Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο επεξεργαζόμαστε και αξιολογούμε δεδομένα. Και, οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι ένα από τα κύρια εργαλεία που οδηγούν αυτήν τη μετάβαση.
Αυτές οι βάσεις δεδομένων είναι εξαιρετικά αποτελεσματικές στην αποθήκευση και ανάκτηση αναπαραστάσεων δεδομένων υψηλών διαστάσεων.
Έχουν τη δυνατότητα να διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στην επιτυχία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η αναγνώριση εικόνας και τα συστήματα συστάσεων.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα εξετάσουμε το συναρπαστικό πεδίο των διανυσματικών βάσεων δεδομένων στο AI και γιατί έχουν γίνει τόσο σημαντικές για τους επιστήμονες δεδομένων και τους ειδικούς στη μηχανική μάθηση.
Γιατί οι σχεσιακές βάσεις δεδομένων είναι ανεπαρκείς για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης
Συνήθως αποθηκεύουμε και ανακτούμε δεδομένα χρησιμοποιώντας παραδοσιακές σχεσιακές βάσεις δεδομένων. Ωστόσο, αυτές οι βάσεις δεδομένων δεν είναι πάντα κατάλληλες για αναπαραστάσεις δεδομένων υψηλών διαστάσεων, οι οποίες αποτελούν κοινή απαίτηση σε πολλές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
Η επεξεργασία των τεράστιων ποσοτήτων μη δομημένων δεδομένων που χρησιμοποιούνται συχνά στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι δύσκολη λόγω της οργανωμένης φύσης αυτών των βάσεων δεδομένων.
Οι ειδικοί ήθελαν να αποφύγουν τις καθυστερημένες και αναποτελεσματικές αναζητήσεις. Έτσι, για να ξεπεράσουν αυτές τις προκλήσεις, έχουν χρησιμοποιήσει λύσεις όπως η ισοπέδωση ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Ωστόσο, αυτή ήταν μια χρονοβόρα και επιρρεπής σε λάθη διαδικασία.
Μια πιο αποτελεσματική μέθοδος για την αποθήκευση και την ανάκτηση δεδομένων υψηλών διαστάσεων έχει εμφανιστεί με την άνοδο των διανυσματικών βάσεων δεδομένων. Με αυτόν τον τρόπο, είναι δυνατό να έχουμε πιο βελτιωμένες και επιτυχημένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
Τώρα, ας δούμε πώς λειτουργούν αυτές οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων.
Τι ακριβώς είναι οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων;
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι εξειδικευμένες βάσεις δεδομένων που προορίζονται να αποθηκεύουν και να χειρίζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων υψηλών διαστάσεων με τη μορφή διανυσμάτων.
Τα διανύσματα είναι μαθηματικές αναπαραστάσεις δεδομένων που περιγράφουν αντικείμενα με βάση τα διαφορετικά χαρακτηριστικά ή ποιότητές τους.
Κάθε διάνυσμα αντιπροσωπεύει ένα μόνο σημείο δεδομένων, όπως μια λέξη ή μια εικόνα, και αποτελείται από μια συλλογή τιμών που περιγράφουν τις πολλές του ιδιότητες. Αυτές οι μεταβλητές είναι μερικές φορές γνωστές ως "χαρακτηριστικά" ή "διαστάσεις".
Μια εικόνα, για παράδειγμα, μπορεί να αναπαρασταθεί ως διάνυσμα τιμών εικονοστοιχείων, αλλά μια ολόκληρη πρόταση θα μπορούσε να αναπαρασταθεί ως διάνυσμα ενσωματώσεων λέξεων.
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούν στρατηγικές ευρετηρίασης για να διευκολύνουν την ανακάλυψη διανυσμάτων που είναι παρόμοια με ένα συγκεκριμένο διάνυσμα ερωτήματος. Αυτό είναι ιδιαίτερα ευεργετικό σε μάθηση μηχανής εφαρμογές, καθώς οι αναζητήσεις ομοιότητας χρησιμοποιούνται συχνά για την ανακάλυψη συγκρίσιμων σημείων δεδομένων ή τη δημιουργία προτάσεων.
