Kunstig intelligens (AI) ændrer, hvordan vi behandler og evaluerer data. Og vektordatabaser er et af de primære værktøjer, der driver denne overgang.
Disse databaser er ekstremt effektive til at lagre og hente højdimensionelle datarepræsentationer.
De har potentialet til at spille en afgørende rolle i succesen med AI-applikationer såsom naturlig sprogbehandling, billedgenkendelse og anbefalingssystemer.
I dette indlæg vil vi se på det fascinerende felt af vektordatabaser i AI, og hvorfor de er blevet så vigtige for datavidenskabsmænd og maskinlæringseksperter.
Hvorfor relationelle databaser er utilstrækkelige til AI-applikationer
Vi opbevarer og henter typisk data ved hjælp af traditionelle relationsdatabaser. Disse databaser er dog ikke altid velegnede til højdimensionelle datarepræsentationer, hvilket er et almindeligt krav i mange AI-applikationer.
At behandle de enorme mængder ustrukturerede data, der ofte bruges i AI, kan være udfordrende på grund af disse databasers organiserede karakter.
Eksperter ønskede at undgå forsinkede og ineffektive søgninger. Så for at overvinde disse udfordringer har de brugt løsninger som flader datastrukturer. Dette var dog en tidskrævende og fejlbehæftet procedure.
En mere effektiv metode til lagring og genfinding af højdimensionelle data er opstået med fremkomsten af vektordatabaser. På denne måde er det muligt at få mere strømlinede og vellykkede AI-applikationer.
Lad os nu se, hvordan disse vektordatabaser fungerer.
Hvad er vektordatabaser helt præcist?
Vektordatabaser er specialiserede databaser, der er beregnet til at lagre og håndtere enorme mængder højdimensionelle data i form af vektorer.
Vektorer er matematiske datarepræsentationer, der beskriver objekter baseret på deres forskellige egenskaber eller kvaliteter.
Hver vektor repræsenterer et enkelt datapunkt, såsom et ord eller et billede, og er sammensat af en samling værdier, der beskriver dets mange kvaliteter. Disse variabler er nogle gange kendt som "funktioner" eller "dimensioner".
Et billede kan for eksempel være repræsenteret som en vektor af værdier af pixels, men en hel sætning kan være repræsenteret som en vektor af ordindlejringer.
Vektordatabaser anvender indekseringsstrategier for at lette opdagelsen af vektorer, der ligner en bestemt forespørgselsvektor. Dette er især gavnligt i machine learning applikationer, da lighedssøgninger ofte bruges til at opdage sammenlignelige datapunkter eller generere forslag.
Vektordatabasers indre funktioner
Vektordatabaser bruges til at lagre og indeksere højdimensionelle vektorer produceret ved teknikker som f.eks dyb læring. Disse vektorer er numeriske repræsentationer af komplekse dataelementer, der oversættes til et rum med lavere dimensioner, mens de bevarer afgørende information via en indlejringsteknik.
Så vektordatabaser er bygget til at rumme den særlige struktur af vektorindlejringer, og de anvender indekseringsalgoritmer til effektivt at søge og hente vektorer baseret på deres lighed med en forespørgselsvektor.
Hvordan virker det?
Vektordatabaser fungerer på samme måde som magiske bokse, der lagrer og arrangerer komplicerede dataelementer.
De anvender PQ- og HNSW-tilgange til at identificere og få de korrekte oplysninger hurtigt. PQ fungerer på samme måde som en Lego-klods, og kondenserer vektorer til små dele for at hjælpe med at søge efter sammenlignelige.
HNSW, på den anden side, udvikler et net af links til at organisere vektorerne i et hierarki, hvilket gør navigation og søgning enklere. Andre kreative muligheder, såsom at tilføje og trække vektorer fra for at opdage ligheder og forskelle, understøttes også af vektordatabaser.
Hvordan bruges vektordatabaser i kunstig intelligens?
