Umělá inteligence (AI) mění způsob, jakým zpracováváme a vyhodnocujeme data. A vektorové databáze jsou jedním z primárních nástrojů, které řídí tento přechod.
Tyto databáze jsou extrémně efektivní při ukládání a získávání reprezentací vysoce dimenzionálních dat.
Mají potenciál hrát klíčovou roli v úspěchu aplikací umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání obrazu a systémy doporučení.
V tomto příspěvku se podíváme na fascinující oblast vektorových databází v AI a na to, proč se staly tak důležitými pro datové vědce a odborníky na strojové učení.
Proč jsou relační databáze pro aplikace AI nedostatečné
Data obvykle ukládáme a získáváme pomocí tradičních relačních databází. Tyto databáze však nejsou vždy vhodné pro reprezentace dat s vysokými rozměry, které jsou běžným požadavkem v mnoha aplikacích umělé inteligence.
Zpracování obrovského množství nestrukturovaných dat, která se v AI často používají, může být náročné kvůli organizované povaze těchto databází.
Odborníci se chtěli vyhnout zpožděnému a neefektivnímu vyhledávání. K překonání těchto problémů tedy použili řešení, jako je zploštění datové struktury. Tento postup byl však časově náročný a náchylný k chybám.
S rozmachem vektorových databází se objevila efektivnější metoda pro ukládání a získávání vysokorozměrných dat. Tímto způsobem je možné mít efektivnější a úspěšnější aplikace AI.
Nyní se podívejme, jak tyto vektorové databáze fungují.
Co přesně jsou vektorové databáze?
Vektorové databáze jsou specializované databáze, které jsou určeny k ukládání a zpracování velkého množství vysokorozměrných dat ve formě vektorů.
Vektory jsou reprezentace matematických dat, které popisují objekty na základě jejich různých charakteristik nebo kvalit.
Každý vektor představuje jeden datový bod, jako je slovo nebo obrázek, a je složen ze souboru hodnot popisujících jeho četné kvality. Tyto proměnné jsou někdy známé jako „vlastnosti“ nebo „rozměry“.
Obrázek může být například reprezentován jako vektor hodnot pixelů, ale celá věta může být reprezentována jako vektor vložených slov.
Vektorové databáze využívají strategie indexování pro usnadnění objevování vektorů, které jsou podobné konkrétnímu vektoru dotazu. To je zvláště výhodné v strojové učení aplikace, protože podobnostní vyhledávání se často používá k objevování srovnatelných datových bodů nebo generování návrhů.
Vnitřní fungování vektorových databází
Vektorové databáze se používají k ukládání a indexování vysokorozměrných vektorů vyrobených technikami, jako je např hluboké učení. Tyto vektory jsou numerickými reprezentacemi komplexních datových položek, které jsou převedeny do prostoru nižší dimenze při zachování zásadních informací pomocí techniky vkládání.
Vektorové databáze jsou tedy sestaveny tak, aby vyhovovaly konkrétní struktuře vkládání vektorů, a využívají indexovací algoritmy k efektivnímu vyhledávání a získávání vektorů na základě jejich podobnosti s vektorem dotazu.
Jak to funguje?
Vektorové databáze fungují podobně jako magické boxy a ukládají a uspořádávají složité datové položky.
Využívají přístupy PQ a HNSW k rychlé identifikaci a získání správných informací. PQ funguje podobně jako kostka Lego, zhušťuje vektory na malé části, což pomáhá při hledání srovnatelných.
Na druhé straně HNSW vyvíjí síť odkazů k uspořádání vektorů do hierarchie, což usnadňuje navigaci a vyhledávání. Vektorové databáze také podporují další kreativní možnosti, jako je přidávání a odečítání vektorů pro zjištění podobností a rozdílů.
Jak se vektorové databáze používají v AI?