Εσωτερικές εργασίες διανυσματικών βάσεων δεδομένων
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση και την ευρετηρίαση διανυσμάτων υψηλών διαστάσεων που παράγονται με τεχνικές όπως π.χ βαθιά μάθηση. Αυτά τα διανύσματα είναι αριθμητικές αναπαραστάσεις πολύπλοκων στοιχείων δεδομένων που μεταφράζονται σε χώρο χαμηλότερης διάστασης, διατηρώντας παράλληλα κρίσιμες πληροφορίες μέσω μιας τεχνικής ενσωμάτωσης.
Έτσι, οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων κατασκευάζονται για να φιλοξενούν τη συγκεκριμένη δομή των ενσωματώσεων διανυσμάτων και χρησιμοποιούν αλγόριθμους ευρετηρίασης για την αποτελεσματική αναζήτηση και ανάκτηση διανυσμάτων με βάση την ομοιότητά τους με ένα διάνυσμα ερωτήματος.
Πώς λειτουργεί;
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων λειτουργούν παρόμοια με τα μαγικά κουτιά που αποθηκεύουν και τακτοποιούν πολύπλοκα στοιχεία δεδομένων.
Χρησιμοποιούν προσεγγίσεις PQ και HNSW για να εντοπίσουν και να λάβουν τις σωστές πληροφορίες γρήγορα. Το PQ λειτουργεί παρόμοια με ένα τουβλάκι Lego, συμπυκνώνοντας διανύσματα σε μικρά μέρη για να βοηθήσει στην αναζήτηση συγκρίσιμων.
Το HNSW, από την άλλη πλευρά, αναπτύσσει έναν ιστό συνδέσμων για να οργανώσει τα διανύσματα σε μια ιεραρχία, κάνοντας την πλοήγηση και την αναζήτηση απλούστερη. Άλλες δημιουργικές επιλογές, όπως η προσθήκη και η αφαίρεση διανυσμάτων για τον εντοπισμό ομοιοτήτων και διαφορών, υποστηρίζονται επίσης από διανυσματικές βάσεις δεδομένων.
Πώς χρησιμοποιούνται οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων στο AI;
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων έχουν μεγάλες δυνατότητες στην περιοχή του τεχνητή νοημοσύνη. Μας βοηθούν να διαχειριζόμαστε αποτελεσματικά μεγάλες ποσότητες δεδομένων και υποστηρίζουν εξελιγμένες λειτουργίες όπως η αναζήτηση ομοιότητας και η διανυσματική αριθμητική.
Έχουν γίνει απαραίτητα εργαλεία σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Αυτά περιλαμβάνουν την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, την αναγνώριση εικόνων και τα συστήματα συστάσεων. Οι διανυσματικές ενσωματώσεις, για παράδειγμα, χρησιμοποιούνται στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας για να κατανοήσουν το νόημα και το πλαίσιο του κειμένου, επιτρέποντας ακριβή και σχετικά αποτελέσματα αναζήτησης.
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων στην αναγνώριση εικόνων μπορούν να αναζητήσουν συγκρίσιμες εικόνες αποτελεσματικά, ακόμη και σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Μπορούν επίσης να προσφέρουν συγκρίσιμα αντικείμενα ή πληροφορίες σε πελάτες με βάση τις προτιμήσεις και τη συμπεριφορά τους στα συστήματα συστάσεων.
Βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση διανυσματικών βάσεων δεδομένων στην τεχνητή νοημοσύνη
Αρχικά, τα διανύσματα εισόδου πρέπει να υποβληθούν σε προεπεξεργασία και κανονικοποίηση πριν αποθηκευτούν στη βάση δεδομένων. Αυτό μπορεί να αυξήσει την ακρίβεια και την απόδοση της διανυσματικής αναζήτησης.
