Ang artificial intelligence (AI) nagbag-o kung giunsa namo pagproseso ug pagtimbang-timbang ang datos. Ug, ang mga database sa vector usa sa mga nag-unang himan nga nagmaneho niini nga pagbalhin.
Kini nga mga database episyente kaayo sa pagtipig ug pagbawi sa mga representasyon sa datos nga adunay taas nga dimensyon.
Adunay sila potensyal nga adunay hinungdanon nga papel sa kalampusan sa mga aplikasyon sa AI sama sa pagproseso sa natural nga sinultian, pag-ila sa imahe, ug mga sistema sa rekomendasyon.
Sa kini nga post, atong tan-awon ang madanihon nga natad sa mga database sa vector sa AI ug kung ngano nga nahimo silang hinungdanon alang sa mga siyentipiko sa datos ug mga eksperto sa pagkat-on sa makina.
Ngano nga ang mga Relasyonal nga Database Dili igo alang sa mga Aplikasyon sa AI
Kasagaran kami nagtipig ug nagkuha sa datos gamit ang tradisyonal nga relational database. Bisan pa, kini nga mga database dili kanunay nga haum alang sa taas nga dimensiyon nga mga representasyon sa datos, nga usa ka sagad nga kinahanglanon sa daghang mga aplikasyon sa AI.
Ang pagproseso sa daghang mga wala’y istruktura nga datos nga kanunay gigamit sa AI mahimong mahagit tungod sa organisado nga kinaiya sa kini nga mga database.
Gusto sa mga eksperto nga malikayan ang nalangan ug dili epektibo nga pagpangita. Mao nga, aron mabuntog kini nga mga hagit, gigamit nila ang mga solusyon sama sa pag-flatte mga istruktura sa datos. Bisan pa, kini usa ka us aka oras ug dali nga sayup nga pamaagi.
Ang usa ka mas epektibo nga pamaagi alang sa pagtipig ug pagkuha sa taas nga dimensyon nga datos mitumaw uban ang pagsaka sa mga database sa vector. Niining paagiha, posible nga adunay mas hapsay ug malampuson nga mga aplikasyon sa AI.
Karon, tan-awon naton kung giunsa kini nga mga database sa vector.
Unsa man gyud ang mga database sa vector?
Ang mga database sa vector mao ang mga espesyal nga database nga gituyo sa pagtipig ug pagdumala sa daghang mga datos nga adunay taas nga dimensiyon sa porma sa mga vector.
Ang mga vector mao ang mga representasyon sa datos sa matematika nga naghulagway sa mga butang base sa ilang lain-laing mga kinaiya o mga kalidad.
Ang matag vector nagrepresentar sa usa ka punto sa datos, sama sa usa ka pulong o usa ka hulagway, ug gilangkuban sa usa ka koleksyon sa mga kantidad nga naghulagway sa daghang mga kalidad niini. Kini nga mga variable usahay nailhan nga "mga bahin" o "mga sukat."
Ang usa ka hulagway, pananglitan, mahimong irepresentar isip usa ka vector sa mga bili sa mga pixel, apan ang usa ka tibuok nga sentence mahimong irepresentar isip usa ka vector sa mga pulong nga gilakip.
Ang mga database sa vector naggamit ug mga estratehiya sa pag-indeks aron mapagaan ang pagkadiskobre sa mga vector nga susama sa usa ka partikular nga query vector. Kini ilabi na nga mapuslanon sa pagkat-on sa makina mga aplikasyon, tungod kay ang mga pagpangita sa pagkaparehas kanunay nga gigamit sa pagdiskubre sa managsama nga mga punto sa datos o pagmugna og mga sugyot.
Inner Working sa Vector Databases
Ang mga database sa vector gigamit sa pagtipig ug pag-indeks sa mga high-dimensional nga vector nga gihimo sa mga teknik sama sa lawom nga pagkat-on. Kini nga mga vector kay numerical representation sa mga komplikadong data items nga gihubad ngadto sa mas ubos nga dimensyon nga wanang samtang nagmintinar sa importanteng impormasyon pinaagi sa embedding technique.