Vektorové databáze mají velký potenciál v oblasti umělá inteligence. Pomáhají nám efektivně spravovat velké množství dat a podporují sofistikované operace, jako je podobnostní vyhledávání a vektorová aritmetika.
Staly se nepostradatelnými nástroji v široké škále aplikací. Patří mezi ně zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání obrázků a systémy doporučení. Vektorová vkládání se například používá při zpracování přirozeného jazyka k pochopení významu a kontextu textu, což umožňuje přesné a relevantní výsledky vyhledávání.
Vektorové databáze v rozpoznávání obrázků mohou efektivně vyhledávat srovnatelné obrázky, a to i ve velkých souborech dat. Mohou také nabízet srovnatelné položky nebo informace zákazníkům na základě jejich zálib a chování v systémech doporučení.
Nejlepší postupy pro používání vektorových databází v umělé inteligenci
Před uložením do databáze musí být vstupní vektory předběžně zpracovány a normalizovány. To může zvýšit přesnost a výkon vektorového vyhledávání.
Za druhé, správný indexovací algoritmus musí být zvolen v závislosti na individuálním případu použití a distribuci dat. různé algoritmy mají různé kompromisy mezi přesností a rychlostí a výběr toho správného může mít značný vliv na výkon vyhledávání.
Za třetí, pro zajištění optimálního výkonu by měla být vektorová databáze pravidelně monitorována a udržována. To zahrnuje reindexaci databáze podle potřeby, doladění parametrů indexování a sledování výkonu vyhledávání, aby bylo možné zjistit a vyřešit případné potíže.
A konečně, pro maximalizaci potenciálu aplikací AI se doporučuje použít vektorovou databázi, která podporuje sofistikované funkce, jako je vektorová aritmetika a vyhledávání podobností.
Proč byste měli používat vektorovou databázi?
Nejtypičtějším účelem použití vektorové databáze je vyhledávání vektorů ve výrobě. V této formě vyhledávání se porovnává podobnost mnoha položek s vyhledávacím dotazem nebo tématem. Vektorová databáze má potenciál porovnávat podobnosti těchto položek a objevovat nejbližší shody transformací předmětu nebo dotazu na vektor pomocí stejného modelu vkládání ML.
To poskytuje přesné výsledky a zároveň se vyhnete irelevantním výsledkům produkovaným standardními vyhledávacími technologiemi.
Hledání podobnosti obrazu, zvuku, videa
Obrázky, hudbu, video a další nestrukturované informace může být obtížné kategorizovat a uložit do typické databáze. Výbornou odpovědí na to jsou vektorové databáze, protože dokážou rychle vyhledávat srovnatelné položky i v obrovských souborech dat. Tato metoda nevyžaduje člověka označování nebo označování dat a dokáže rychle najít nejbližší shody na základě skóre podobnosti.
Motory hodnocení a doporučení
Vektorové databáze jsou také vhodné pro použití v systémech hodnocení a doporučení. Mohou být použity k doporučení věcí srovnatelných s předchozími nákupy nebo aktuální položky, na kterou se spotřebitel dívá.
Spíše než na základě kolaborativního filtrování nebo seznamů oblíbenosti mohou streamovací mediální služby využít hodnocení písní uživatele k poskytnutí dokonale přizpůsobených návrhů přizpůsobených jednotlivci. Mohou najít srovnatelné produkty na základě nejbližších shod.
Sémantické vyhledávání
Sémantické vyhledávání je silný nástroj pro vyhledávání textu a dokumentů, který přesahuje běžné vyhledávání klíčových slov. Význam a kontext řetězců textu, frází a celých dokumentů lze pochopit využitím vektorových databází k ukládání a indexování vektorových vložení z Natural Modely zpracování jazyka.
Uživatelé tak budou moci rychleji najít to, co potřebují, aniž by museli rozumět tomu, jak jsou data kategorizována.
Technologie pro vektorové databáze
K dispozici jsou různé technologie vektorových databází, z nichž každá má své vlastní výhody a nevýhody.
