هوش مصنوعی (AI) نحوه پردازش و ارزیابی داده ها را تغییر می دهد. و پایگاه داده های برداری یکی از ابزارهای اصلی این انتقال هستند.
این پایگاه های داده در ذخیره و بازیابی نمایش داده های با ابعاد بالا بسیار کارآمد هستند.
آنها این پتانسیل را دارند که نقش مهمی در موفقیت برنامه های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و سیستم های توصیه ایفا کنند.
در این پست، به حوزه جذاب پایگاههای داده برداری در هوش مصنوعی و چرایی اهمیت آنها برای دانشمندان داده و کارشناسان یادگیری ماشین میپردازیم.
چرا پایگاه های داده رابطه ای برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی کافی نیستند؟
ما معمولا داده ها را با استفاده از پایگاه های داده رابطه ای سنتی ذخیره و بازیابی می کنیم. با این حال، این پایگاههای داده همیشه برای نمایش دادههای با ابعاد بالا، که یک نیاز رایج در بسیاری از برنامههای هوش مصنوعی است، مناسب نیستند.
پردازش حجم عظیمی از داده های بدون ساختار که اغلب در هوش مصنوعی استفاده می شود، به دلیل ماهیت سازمان یافته این پایگاه های داده می تواند چالش برانگیز باشد.
کارشناسان می خواستند از جستجوهای تاخیری و بی اثر جلوگیری کنند. بنابراین برای غلبه بر این چالش ها از راه حل هایی مانند صاف کردن استفاده کرده اند ساختارهای داده. با این حال، این یک روش زمان بر و مستعد خطا بود.
روش موثرتری برای ذخیره و بازیابی داده های با ابعاد بالا با ظهور پایگاه های داده برداری پدیدار شده است. به این ترتیب میتوان برنامههای هوش مصنوعی سادهتر و موفقتری داشت.
حال، بیایید ببینیم این پایگاه داده های برداری چگونه کار می کنند.
پایگاه داده های برداری دقیقا چیست؟
پایگاههای اطلاعاتی برداری، پایگاههای دادهای تخصصی هستند که برای ذخیره و مدیریت حجم عظیمی از دادههای با ابعاد بالا در قالب بردارها طراحی شدهاند.
بردارها نمایش داده های ریاضی هستند که اشیاء را بر اساس ویژگی ها یا کیفیت های مختلف آنها توصیف می کنند.
هر بردار نشان دهنده یک نقطه داده واحد است، مانند یک کلمه یا یک تصویر، و از مجموعه ای از مقادیر تشکیل شده است که کیفیت های متعدد آن را توصیف می کند. این متغیرها گاهی اوقات به عنوان "ویژگی ها" یا "ابعاد" شناخته می شوند.
برای مثال، یک تصویر ممکن است به عنوان بردار مقادیر پیکسل ها نمایش داده شود، اما یک جمله کامل می تواند به عنوان بردار جاسازی کلمه نمایش داده شود.
پایگاه های داده برداری از استراتژی های نمایه سازی برای سهولت در کشف بردارهایی که مشابه یک بردار پرس و جو خاص هستند، استفاده می کنند. این به ویژه در مفید است فراگیری ماشین برنامه های کاربردی، زیرا جستجوهای مشابه اغلب برای کشف نقاط داده قابل مقایسه یا ایجاد پیشنهادها استفاده می شود.
کارهای داخلی پایگاه های داده برداری
پایگاه داده های برداری برای ذخیره و نمایه سازی بردارهای با ابعاد بالا که توسط تکنیک هایی مانند یادگیری عمیق. این بردارها نمایش عددی اقلام داده پیچیده هستند که به فضایی با ابعاد پایین تر ترجمه می شوند و در عین حال اطلاعات حیاتی را از طریق تکنیک جاسازی حفظ می کنند.
بنابراین، پایگاههای داده برداری برای تطبیق ساختار خاص جاسازیهای برداری ساخته شدهاند و از الگوریتمهای نمایهسازی برای جستجو و بازیابی مؤثر بردارها بر اساس شباهت آنها به بردار پرس و جو استفاده میکنند.
چگونه کار می کند؟
پایگاه داده های برداری مانند جعبه های جادویی که آیتم های داده پیچیده را ذخیره و مرتب می کنند، عمل می کنند.
آنها از روش های PQ و HNSW برای شناسایی و دریافت سریع اطلاعات صحیح استفاده می کنند. عملکرد PQ مشابه آجر لگو است و بردارها را به قطعات کوچک متراکم می کند تا به جستجوی نمونه های مشابه کمک کند.
از سوی دیگر، HNSW شبکه ای از پیوندها را برای سازماندهی بردارها در یک سلسله مراتب ایجاد می کند و ناوبری و جستجو را ساده تر می کند. سایر گزینههای خلاقانه، مانند افزودن و تفریق بردارها برای تشخیص شباهتها و تفاوتها، توسط پایگاههای داده برداری پشتیبانی میشوند.