Mao nga, ang mga database sa vector gihimo aron ma-accommodate ang partikular nga istruktura sa mga vector embeddings, ug gigamit nila ang mga algorithm sa pag-indeks aron epektibo nga pangitaon ug makuha ang mga vector base sa ilang pagkasama sa usa ka vector sa pangutana.
Giunsa Kini Paglihok?
Ang mga database sa vector parehas nga naglihok sa mga kahon sa salamangka nga nagtipig ug naghan-ay sa mga komplikado nga mga butang sa datos.
Gigamit nila ang mga pamaagi sa PQ ug HNSW aron mailhan ug makuha dayon ang husto nga kasayuran. Ang PQ naglihok nga susama sa usa ka Lego nga tisa, nga nag-condens sa mga vector ngadto sa gagmay nga mga bahin aron makatabang sa pagpangita sa mga susama.
Ang HNSW, sa laing bahin, nagpalambo sa usa ka web sa mga link aron maorganisar ang mga vector sa usa ka hierarchy, nga naghimo sa nabigasyon ug pagpangita nga mas simple. Ang uban nga mga kapilian sa paglalang, sama sa pagdugang ug pagminus sa mga vector aron mahibal-an ang mga pagkaparehas ug kalainan, gisuportahan usab sa mga database sa vector.
Giunsa Paggamit ang mga Vector Database sa AI?
Ang mga database sa vector adunay dako nga potensyal sa lugar sa artipisyal nga intelligence nga. Gitabangan nila kami nga epektibo nga makadumala sa daghang mga datos ug nagsuporta sa mga sopistikado nga operasyon sama sa pagpangita sa pagkaparehas ug aritmetika sa vector.
Nahimo silang kinahanglanon nga mga himan sa daghang mga aplikasyon. Kini naglakip sa natural nga pagproseso sa pinulongan, pag-ila sa hulagway, ug mga sistema sa rekomendasyon. Ang mga vector embeddings, pananglitan, gigamit sa natural nga pagproseso sa pinulongan aron masabtan ang kahulogan ug konteksto sa teksto, nga nagtugot sa tukma ug may kalabutan nga mga resulta sa pagpangita.
Ang mga database sa vector sa pag-ila sa imahen makapangita sa parehas nga mga litrato nga epektibo, bisan sa dagkong mga dataset. Mahimo usab nila nga itanyag ang parehas nga mga butang o kasayuran sa mga kustomer base sa ilang gusto ug pamatasan sa mga sistema sa rekomendasyon.
Labing Maayo nga Mga Praktis sa Paggamit sa mga Vector Database sa Artipisyal nga Kaalam
Sa pagsugod, ang input vectors kinahanglan nga preprocessed ug normalize sa dili pa tipigan sa database. Makadugang kini sa katukma ug pasundayag sa pagpangita sa vector.
Ikaduha, ang tukma nga algorithm sa pag-indeks kinahanglan pilion depende sa indibidwal nga kaso sa paggamit ug pag-apod-apod sa datos. lain-laing mga algorithm adunay lain-laing mga trade-offs tali sa tukma ug sa katulin, ug ang pagpili sa angay nga usa mahimong adunay usa ka dako nga impluwensya sa search performance.
Ikatulo, aron magarantiya ang labing maayo nga pasundayag, ang database sa vector kinahanglan nga bantayan ug huptan kanunay. Naglakip kini sa pag-reindex sa database kung gikinahanglan, pag-ayo sa mga parameter sa pag-index, ug pag-monitor sa performance sa pagpangita aron madiskubre ug masulbad ang bisan unsang mga kalisud.
Sa katapusan, aron mapadako ang potensyal sa mga aplikasyon sa AI, gitambagan nga mogamit usa ka database sa vector nga nagsuporta sa mga sopistikado nga bahin sama sa vector arithmetic ug pagpangita sa pagkaparehas.
Nganong Kinahanglan Nimong Gamiton ang Vector Database?