Borová šiška, Faiss, Otravovat, Milvus, a Hnswlib jsou některé z populárnějších možností.
Borová šiška
Jedná se o cloudovou vektorovou databázi. Můžete vyvíjet aplikace pro vyhledávání podobností v reálném čase. Umožňuje uživatelům ukládat a prozkoumávat vysokorozměrná vektorová vložení s milisekundovou latencí.
Díky tomu je vhodný pro aplikace, jako jsou systémy doporučení, vyhledávání obrázků a videí a zpracování přirozeného jazyka.
Mezi primární funkce Pinecone patří automatické indexování, aktualizace v reálném čase, automatické ladění dotazů a REST API pro jednoduchou interakci s aktuálními procesy. Jeho architektura je postavena pro škálovatelnost a robustnost. Můžete snadno spravovat obrovské množství dat při zachování vysoké dostupnosti.
Faiss
Jedná se o open-source balíček Facebooku, který poskytuje špičkové implementace indexovacích a vyhledávacích algoritmů pro velké vektory.
Podporuje několik technik vyhledávání vektorů. Jednou z jeho primárních výhod je rychlost a škálovatelnost, která umožňuje rychlé vyhledávání i v datových sadách s miliardami vektorů.
Otravovat
Na druhou stranu Annoy je knihovna C++ vytvořená pro vysoce-dimenzionální přibližné vyhledávání nejbližšího souseda. Snadno se používá a rychle implementuje techniku stromu náhodné projekce.
Annoy je knihovna s minimálními nároky na paměť, která je vhodná pro použití ve scénářích s omezenými zdroji.
Milvus
Milvus je bezplatná a open-source vektorová databáze pro ukládání a vyhledávání vektorů ve velkém měřítku. Podporuje různé techniky indexování, včetně IVF a HNSW, a může snadno spravovat miliony vektorů.
Jeho schopnost akcelerace GPU, která může značně urychlit proces vyhledávání, je jednou z jeho nejvýraznějších vlastností.
Je to jednoduše nejlepší volba při rozhodování o výběru produktu pro vektorové databáze.
Hnswlib
Hnswlib je další knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, která poskytuje hierarchickou splavnou síť malého světa pro rychlé indexování a vyhledávání vysokorozměrných vektorů.
Je to skvělé pro situace, kdy se vektorový prostor neustále mění, a poskytuje přírůstkové indexování, aby byl index aktuální s novými vektory. Je také extrémně nastavitelný, což uživatelům umožňuje doladit rovnováhu mezi přesností a rychlostí.
Možné nevýhody
Zatímco vektorové databáze mají řadu výhod, mají také významné nevýhody. Jedním z možných problémů je velké množství úložného prostoru potřebného pro správu vkládání vektorů.
Kromě toho se vektorové databáze mohou potýkat s konkrétními datovými typy, jako jsou krátké nebo velmi specializované dotazy. A konečně, nastavení a optimalizace těchto databází může vyžadovat značné dovednosti, takže jsou pro některé uživatele méně dostupné.
Co je další úroveň?
Na obzoru jsou různá možná vylepšení, protože vektorové databáze se neustále vyvíjejí. Jednou z oblastí, kde by bylo možné dosáhnout podstatného pokroku, je vytváření přesnějších a efektivnějších modelů NLP.
To by mohlo vést k vylepšenému vkládání vektorů, které přesněji zachycuje význam a kontext textu, takže vyhledávání bude ještě přesnější a relevantnější.
Další oblastí pro pokrok by mohly být pokročilejší algoritmy pro hodnotící a doporučovací motory, které umožňují ještě více přizpůsobená a cílená doporučení.
Kromě toho pokroky v technologii, jako jsou GPU a specializované CPU, mohou pomoci zvýšit rychlost a efektivitu operací s vektorovými databázemi. Tímto způsobem mohou být dostupnější pro širší škálu uživatelů a aplikací.
Napsat komentář