Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten und auswerten. Und Vektordatenbanken sind eines der wichtigsten Werkzeuge, die diesen Übergang vorantreiben.
Diese Datenbanken sind äußerst effizient beim Speichern und Abrufen hochdimensionaler Datendarstellungen.
Sie haben das Potenzial, eine entscheidende Rolle für den Erfolg von KI-Anwendungen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Empfehlungssystemen zu spielen.
In diesem Beitrag befassen wir uns mit dem faszinierenden Bereich der Vektordatenbanken in der KI und warum sie für Datenwissenschaftler und Experten für maschinelles Lernen so wichtig geworden sind.
Warum relationale Datenbanken für KI-Anwendungen ungeeignet sind
Wir speichern und rufen Daten in der Regel unter Verwendung herkömmlicher relationaler Datenbanken ab. Diese Datenbanken sind jedoch nicht immer gut für hochdimensionale Datendarstellungen geeignet, die in vielen KI-Anwendungen eine häufige Anforderung sind.
Die Verarbeitung der riesigen Mengen unstrukturierter Daten, die häufig in der KI verwendet werden, kann aufgrund der organisierten Natur dieser Datenbanken eine Herausforderung darstellen.
Experten wollten verspätete und wirkungslose Durchsuchungen vermeiden. Um diese Herausforderungen zu meistern, haben sie Lösungen wie das Abflachen verwendet Datenstrukturen. Dies war jedoch ein zeitaufwendiges und fehleranfälliges Verfahren.
Mit dem Aufkommen von Vektordatenbanken ist eine effektivere Methode zum Speichern und Abrufen hochdimensionaler Daten entstanden. Auf diese Weise sind schlankere und erfolgreichere KI-Anwendungen möglich.
Sehen wir uns nun an, wie diese Vektordatenbanken funktionieren.
Was genau sind Vektordatenbanken?
Vektordatenbanken sind spezialisierte Datenbanken, die große Mengen hochdimensionaler Daten in Form von Vektoren speichern und verarbeiten sollen.
Vektoren sind mathematische Datendarstellungen, die Objekte anhand ihrer unterschiedlichen Eigenschaften oder Qualitäten beschreiben.
Jeder Vektor stellt einen einzelnen Datenpunkt dar, z. B. ein Wort oder ein Bild, und besteht aus einer Sammlung von Werten, die seine vielen Qualitäten beschreiben. Diese Variablen werden manchmal als „Features“ oder „Dimensionen“ bezeichnet.
Beispielsweise kann ein Bild als ein Vektor von Pixelwerten dargestellt werden, aber ein ganzer Satz könnte als ein Vektor von Worteinbettungen dargestellt werden.
Vektordatenbanken verwenden Indizierungsstrategien, um das Auffinden von Vektoren zu erleichtern, die einem bestimmten Abfragevektor ähnlich sind. Dies ist besonders vorteilhaft bei Maschinelles Lernen Anwendungen, da Ähnlichkeitssuchen häufig verwendet werden, um vergleichbare Datenpunkte zu entdecken oder Vorschläge zu generieren.
Innere Funktionsweise von Vektordatenbanken
Vektordatenbanken werden verwendet, um hochdimensionale Vektoren zu speichern und zu indizieren, die durch Techniken wie z tiefe Lernen. Diese Vektoren sind numerische Darstellungen komplexer Datenelemente, die in einen niederdimensionalen Raum übersetzt werden, während wichtige Informationen über eine Einbettungstechnik beibehalten werden.
Vektordatenbanken sind also so aufgebaut, dass sie die besondere Struktur von Vektoreinbettungen berücksichtigen, und sie verwenden Indizierungsalgorithmen, um Vektoren basierend auf ihrer Ähnlichkeit mit einem Abfragevektor effektiv zu suchen und abzurufen.
Wie funktioniert es?
Vektordatenbanken funktionieren ähnlich wie Zauberkisten, die komplizierte Datenelemente speichern und anordnen.
Sie verwenden PQ- und HNSW-Ansätze, um die richtigen Informationen schnell zu identifizieren und zu erhalten. PQ funktioniert ähnlich wie ein Legostein und komprimiert Vektoren in kleine Teile, um die Suche nach vergleichbaren zu unterstützen.
HNSW hingegen entwickelt ein Netz von Links, um die Vektoren hierarchisch zu organisieren und die Navigation und Suche zu vereinfachen. Andere kreative Möglichkeiten, wie das Addieren und Subtrahieren von Vektoren, um Ähnlichkeiten und Unterschiede zu erkennen, werden ebenfalls von Vektordatenbanken unterstützt.
Wie werden Vektordatenbanken in der KI verwendet?