Ang labing kasagaran nga katuyoan sa paggamit sa usa ka database sa vector mao ang pagpangita sa vector sa produksiyon. Ang pagkaparehas sa daghang mga butang sa usa ka pangutana sa pagpangita o butang nga hilisgutan gitandi sa kini nga porma sa pagpangita. Ang database sa vector adunay potensyal nga itandi ang pagkaparehas niini nga mga butang aron mahibal-an ang labing duol nga mga tugma pinaagi sa pagbag-o sa hilisgutan nga butang o pangutana nga usa ka vector gamit ang parehas nga modelo sa pag-embed sa ML.
Naghimo kini og tukma nga mga resulta samtang naglikay sa mga wala'y kalabutan nga mga resulta nga gihimo sa mga standard nga teknolohiya sa pagpangita.
Hulagway, Audio, Video nga Pagpangita sa Pagkaparehas
Ang mga imahe, musika, video, ug uban pang wala’y istruktura nga impormasyon mahimong malisud sa pagkategorya ug pagtipig sa usa ka tipikal nga database. Ang mga database sa Vector usa ka maayo kaayo nga tubag alang niini tungod kay makapangita sila sa parehas nga mga butang nga paspas bisan sa daghang mga datos. Kini nga pamaagi wala magkinahanglan ug tawo data tagging o pag-label ug dali nga makit-an ang labing duol nga mga posporo base sa mga puntos sa pagkaparehas.
Mga Makina sa Ranggo ug Rekomendasyon
Ang mga database sa vector haum usab nga gamiton sa mga sistema sa ranggo ug rekomendasyon. Mahimo kining gamiton sa pagrekomendar sa mga butang nga ikatandi sa nangaging mga gipamalit o sa kasamtangang butang nga gitan-aw sa konsyumer.
Imbis nga magdepende sa kolaborasyon nga pagsala o mga lista sa pagkapopular, ang streaming nga mga serbisyo sa media mahimo’g magamit ang mga rating sa kanta sa usa ka tiggamit aron mahatagan ang hingpit nga katugbang nga mga sugyot nga personal sa indibidwal. Mapangita nila ang parehas nga mga produkto base sa labing duol nga posporo.
Pagpangita sa semantiko
Ang pagpangita sa semantiko usa ka lig-on nga himan sa pagpangita sa teksto ug dokumento nga labaw pa sa ordinaryong pagpangita sa keyword. Ang kahulogan ug konteksto sa mga string sa teksto, hugpong sa mga pulong, ug tibuok nga mga dokumento mahimong masabtan pinaagi sa paggamit sa mga database sa vector sa pagtipig ug pag-indeks sa mga vector embeddings gikan sa Natural Mga modelo sa Pagproseso sa Pinulongan.
Mao nga, makit-an sa mga tiggamit kung unsa ang ilang kinahanglan nga mas paspas nga dili kinahanglan nga masabtan kung giunsa ang pagkategorya sa datos.
Mga Teknolohiya alang sa mga Vector Database
Adunay lainlaing mga teknolohiya sa database sa vector nga magamit, ang matag usa adunay kaugalingon nga hugpong sa mga bentaha ug disbentaha.
pine cone, Faiss, Makalagot, Milvus, Ug Hnswlib mao ang pipila sa mas popular nga mga posibilidad.
pine cone
Kini usa ka cloud-based vector database. Makahimo ka og real-time nga mga app sa pagpangita sa pagkaparehas. Gitugotan niini ang mga tiggamit sa pagtipig ug pag-usisa sa mga high-dimensional nga vector embeddings nga adunay mga millisecond latency.
Gihimo kini nga angay alang sa mga aplikasyon sama sa mga sistema sa rekomendasyon, pagpangita sa litrato ug video, ug pagproseso sa natural nga sinultian.
Ang mga panguna nga bahin sa Pinecone naglakip sa awtomatikong pag-indeks, real-time nga mga update, pag-auto-tuning sa pangutana, ug usa ka REST API alang sa yano nga interaksyon sa mga karon nga proseso. Ang arkitektura niini gitukod alang sa scalability ug kalig-on. Dali nimong madumala ang daghang mga datos samtang gipadayon ang taas nga magamit.