چگونه از پایگاه های داده برداری در هوش مصنوعی استفاده می شود؟
پایگاه داده های برداری پتانسیل بالایی در حوزه دارند هوش مصنوعی. آنها به ما کمک می کنند تا حجم زیادی از داده ها را مدیریت کنیم و از عملیات پیچیده مانند جستجوی شباهت و محاسبات برداری پشتیبانی می کنیم.
آنها به ابزارهای ضروری در طیف گسترده ای از کاربردها تبدیل شده اند. اینها شامل پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و سیستم های توصیه می شود. برای مثال، تعبیههای برداری در پردازش زبان طبیعی برای درک معنا و بافت متن استفاده میشوند و به نتایج جستجوی دقیق و مرتبط اجازه میدهند.
پایگاه داده های برداری در تشخیص تصویر می توانند تصاویر قابل مقایسه را حتی در مجموعه داده های بزرگ به طور موثر جستجو کنند. آنها همچنین می توانند اقلام یا اطلاعات قابل مقایسه ای را بر اساس علاقه و رفتار آنها در سیستم های توصیه به مشتریان ارائه دهند.
بهترین روش ها برای استفاده از پایگاه های داده برداری در هوش مصنوعی
برای شروع، بردارهای ورودی باید پیش پردازش شده و قبل از ذخیره در پایگاه داده نرمال شوند. این می تواند دقت و عملکرد جستجوی برداری را افزایش دهد.
دوم، الگوریتم نمایه سازی مناسب باید بسته به مورد استفاده فردی و توزیع داده انتخاب شود. الگوریتمهای متفاوت دارای معاوضههای متفاوتی بین دقت و سرعت هستند و انتخاب الگوریتم مناسب میتواند تأثیر قابلتوجهی بر عملکرد جستجو داشته باشد.
سوم، برای تضمین عملکرد بهینه، پایگاه داده برداری باید به طور منظم نظارت و نگهداری شود. این شامل نمایه سازی مجدد پایگاه داده در صورت نیاز، تنظیم دقیق پارامترهای نمایه سازی و نظارت بر عملکرد جستجو برای کشف و رفع هرگونه مشکل است.
در نهایت، برای به حداکثر رساندن پتانسیل برنامه های هوش مصنوعی، توصیه می شود از یک پایگاه داده برداری استفاده کنید که از ویژگی های پیچیده ای مانند محاسبات برداری و جستجوی شباهت پشتیبانی می کند.
چرا باید از پایگاه داده برداری استفاده کنید؟
معمول ترین هدف برای استفاده از پایگاه داده برداری، جستجوی برداری در تولید است. شباهت بسیاری از موارد به یک عبارت جستجو یا مورد موضوع در این شکل از جستجو مقایسه می شود. پایگاه داده برداری این پتانسیل را دارد که شباهت این موارد را برای کشف نزدیکترین تطابقها با تبدیل آیتم موضوعی یا پرس و جو به بردار با استفاده از مدل جاسازی ML مشابه، مقایسه کند.
این کار نتایج دقیقی را ایجاد می کند و در عین حال از نتایج نامربوط تولید شده توسط فناوری های جستجوی استاندارد جلوگیری می کند.
جستجوی شباهت تصویر، صدا، ویدئو
دسته بندی و ذخیره تصاویر، موسیقی، ویدئو و سایر اطلاعات بدون ساختار در یک پایگاه داده معمولی دشوار است. پایگاه داده های برداری پاسخی عالی برای این امر هستند زیرا می توانند موارد مشابه را حتی در مجموعه داده های عظیم به سرعت جستجو کنند. این روش نیازی به انسان ندارد برچسب گذاری یا برچسب گذاری داده ها و می تواند به سرعت نزدیکترین مسابقات را بر اساس نمرات شباهت پیدا کند.
موتورهای رتبه بندی و توصیه
پایگاه داده های برداری نیز برای استفاده در سیستم های رتبه بندی و توصیه مناسب هستند. می توان از آنها برای توصیه چیزهایی که با خریدهای قبلی یا یک کالای فعلی که مصرف کننده به آن نگاه می کند، مقایسه کرد، استفاده کرد.
بهجای اینکه به فیلترهای مشترک یا لیستهای محبوبیت وابسته باشد، سرویسهای رسانه جریانی میتوانند از رتبهبندی آهنگ کاربر برای ارائه پیشنهادهای کاملاً منطبق و شخصیسازی شده برای فرد استفاده کنند. آنها می توانند محصولات قابل مقایسه را بر اساس نزدیکترین موارد مطابقت پیدا کنند.
جستجوی معنایی
جستجوی معنایی یک ابزار جستجوی متن و سند قوی است که فراتر از جستجوهای معمولی کلمات کلیدی است. معنی و بافت رشتههای متن، عبارات، و کل اسناد را میتوان با استفاده از پایگاههای داده برداری برای ذخیره و فهرستبندی جاسازیهای برداری از Natural درک کرد. مدل های پردازش زبان.
بنابراین، کاربران میتوانند بدون نیاز به درک نحوه طبقهبندی دادهها، آنچه را که نیاز دارند، سریعتر پیدا کنند.
فن آوری برای پایگاه های داده برداری
فناوری های مختلف پایگاه داده برداری وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند.