Vektordatenbanken haben großes Potential im Bereich künstliche Intelligenz. Sie helfen uns, große Datenmengen effizient zu verwalten und unterstützen anspruchsvolle Operationen wie Ähnlichkeitssuche und Vektorarithmetik.
Sie sind zu unverzichtbaren Werkzeugen in einer Vielzahl von Anwendungen geworden. Dazu gehören Natural Language Processing, Bilderkennung und Empfehlungssysteme. Vektoreinbettungen werden beispielsweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um die Bedeutung und den Kontext des Textes zu erfassen, was genaue und relevante Suchergebnisse ermöglicht.
Vektordatenbanken in der Bilderkennung können auch in großen Datensätzen effizient nach vergleichbaren Bildern suchen. Sie können Kunden auch vergleichbare Artikel oder Informationen basierend auf ihren Vorlieben und ihrem Verhalten in Empfehlungssystemen anbieten.
Best Practices für die Verwendung von Vektordatenbanken in der künstlichen Intelligenz
Zunächst müssen die Eingabevektoren vorverarbeitet und normalisiert werden, bevor sie in der Datenbank gespeichert werden. Dies kann die Genauigkeit und Leistung der Vektorsuche erhöhen.
Zweitens muss der richtige Indizierungsalgorithmus je nach Anwendungsfall und Datenverteilung ausgewählt werden. Unterschiedliche Algorithmen haben unterschiedliche Kompromisse zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit, und die Auswahl des geeigneten kann einen erheblichen Einfluss auf die Suchleistung haben.
Drittens sollte die Vektordatenbank regelmäßig überwacht und gewartet werden, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Dazu gehört die Neuindizierung der Datenbank nach Bedarf, die Feinabstimmung der Indizierungsparameter und die Überwachung der Suchleistung, um Probleme zu erkennen und zu beheben.
Um das Potenzial von KI-Anwendungen zu maximieren, wird schließlich empfohlen, eine Vektordatenbank zu verwenden, die anspruchsvolle Funktionen wie Vektorarithmetik und Ähnlichkeitssuche unterstützt.
Warum sollten Sie eine Vektordatenbank verwenden?
Der typischste Zweck für die Verwendung einer Vektordatenbank ist die Vektorsuche in der Produktion. Bei dieser Form der Suche wird die Ähnlichkeit vieler Artikel zu einer Suchanfrage oder einem Themenartikel verglichen. Die Vektordatenbank hat das Potenzial, die Ähnlichkeit dieser Elemente zu vergleichen, um die engsten Übereinstimmungen zu entdecken, indem das betreffende Element oder die Abfrage unter Verwendung desselben ML-Einbettungsmodells in einen Vektor umgewandelt wird.
Dies führt zu genauen Ergebnissen, während irrelevante Ergebnisse vermieden werden, die von Standardsuchtechnologien erzeugt werden.
Bild-, Audio-, Video-Ähnlichkeitssuche
Bilder, Musik, Videos und andere unstrukturierte Informationen können schwierig zu kategorisieren und in einer typischen Datenbank zu speichern. Vektordatenbanken sind dafür eine hervorragende Antwort, da sie auch in riesigen Datensätzen schnell nach vergleichbaren Artikeln suchen können. Diese Methode erfordert keinen Menschen Datenkennzeichnung oder -kennzeichnung und kann basierend auf Ähnlichkeitswerten schnell die engsten Übereinstimmungen finden.
Ranking- und Empfehlungs-Engines
Vektordatenbanken eignen sich auch gut für den Einsatz in Ranking- und Empfehlungssystemen. Sie können verwendet werden, um Dinge zu empfehlen, die mit früheren Einkäufen vergleichbar sind, oder einen aktuellen Artikel, den sich der Verbraucher ansieht.
Anstatt auf kollaboratives Filtern oder Beliebtheitslisten angewiesen zu sein, können Streaming Media-Dienste die Songbewertungen eines Benutzers nutzen, um perfekt abgestimmte Vorschläge zu liefern, die auf den Einzelnen zugeschnitten sind. Sie können vergleichbare Produkte basierend auf den nächsten Übereinstimmungen finden.
Semantische Suche
Die semantische Suche ist ein starkes Text- und Dokumentsuchwerkzeug, das über die gewöhnliche Stichwortsuche hinausgeht. Die Bedeutung und der Kontext von Textfolgen, Phrasen und ganzen Dokumenten können verstanden werden, indem Vektordatenbanken verwendet werden, um Vektoreinbettungen von Natural zu speichern und zu indizieren Sprachverarbeitungsmodelle.
So können Benutzer schneller finden, was sie brauchen, ohne verstehen zu müssen, wie die Daten kategorisiert sind.