Δεύτερον, ο σωστός αλγόριθμος ευρετηρίασης πρέπει να επιλέγεται ανάλογα με την ατομική περίπτωση χρήσης και τη διανομή δεδομένων. Οι ποικίλοι αλγόριθμοι έχουν ποικίλες αντισταθμίσεις μεταξύ ακρίβειας και ταχύτητας και η επιλογή του κατάλληλου μπορεί να έχει σημαντική επίδραση στην απόδοση αναζήτησης.
Τρίτον, για να εξασφαλιστεί η βέλτιστη απόδοση, η διανυσματική βάση δεδομένων θα πρέπει να παρακολουθείται και να συντηρείται τακτικά. Αυτό περιλαμβάνει την αναπροσαρμογή του ευρετηρίου της βάσης δεδομένων, όπως απαιτείται, τη λεπτομερή ρύθμιση των παραμέτρων ευρετηρίασης και την παρακολούθηση της απόδοσης αναζήτησης για την ανακάλυψη και επίλυση τυχόν δυσκολιών.
Τέλος, για τη μεγιστοποίηση των δυνατοτήτων των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, συνιστάται η χρήση μιας διανυσματικής βάσης δεδομένων που υποστηρίζει εξελιγμένα χαρακτηριστικά όπως η διανυσματική αριθμητική και η αναζήτηση ομοιότητας.
Γιατί πρέπει να χρησιμοποιήσετε μια διανυσματική βάση δεδομένων;
Ο πιο τυπικός σκοπός για τη χρήση μιας διανυσματικής βάσης δεδομένων είναι η διανυσματική αναζήτηση στην παραγωγή. Η ομοιότητα πολλών στοιχείων με ένα ερώτημα αναζήτησης ή ένα αντικείμενο θέματος συγκρίνεται σε αυτήν τη μορφή αναζήτησης. Η διανυσματική βάση δεδομένων έχει τη δυνατότητα να συγκρίνει την ομοιότητα αυτών των στοιχείων για να ανακαλύψει τις πιο κοντινές αντιστοιχίσεις μετατρέποντας το θέμα ή το ερώτημα σε διάνυσμα χρησιμοποιώντας το ίδιο μοντέλο ενσωμάτωσης ML.
Αυτό παράγει ακριβή αποτελέσματα, αποφεύγοντας άσχετα αποτελέσματα που παράγονται από τυπικές τεχνολογίες αναζήτησης.
Αναζήτηση ομοιότητας εικόνας, ήχου, βίντεο
Οι εικόνες, η μουσική, το βίντεο και άλλες μη δομημένες πληροφορίες μπορεί να είναι δύσκολο να κατηγοριοποιηθούν και να αποθηκευτούν σε μια τυπική βάση δεδομένων. Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι μια εξαιρετική απάντηση σε αυτό, καθώς μπορούν να αναζητήσουν συγκρίσιμα στοιχεία γρήγορα ακόμη και σε τεράστια σύνολα δεδομένων. Αυτή η μέθοδος δεν απαιτεί άνθρωπο επισήμανση ή επισήμανση δεδομένων και μπορεί να εντοπίσει γρήγορα τις πιο κοντινές αντιστοιχίσεις με βάση τις βαθμολογίες ομοιότητας.
Μηχανές κατάταξης και σύστασης
Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι επίσης κατάλληλες για χρήση σε συστήματα κατάταξης και συστάσεων. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προτείνουν πράγματα συγκρίσιμα με προηγούμενες αγορές ή ένα τρέχον αντικείμενο που κοιτάζει ο καταναλωτής.
Αντί να εξαρτώνται από συνεργατικό φιλτράρισμα ή λίστες δημοτικότητας, οι υπηρεσίες πολυμέσων ροής μπορούν να αξιοποιήσουν τις βαθμολογίες τραγουδιών ενός χρήστη για να παρέχουν τέλεια προσαρμοσμένες προτάσεις εξατομικευμένες για το άτομο. Μπορούν να εντοπίσουν συγκρίσιμα προϊόντα βάσει των πλησιέστερων αντιστοιχιών.
