
Les bases de dades vectorials funcionen de manera similar a les caixes màgiques que emmagatzemen i organitzen elements de dades complicats.
Utilitzen enfocaments PQ i HNSW per identificar i obtenir la informació correcta ràpidament. PQ funciona de manera similar a un maó de Lego, condensant vectors en petites parts per ajudar a cercar-ne de comparables.
HNSW, per la seva banda, desenvolupa una xarxa d'enllaços per organitzar els vectors en una jerarquia, facilitant la navegació i la cerca. Altres opcions creatives, com ara afegir i restar vectors per detectar semblances i diferències, també són compatibles amb les bases de dades vectorials.
Com s'utilitzen les bases de dades vectorials en IA?
Les bases de dades vectorials tenen un gran potencial en l'àrea de intel·ligència artificial. Ens ajuden a gestionar de manera eficient grans quantitats de dades i admeten operacions sofisticades com ara la cerca de similitud i l'aritmètica vectorial.
S'han convertit en eines indispensables en una àmplia gamma d'aplicacions. Aquests inclouen el processament del llenguatge natural, el reconeixement d'imatges i els sistemes de recomanació. Les incrustacions vectorials, per exemple, s'utilitzen en el processament del llenguatge natural per comprendre el significat i el context del text, permetent resultats de cerca precisos i rellevants.
Les bases de dades vectorials en el reconeixement d'imatges poden cercar imatges comparables de manera eficient, fins i tot en grans conjunts de dades. També poden oferir articles o informació comparables als clients en funció dels seus gustos i comportament en els sistemes de recomanació.
Bones pràctiques per utilitzar bases de dades vectorials en intel·ligència artificial
Per començar, els vectors d'entrada s'han de preprocessar i normalitzar abans d'emmagatzemar-los a la base de dades. Això pot augmentar la precisió i el rendiment de la cerca vectorial.
En segon lloc, s'ha de triar l'algoritme d'indexació adequat en funció del cas d'ús individual i de la distribució de dades. Els algorismes diferents tenen diferents compensacions entre precisió i velocitat, i seleccionar l'adequat pot tenir una influència considerable en el rendiment de la cerca.
En tercer lloc, per garantir un rendiment òptim, la base de dades vectorials s'ha de controlar i mantenir regularment. Això implica reindexar la base de dades segons sigui necessari, ajustar els paràmetres d'indexació i supervisar el rendiment de la cerca per descobrir i resoldre qualsevol dificultat.
Finalment, per maximitzar el potencial de les aplicacions d'IA, s'aconsella utilitzar una base de dades vectorials que admeti funcions sofisticades com ara l'aritmètica vectorial i la cerca de similitud.
Per què hauríeu d'utilitzar una base de dades vectorials?
El propòsit més habitual d'utilitzar una base de dades vectorials és la cerca vectorial en producció. En aquesta forma de cerca es compara la similitud de molts elements amb una consulta de cerca o un tema de tema. La base de dades vectorials té el potencial de comparar la similitud d'aquests ítems per descobrir les coincidències més properes transformant l'objecte o la consulta en un vector utilitzant el mateix model d'inserció de ML.
Això produeix resultats precisos alhora que s'evita resultats irrellevants produïts per les tecnologies de cerca estàndard.
Cerca de semblança d'imatge, àudio i vídeo
Les imatges, la música, el vídeo i altra informació no estructurada poden ser difícils de categoritzar i emmagatzemar en una base de dades típica. Les bases de dades vectorials són una resposta excel·lent per a això, ja que poden cercar elements comparables ràpidament fins i tot en conjunts de dades enormes. Aquest mètode no requereix cap humà etiquetatge o etiquetatge de dades i pot localitzar ràpidament els partits més propers basant-se en puntuacions de similitud.
Motors de classificació i recomanació
Les bases de dades vectorials també són molt adequades per al seu ús en sistemes de classificació i recomanació. Es poden utilitzar per recomanar coses comparables a compres anteriors o un article actual que el consumidor està mirant.
En lloc de dependre del filtratge col·laboratiu o de les llistes de popularitat, els serveis de transmissió multimèdia poden aprofitar les puntuacions de cançons d'un usuari per oferir suggeriments perfectament adaptats i personalitzats per a l'individu. Poden localitzar productes comparables en funció de les coincidències més properes.