پینکون, فایس, اذیت کردن, میلووسو Hnswlib برخی از امکانات محبوب تر هستند.
پینکون
این یک پایگاه داده برداری مبتنی بر ابر است. می توانید برنامه های جستجوی شباهت در زمان واقعی ایجاد کنید. کاربران را قادر می سازد تا جاسازی های برداری با ابعاد بالا را با تاخیرهای میلی ثانیه ای ذخیره و کاوش کنند.
این باعث می شود که آن را برای برنامه هایی مانند سیستم های توصیه، جستجوی تصویر و ویدیو و پردازش زبان طبیعی مناسب کند.
ویژگیهای اصلی Pinecone شامل نمایهسازی خودکار، بهروزرسانیهای بیدرنگ، تنظیم خودکار درخواست و REST API برای تعامل ساده با فرآیندهای فعلی است. معماری آن برای مقیاس پذیری و استحکام ساخته شده است. شما به راحتی می توانید حجم عظیمی از داده ها را مدیریت کنید و در عین حال در دسترس بودن بالا را حفظ کنید.
فایس
این یک بسته منبع باز فیس بوک است که پیاده سازی های پیشرفته ای از الگوریتم های نمایه سازی و جستجو را برای بردارهای مقیاس بزرگ ارائه می دهد.
از چندین تکنیک جستجوی برداری پشتیبانی می کند. یکی از مزایای اصلی آن سرعت و مقیاس پذیری آن است که امکان جستجوی سریع حتی در مجموعه داده هایی با میلیاردها بردار را فراهم می کند.
اذیت کردن
از طرف دیگر، Annoy یک کتابخانه C++ است که برای جستجوی نزدیکترین همسایه تقریبی با ابعاد بالا ساخته شده است. استفاده از آن ساده است و تکنیک درخت طرح تصادفی را به سرعت اجرا می کند.
Annoy یک کتابخانه ردپای حافظه حداقلی است که برای استفاده در سناریوهای با محدودیت منابع مناسب است.
میلووس
Milvus یک پایگاه داده برداری رایگان و منبع باز برای ذخیره و جستجوی بردارهای در مقیاس بزرگ است. از انواع تکنیک های نمایه سازی از جمله IVF و HNSW پشتیبانی می کند و به راحتی می تواند میلیون ها بردار را مدیریت کند.
قابلیت آن برای شتاب پردازنده گرافیکی، که ممکن است روند جستجو را تا حد زیادی سرعت بخشد، یکی از متمایزترین ویژگی های آن است.
هنگام تصمیم گیری برای انتخاب محصول برای پایگاه های داده برداری، به راحتی بهترین انتخاب است.
Hnswlib
Hnswlib یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز است که یک شبکه جهان کوچک قابل پیمایش سلسله مراتبی را برای نمایه سازی سریع و جستجوی بردارهای با ابعاد بالا فراهم می کند.
برای موقعیتهایی که فضای برداری دائماً در حال تغییر است، عالی است و نمایهسازی افزایشی را فراهم میکند تا شاخص را با بردارهای جدید به روز نگه دارد. همچنین بسیار قابل تنظیم است و به کاربران امکان می دهد تعادل دقت و سرعت را به خوبی تنظیم کنند.
معایب احتمالی
در حالی که پایگاه های داده برداری دارای مزایای متعددی هستند، معایب قابل توجهی نیز دارند. یکی از نگرانی های احتمالی میزان بالای ذخیره سازی مورد نیاز برای مدیریت جاسازی های برداری است.
علاوه بر این، پایگاه دادههای برداری ممکن است با انواع دادههای خاص، مانند پرسوجوهای مختصر یا بسیار تخصصی، مشکل داشته باشند. در نهایت، راهاندازی و بهینهسازی این پایگاههای اطلاعاتی ممکن است مستلزم مهارت قابل توجهی باشد که باعث میشود برخی از کاربران کمتر در دسترس باشند.
سطح بعدی چیست؟
با ادامه تکامل پایگاه های داده برداری، پیشرفت های احتمالی مختلفی در افق وجود دارد. یکی از زمینه هایی که ممکن است پیشرفت قابل توجهی حاصل شود، ایجاد مدل های NLP دقیق تر و کارآمدتر است.
این ممکن است به تعبیههای برداری بهبود یافته منجر شود که معنا و زمینه متن را با دقت بیشتری به تصویر میکشد و جستجوها را دقیقتر و مرتبطتر میکند.
یکی دیگر از زمینههای پیشرفت ممکن است الگوریتمهای پیشرفتهتر برای موتورهای رتبهبندی و توصیه باشد که امکان توصیههای سفارشیتر و هدفمندتر را فراهم میکند.
علاوه بر این، پیشرفتهای فناوری، مانند پردازندههای گرافیکی و پردازندههای تخصصی، ممکن است به افزایش سرعت و کارایی عملیات پایگاه داده برداری کمک کند. به این ترتیب آنها می توانند برای طیف وسیع تری از کاربران و برنامه ها در دسترس باشند.
پاسخ دهید