Σημασιολογική αναζήτηση
Η σημασιολογική αναζήτηση είναι ένα ισχυρό εργαλείο αναζήτησης κειμένου και εγγράφων που υπερβαίνει τις συνηθισμένες αναζητήσεις λέξεων-κλειδιών. Το νόημα και το πλαίσιο συμβολοσειρών κειμένου, φράσεων και ολόκληρων εγγράφων μπορούν να κατανοηθούν χρησιμοποιώντας διανυσματικές βάσεις δεδομένων για αποθήκευση και ευρετηρίαση διανυσματικών ενσωματώσεων από το Natural Μοντέλα Επεξεργασίας Γλωσσών.
Έτσι, οι χρήστες θα μπορούν να βρίσκουν αυτό που χρειάζονται γρηγορότερα χωρίς να χρειάζεται να καταλάβουν πώς κατηγοριοποιούνται τα δεδομένα.
Τεχνολογίες για διανυσματικές βάσεις δεδομένων
Υπάρχουν διαθέσιμες διάφορες διανυσματικές τεχνολογίες βάσεων δεδομένων, η καθεμία με τα δικά της πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.
κουκουνάρι, Faiss, Ενοχλώ, Milvus, να Hnswlib είναι μερικές από τις πιο δημοφιλείς δυνατότητες.
κουκουνάρι
Είναι μια διανυσματική βάση δεδομένων που βασίζεται σε σύννεφο. Μπορείτε να αναπτύξετε εφαρμογές αναζήτησης ομοιότητας σε πραγματικό χρόνο. Επιτρέπει στους χρήστες να αποθηκεύουν και να εξερευνούν διανυσματικές ενσωματώσεις υψηλών διαστάσεων με λανθάνοντες χρόνους χιλιοστού του δευτερολέπτου.
Αυτό το καθιστά κατάλληλο για εφαρμογές όπως συστήματα συστάσεων, αναζήτηση εικόνων και βίντεο και επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Τα κύρια χαρακτηριστικά του Pinecone περιλαμβάνουν αυτόματη δημιουργία ευρετηρίου, ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο, αυτόματο συντονισμό ερωτημάτων και ένα REST API για απλή αλληλεπίδραση με τις τρέχουσες διεργασίες. Η αρχιτεκτονική του είναι κατασκευασμένη για επεκτασιμότητα και στιβαρότητα. Μπορείτε να διαχειριστείτε εύκολα τεράστιες ποσότητες δεδομένων διατηρώντας παράλληλα υψηλή διαθεσιμότητα.
Faiss
Είναι ένα πακέτο ανοιχτού κώδικα του Facebook που παρέχει πρωτοποριακές υλοποιήσεις αλγορίθμων ευρετηρίασης και αναζήτησης για διανύσματα μεγάλης κλίμακας.
Υποστηρίζει πολλές τεχνικές διανυσματικής αναζήτησης. Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματά του είναι η ταχύτητα και η επεκτασιμότητα, η οποία επιτρέπει γρήγορες αναζητήσεις ακόμη και σε σύνολα δεδομένων με δισεκατομμύρια διανύσματα.
Ενοχλώ
Το Annoy, από την άλλη πλευρά, είναι μια βιβλιοθήκη C++ που έχει δημιουργηθεί για υψηλών διαστάσεων, κατά προσέγγιση αναζήτηση του πλησιέστερου γείτονα. Είναι απλό στη χρήση και υλοποιεί γρήγορα την τεχνική του δέντρου τυχαίας προβολής.
Το Annoy είναι μια ελάχιστη βιβλιοθήκη αποτυπώματος μνήμης που είναι κατάλληλη για χρήση σε σενάρια με περιορισμένους πόρους.