Cerca semàntica
La cerca semàntica és una potent eina de cerca de documents i textos que va més enllà de les cerques de paraules clau ordinàries. El significat i el context de les cadenes de text, frases i documents sencers es poden entendre utilitzant bases de dades vectorials per emmagatzemar i indexar incrustacions vectorials de Natural. Models de processament del llenguatge.
Així, els usuaris podran trobar el que necessiten més ràpidament sense haver d'entendre com es classifiquen les dades.
Tecnologies per a bases de dades vectorials
Hi ha diverses tecnologies de bases de dades vectorials disponibles, cadascuna amb el seu propi conjunt d'avantatges i desavantatges.
Pinya de pi, Faiss, Molestar, Milvusi Hnswlib són algunes de les possibilitats més populars.
Pinya de pi
És una base de dades vectorial basada en núvol. Podeu desenvolupar aplicacions de cerca de similituds en temps real. Permet als usuaris emmagatzemar i explorar incrustacions vectorials d'alta dimensió amb latències de mil·lisegons.
Això el fa adequat per a aplicacions com ara sistemes de recomanació, cerca d'imatges i vídeos i processament de llenguatge natural.
Les funcions principals de Pinecone inclouen indexació automàtica, actualitzacions en temps real, ajust automàtic de consultes i una API REST per a una interacció senzilla amb els processos actuals. La seva arquitectura està construïda per a l'escalabilitat i la robustesa. Podeu gestionar fàcilment grans quantitats de dades mantenint una alta disponibilitat.
Faiss
És un paquet de codi obert de Facebook que ofereix implementacions d'avantguarda d'algoritmes d'indexació i cerca per a vectors a gran escala.
Admet diverses tècniques de cerca vectorial. Un dels seus avantatges principals és la seva velocitat i escalabilitat, que permet fer cerques ràpides fins i tot en conjunts de dades amb milers de milions de vectors.
Molestar
Annoy, d'altra banda, és una biblioteca C++ creada per a la cerca aproximada del veí més proper d'alta dimensió. És senzill d'utilitzar i implementa ràpidament la tècnica de l'arbre de projecció aleatòria.
Annoy és una biblioteca d'empremta de memòria mínima que és adequada per al seu ús en escenaris amb recursos limitats.
Milvus
Milvus és una base de dades vectorials gratuïta i de codi obert per emmagatzemar i cercar vectors a gran escala. Admet diverses tècniques d'indexació, com ara FIV i HNSW, i pot gestionar fàcilment milions de vectors.
La seva capacitat d'acceleració de la GPU, que pot accelerar molt el procés de cerca, és una de les seves característiques més distintives.
És fàcilment la millor opció a l'hora de decidir triar un producte per a bases de dades vectorials.
Hnswlib
Hnswlib és una altra biblioteca de codi obert que proporciona una xarxa jeràrquica navegable de món petit per indexar i cercar ràpidament vectors d'alta dimensió.
És ideal per a situacions en què l'espai vectorial canvia constantment i proporciona una indexació incremental per mantenir l'índex actualitzat amb nous vectors. També és extremadament ajustable, cosa que permet als usuaris ajustar l'equilibri de precisió i velocitat.
Possibles inconvenients
Tot i que les bases de dades vectorials tenen nombrosos avantatges, també tenen desavantatges importants. Una possible preocupació és la gran quantitat d'emmagatzematge necessària per gestionar les incrustacions de vectors.
A més, les bases de dades vectorials poden tenir problemes amb determinats tipus de dades, com ara consultes breus o molt especialitzades. Finalment, configurar i optimitzar aquestes bases de dades pot implicar una habilitat substancial, cosa que fa que siguin menys accessibles per a alguns usuaris.
Què és The Next Level?
Hi ha diverses millores possibles a l'horitzó a mesura que les bases de dades vectorials continuen evolucionant. Una àrea on es podria fer un avenç substancial és la creació de models de PNL més precisos i eficients.
Això podria conduir a incrustacions vectorials millorades que capturen el significat i el context del text amb més precisió, fent que les cerques siguin encara més precises i rellevants.
Una altra àrea per avançar podrien ser algorismes més avançats per a motors de classificació i recomanació, que permetin recomanacions encara més personalitzades i orientades.
A més, els avenços tecnològics, com ara les GPU i les CPU especialitzades, poden ajudar a augmentar la velocitat i l'eficiència de les operacions de bases de dades vectorials. D'aquesta manera, poden ser més accessibles per a una varietat més àmplia d'usuaris i aplicacions.
Deixa un comentari