Technologien für Vektordatenbanken
Es sind verschiedene Vektordatenbanktechnologien verfügbar, jede mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen.
Tannenzapfen, Faiß, Nerven, Milvus und Hnswlib sind einige der beliebtesten Möglichkeiten.
Tannenzapfen
Es ist eine Cloud-basierte Vektordatenbank. Sie können Apps für die Echtzeit-Ähnlichkeitssuche entwickeln. Es ermöglicht Benutzern, hochdimensionale Vektoreinbettungen mit Latenzen im Millisekundenbereich zu speichern und zu untersuchen.
Dadurch eignet es sich für Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Bild- und Videosuche und Verarbeitung natürlicher Sprache.
Zu den Hauptfunktionen von Pinecone gehören die automatische Indizierung, Aktualisierungen in Echtzeit, die automatische Abstimmung von Abfragen und eine REST-API für die einfache Interaktion mit aktuellen Prozessen. Seine Architektur ist auf Skalierbarkeit und Robustheit ausgelegt. Sie können große Datenmengen problemlos verwalten und gleichzeitig eine hohe Verfügbarkeit aufrechterhalten.
Faiß
Es ist ein Open-Source-Paket von Facebook, das hochmoderne Implementierungen von Indizierungs- und Suchalgorithmen für große Vektoren bietet.
Es unterstützt mehrere Vektorsuchtechniken. Einer der Hauptvorteile ist seine Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, die eine schnelle Suche selbst in Datensätzen mit Milliarden von Vektoren ermöglicht.
Nerven
Annoy hingegen ist eine C++-Bibliothek, die für die hochdimensionale ungefähre Suche nach dem nächsten Nachbarn entwickelt wurde. Es ist einfach zu verwenden und implementiert die Zufallsprojektionsbaumtechnik schnell.
Annoy ist eine Bibliothek mit minimalem Speicherbedarf, die für die Verwendung in ressourcenbeschränkten Szenarien geeignet ist.
Milvus
Milvus ist eine kostenlose Open-Source-Vektordatenbank zum Speichern und Suchen von großen Vektoren. Es unterstützt eine Vielzahl von Indizierungstechniken, einschließlich IVF und HNSW, und kann problemlos Millionen von Vektoren verwalten.
Seine Fähigkeit zur GPU-Beschleunigung, die den Suchvorgang erheblich beschleunigen kann, ist eines seiner markantesten Merkmale.
Es ist mit Sicherheit die beste Wahl, wenn Sie sich für ein Produkt für Vektordatenbanken entscheiden.
Hnswlib
Hnswlib ist eine weitere Open-Source-Bibliothek, die ein hierarchisches navigierbares Small-World-Netzwerk zum schnellen Indizieren und Durchsuchen hochdimensionaler Vektoren bereitstellt.
Es eignet sich hervorragend für Situationen, in denen sich der Vektorraum ständig ändert, und bietet eine inkrementelle Indizierung, um den Index mit neuen Vektoren auf dem neuesten Stand zu halten. Es ist auch extrem einstellbar, sodass Benutzer das Gleichgewicht zwischen Präzision und Geschwindigkeit fein einstellen können.
Mögliche Nachteile
Während Vektordatenbanken zahlreiche Vorteile haben, haben sie auch erhebliche Nachteile. Ein mögliches Problem ist die hohe Speichermenge, die zum Verwalten von Vektoreinbettungen erforderlich ist.
Darüber hinaus können Vektordatenbanken mit bestimmten Datentypen zu kämpfen haben, z. B. mit kurzen oder sehr speziellen Abfragen. Schließlich kann das Einrichten und Optimieren dieser Datenbanken beträchtliches Geschick erfordern, was sie für einige Benutzer weniger zugänglich macht.
Was ist The Next Level?
Im Zuge der Weiterentwicklung von Vektordatenbanken zeichnen sich verschiedene mögliche Verbesserungen ab. Ein Bereich, in dem erhebliche Fortschritte erzielt werden könnten, ist die Erstellung genauerer und effizienterer NLP-Modelle.
Dies könnte zu verbesserten Vektoreinbettungen führen, die die Bedeutung und den Kontext von Text genauer erfassen und die Suche noch genauer und relevanter machen.
Ein weiterer Verbesserungsbereich könnten fortschrittlichere Algorithmen für Ranking- und Empfehlungsmaschinen sein, die noch maßgeschneidertere und gezieltere Empfehlungen ermöglichen.
Darüber hinaus können technologische Fortschritte wie GPUs und spezialisierte CPUs dazu beitragen, die Geschwindigkeit und Effizienz von Vektordatenbankoperationen zu erhöhen. Auf diese Weise können sie für eine größere Vielfalt von Benutzern und Anwendungen zugänglicher gemacht werden.
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