Milvus
Το Milvus είναι μια δωρεάν διανυσματική βάση δεδομένων ανοιχτού κώδικα για αποθήκευση και αναζήτηση διανυσμάτων μεγάλης κλίμακας. Υποστηρίζει μια ποικιλία τεχνικών ευρετηρίασης, συμπεριλαμβανομένων των IVF και HNSW, και μπορεί εύκολα να διαχειριστεί εκατομμύρια φορείς.
Η ικανότητά του για επιτάχυνση GPU, η οποία μπορεί να επιταχύνει σημαντικά τη διαδικασία αναζήτησης, είναι ένα από τα πιο χαρακτηριστικά χαρακτηριστικά του.
Είναι εύκολα η καλύτερη επιλογή όταν αποφασίζετε να επιλέξετε ένα προϊόν για διανυσματικές βάσεις δεδομένων.
Hnswlib
Το Hnswlib είναι μια ακόμη βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που παρέχει ένα ιεραρχικό πλοηγήσιμο δίκτυο μικρού κόσμου για γρήγορη ευρετηρίαση και αναζήτηση διανυσμάτων υψηλών διαστάσεων.
Είναι εξαιρετικό για καταστάσεις όπου ο διανυσματικός χώρος αλλάζει συνεχώς και παρέχει σταδιακή ευρετηρίαση για να διατηρείται το ευρετήριο ενημερωμένο με νέα διανύσματα. Είναι επίσης εξαιρετικά ρυθμιζόμενο, επιτρέποντας στους χρήστες να ρυθμίζουν με ακρίβεια την ισορροπία ακρίβειας και ταχύτητας.
Πιθανά μειονεκτήματα
Ενώ οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων έχουν πολλά πλεονεκτήματα, έχουν επίσης σημαντικά μειονεκτήματα. Μια πιθανή ανησυχία είναι η μεγάλη ποσότητα αποθήκευσης που απαιτείται για τη διαχείριση των ενσωματώσεων διανυσμάτων.
Επιπλέον, οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων ενδέχεται να αντιμετωπίζουν συγκεκριμένους τύπους δεδομένων, όπως σύντομα ή πολύ εξειδικευμένα ερωτήματα. Τέλος, η δημιουργία και η βελτιστοποίηση αυτών των βάσεων δεδομένων ενδέχεται να περιλαμβάνει σημαντικές δεξιότητες, καθιστώντας τις λιγότερο προσβάσιμες σε ορισμένους χρήστες.
Ποιο είναι το The Next Level;
Υπάρχουν διάφορες πιθανές βελτιώσεις στον ορίζοντα καθώς οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων συνεχίζουν να εξελίσσονται. Ένας τομέας όπου μπορεί να σημειωθεί ουσιαστική πρόοδος είναι η δημιουργία πιο ακριβών και αποτελεσματικών μοντέλων NLP.
Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε βελτιωμένες διανυσματικές ενσωματώσεις που αποτυπώνουν το νόημα και το πλαίσιο του κειμένου με μεγαλύτερη ακρίβεια, καθιστώντας τις αναζητήσεις ακόμα πιο ακριβείς και σχετικές.
Ένας άλλος τομέας για πρόοδο μπορεί να είναι πιο προηγμένοι αλγόριθμοι για μηχανές κατάταξης και συστάσεων, επιτρέποντας ακόμη πιο προσαρμοσμένες και στοχευμένες συστάσεις.
Επιπλέον, οι εξελίξεις στην τεχνολογία, όπως οι GPU και οι εξειδικευμένες CPU, μπορεί να βοηθήσουν στην αύξηση της ταχύτητας και της αποτελεσματικότητας των λειτουργιών διανυσματικής βάσης δεδομένων. Με αυτόν τον τρόπο μπορούν να είναι πιο προσιτά σε μια ευρύτερη ποικιλία χρηστών και εφαρμογών.
Αφήστε μια απάντηση