Vektordatabaser har et stort potentiale inden for området kunstig intelligens. De hjælper os med at administrere store mængder data effektivt og understøtter sofistikerede operationer såsom lighedssøgning og vektoraritmetik.
De er blevet uundværlige værktøjer til en bred vifte af applikationer. Disse omfatter naturlig sprogbehandling, billedgenkendelse og anbefalingssystemer. Vektorindlejringer bruges for eksempel i naturlig sprogbehandling for at forstå tekstens betydning og kontekst, hvilket giver mulighed for nøjagtige og relevante søgeresultater.
Vektordatabaser i billedgenkendelse kan søge efter sammenlignelige billeder effektivt, selv i store datasæt. De kan også tilbyde sammenlignelige varer eller oplysninger til kunder baseret på deres likes og adfærd i anbefalingssystemer.
Bedste praksis for brug af vektordatabaser i kunstig intelligens
Til at begynde med skal inputvektorerne forbehandles og normaliseres, før de gemmes i databasen. Dette kan øge vektorsøgningens nøjagtighed og ydeevne.
For det andet skal den korrekte indekseringsalgoritme vælges afhængigt af den individuelle brugssituation og datafordeling. varierende algoritmer har forskellige afvejninger mellem nøjagtighed og hastighed, og valg af den passende kan have en betydelig indflydelse på søgeresultaterne.
For det tredje, for at garantere optimal ydeevne, bør vektordatabasen overvåges og vedligeholdes regelmæssigt. Dette involverer genindeksering af databasen efter behov, finjustering af indekseringsparametrene og overvågning af søgeydeevne for at opdage og løse eventuelle problemer.
Endelig, for at maksimere potentialet i AI-applikationer, anbefales det at anvende en vektordatabase, der understøtter sofistikerede funktioner såsom vektoraritmetik og lighedssøgning.
Hvorfor skal du bruge en vektordatabase?
Det mest typiske formål med at bruge en vektordatabase er vektorsøgning i produktionen. Mange elementers lighed med en søgeforespørgsel eller et emneelement sammenlignes i denne form for søgning. Vektordatabasen har potentiale til at sammenligne ligheden mellem disse elementer for at finde de nærmeste matcher ved at transformere emneelementet eller forespørgslen til en vektor ved hjælp af den samme ML-indlejringsmodel.
Dette giver nøjagtige resultater og undgår samtidig irrelevante resultater produceret af standard søgeteknologier.
Billed-, lyd-, video-lighedssøgning
Billeder, musik, video og anden ustruktureret information kan være svær at kategorisere og gemme i en typisk database. Vektordatabaser er et glimrende svar på dette, da de kan søge efter sammenlignelige elementer hurtigt selv i enorme datasæt. Denne metode kræver ingen mennesker datamærkning eller mærkning og kan hurtigt finde de nærmeste kampe baseret på lighedsscore.
Motorer for rangering og anbefaling
Vektordatabaser er også velegnede til brug i rangerings- og anbefalingssystemer. De kan bruges til at anbefale ting, der kan sammenlignes med tidligere køb eller en aktuel vare, som forbrugeren kigger på.
I stedet for at være afhængig af kollaborativ filtrering eller popularitetslister, kan streamingmedietjenester udnytte en brugers sangvurderinger til at give perfekt matchede forslag tilpasset den enkelte. De kan finde sammenlignelige produkter baseret på de nærmeste matches.
Semantisk søgning
Semantisk søgning er et stærkt tekst- og dokumentsøgningsværktøj, der rækker ud over almindelige søgeordssøgninger. Betydningen og konteksten af strenge af tekst, sætninger og hele dokumenter kan forstås ved at bruge vektordatabaser til at gemme og indeksere vektorindlejringer fra Natural Sprogbehandlingsmodeller.
Så brugerne vil hurtigere kunne finde det, de har brug for uden at skulle forstå, hvordan dataene er kategoriseret.
Teknologier til vektordatabaser
Der er forskellige vektordatabaseteknologier tilgængelige, hver med sit eget sæt af fordele og ulemper.