Faiss
Kini usa ka Facebook open-source nga pakete nga naghatag og mga cutting-edge nga pagpatuman sa pag-indeks ug pagpangita sa mga algorithm alang sa dagkong mga vector.
Gisuportahan niini ang daghang mga teknik sa pagpangita sa vector. Usa sa mga nag-unang benepisyo niini mao ang katulin ug kakusgon niini, nga nagtugot sa dali nga pagpangita bisan sa mga dataset nga adunay binilyon nga mga vector.
Makalagot
Ang annoy, sa laing bahin, usa ka C++ library nga gitukod alang sa taas nga dimensiyon nga gibanabana nga labing duol nga pagpangita sa silingan. Sayon ra nga gamiton ug dali nga ipatuman ang random projection tree technique.
Ang annoy usa ka gamay nga librarya sa footprint sa memorya nga angay alang sa paggamit sa mga senaryo nga gipugngan sa kapanguhaan.
Milvus
Ang Milvus usa ka libre ug open-source nga vector database alang sa pagtipig ug pagpangita sa mga dagko nga vector. Gisuportahan niini ang lainlaing mga pamaagi sa pag-indeks, lakip ang IVF ug HNSW, ug dali nga makadumala sa milyon-milyon nga mga vector.
Ang katakus niini alang sa pagpadali sa GPU, nga mahimong makapadali sa proseso sa pagpangita, usa sa labing lahi nga bahin niini.
Kini mao ang sayon nga ang labing maayo nga pagpili sa diha nga ang pagdesisyon sa pagpili sa usa ka produkto alang sa vector databases.
Hnswlib
Ang Hnswlib usa pa ka bukas nga gigikanan nga librarya nga naghatag usa ka hierarchical navigable nga gamay nga kalibutan nga network alang sa dali nga pag-index ug pagpangita sa mga high-dimensional nga vector.
Maayo kini alang sa mga sitwasyon diin ang luna sa vector kanunay nga nag-usab-usab, ug naghatag kini og incremental nga pag-indeks aron mapadayon ang indeks hangtod karon sa bag-ong mga vector. Kini usab hilabihan ka mapasibo, nga nagtugot sa mga tiggamit sa pag-ayo sa balanse sa katukma ug katulin.
Posibleng mga Kakulian
Samtang ang mga database sa vector adunay daghang mga bentaha, sila usab adunay daghang mga kakulangan. Usa ka posible nga kabalaka mao ang taas nga kantidad sa pagtipig nga gikinahanglan sa pagdumala sa mga vector embeddings.
Dugang pa, ang mga database sa vector mahimong makigbisog sa partikular nga mga tipo sa datos, sama sa mubo o espesyal kaayo nga mga pangutana. Sa katapusan, ang pag-set up ug pag-optimize sa kini nga mga database mahimo’g adunay daghang kahanas, nga mahimo’g dili kaayo ma-access sa pipila nga mga tiggamit.
Unsa ang The Next Level?
Adunay nagkalain-laing posibleng mga pag-uswag sa kapunawpunawan samtang ang mga database sa vector nagpadayon sa pag-uswag. Usa ka lugar diin mahimo’g adunay daghang pag-uswag mao ang paghimo sa labi ka tukma ug episyente nga mga modelo sa NLP.
Mahimong motultol kini sa gipaayo nga mga vector embeddings nga makakuha sa kahulogan ug konteksto sa teksto nga mas tukma, nga maghimo sa mga pagpangita nga mas tukma ug may kalabutan.
Ang laing lugar alang sa pag-uswag mahimong mas abante nga mga algorithm alang sa ranggo ug rekomendasyon nga mga makina, nga nagtugot alang sa labi pa nga gipahaum ug gipunting nga mga rekomendasyon.
Dugang pa, ang mga pag-uswag sa teknolohiya, sama sa mga GPU ug mga espesyal nga CPU, mahimong makatabang aron madugangan ang katulin ug kahusayan sa mga operasyon sa database sa vector. Niining paagiha mahimo silang mas ma-access sa usa ka mas lapad nga lainlaing mga tiggamit ug aplikasyon.
Leave sa usa ka Reply