Grankogle, Faiss, Irritere, Milvusog Hnswlib er nogle af de mere populære muligheder.
Grankogle
Det er en cloud-baseret vektordatabase. Du kan udvikle apps til lighedssøgning i realtid. Det gør det muligt for brugere at gemme og udforske højdimensionelle vektorindlejringer med millisekunders latenstider.
Dette gør det velegnet til applikationer som anbefalingssystemer, billed- og videosøgning og naturlig sprogbehandling.
Pinecones primære funktioner inkluderer automatisk indeksering, opdateringer i realtid, automatisk tuning af forespørgsler og en REST API til enkel interaktion med aktuelle processer. Dens arkitektur er bygget til skalerbarhed og robusthed. Du kan nemt administrere enorme mængder data og samtidig bevare høj tilgængelighed.
Faiss
Det er en Facebook open source-pakke, der giver banebrydende implementeringer af indeksering og søgealgoritmer for storskala vektorer.
Det understøtter flere vektorsøgningsteknikker. En af dens primære fordele er dens hastighed og skalerbarhed, som giver mulighed for hurtige søgninger selv i datasæt med milliarder af vektorer.
Irritere
Annoy, på den anden side, er et C++-bibliotek bygget til højdimensionel, tilnærmet nærmeste nabosøgning. Det er nemt at bruge og implementerer den tilfældige projektionstræ-teknik hurtigt.
Annoy er et minimalt hukommelsesfodaftryksbibliotek, der er passende til brug i ressourcebegrænsede scenarier.
Milvus
Milvus er en gratis og open source vektordatabase til lagring og søgning i storskala vektorer. Den understøtter en række forskellige indekseringsteknikker, herunder IVF og HNSW, og kan nemt administrere millioner af vektorer.
Dens evne til GPU-acceleration, som i høj grad kan fremskynde søgeprocessen, er en af dens mest karakteristiske egenskaber.
Det er nemt det bedste valg, når man beslutter sig for at vælge et produkt til vektordatabaser.
Hnswlib
Hnswlib er endnu et open source-bibliotek, der giver et hierarkisk navigerbart netværk i en lille verden til hurtig indeksering og søgning af højdimensionelle vektorer.
Det er fantastisk til situationer, hvor vektorrummet konstant ændrer sig, og det giver trinvis indeksering for at holde indekset opdateret med nye vektorer. Den er også ekstremt justerbar, hvilket giver brugerne mulighed for at finjustere balancen mellem præcision og hastighed.
Mulige ulemper
Mens vektordatabaser har adskillige fordele, har de også betydelige ulemper. En mulig bekymring er den store mængde lagerplads, der kræves for at administrere vektorindlejringer.
Ydermere kan vektordatabaser kæmpe med bestemte datatyper, såsom korte eller meget specialiserede forespørgsler. Endelig kan opsætning og optimering af disse databaser involvere betydelige færdigheder, hvilket gør dem mindre tilgængelige for nogle brugere.
Hvad er det næste niveau?
Der er forskellige mulige forbedringer i horisonten, efterhånden som vektordatabaser fortsætter med at udvikle sig. Et område, hvor der kan gøres væsentlige fremskridt, er skabelsen af mere nøjagtige og effektive NLP-modeller.
Dette kan føre til forbedrede vektorindlejringer, der fanger tekstens betydning og kontekst mere præcist, hvilket gør søgninger endnu mere nøjagtige og relevante.
Et andet område for avancement kan være mere avancerede algoritmer til rangerings- og anbefalingsmotorer, der giver mulighed for endnu mere skræddersyede og målrettede anbefalinger.
Endvidere kan fremskridt inden for teknologi, såsom GPU'er og specialiserede CPU'er, hjælpe med at øge hastigheden og effektiviteten af vektordatabaseoperationer. På denne måde kan de være mere tilgængelige for en bredere vifte af brugere og applikationer.
Giv en kommentar