Tekoäly (AI) muuttaa tapaamme käsitellä ja arvioida dataa. Ja vektoritietokannat ovat yksi tärkeimmistä työkaluista, jotka ohjaavat tätä siirtymää.
Nämä tietokannat ovat äärimmäisen tehokkaita tallentamaan ja noutamaan suuriulotteisia dataesityksiä.
Niillä voi olla ratkaiseva rooli tekoälysovellusten, kuten luonnollisen kielen käsittelyn, kuvantunnistuksen ja suositusjärjestelmien, menestyksessä.
Tässä viestissä tarkastellaan tekoälyn vektoritietokantojen kiehtovaa alaa ja miksi niistä on tullut niin tärkeitä datatieteilijöille ja koneoppimisen asiantuntijoille.
Miksi relaatiotietokannat eivät ole riittäviä tekoälysovelluksiin?
Yleensä tallennamme ja haemme tietoja perinteisten relaatiotietokantojen avulla. Nämä tietokannat eivät kuitenkaan aina sovellu hyvin korkeadimensionaalisiin tietojen esittämiseen, mikä on yleinen vaatimus monissa tekoälysovelluksissa.
Tekoälyssä usein käytettyjen valtavien määrien strukturoimattoman datan käsittely voi olla haastavaa näiden tietokantojen järjestäytyneen luonteen vuoksi.
Asiantuntijat halusivat välttää viivästyneitä ja tehottomia hakuja. Joten näiden haasteiden voittamiseksi he ovat käyttäneet ratkaisuja, kuten tasoitus Tietorakenteet. Tämä oli kuitenkin aikaa vievä ja virhealtis toimenpide.
Tehokkaampi menetelmä korkeaulotteisen tiedon tallentamiseen ja hakemiseen on syntynyt vektoritietokantojen lisääntyessä. Tällä tavalla on mahdollista saada virtaviivaisempia ja onnistuneempia tekoälysovelluksia.
Katsotaan nyt, kuinka nämä vektoritietokannat toimivat.
Mitä vektoritietokannat tarkalleen ottaen ovat?
Vektoritietokannat ovat erikoistuneita tietokantoja, jotka on tarkoitettu tallentamaan ja käsittelemään suuria määriä korkeadimensionaalista dataa vektorien muodossa.
Vektorit ovat matemaattisia dataesityksiä, jotka kuvaavat kohteita niiden erilaisten ominaisuuksien tai ominaisuuksien perusteella.
Jokainen vektori edustaa yhtä datapistettä, kuten sanaa tai kuvaa, ja koostuu joukosta arvoja, jotka kuvaavat sen monia ominaisuuksia. Näitä muuttujia kutsutaan joskus "ominaisuuksiksi" tai "ulottuvuuksiksi".
Esimerkiksi kuva voidaan esittää pikselien arvojen vektorina, mutta koko lause voidaan esittää sanan upotusten vektorina.
Vektoritietokannat käyttävät indeksointistrategioita, jotka helpottavat tiettyä kyselyvektoria muistuttavien vektorien löytämistä. Tästä on erityisen hyötyä koneoppiminen sovelluksia, koska samankaltaisuushakuja käytetään usein vertailukelpoisten tietopisteiden löytämiseen tai ehdotusten luomiseen.
Vektoritietokantojen sisäinen toiminta
Vektoritietokantoja käytetään tallentamaan ja indeksoimaan korkeadimensionaalisia vektoreita, jotka on tuotettu tekniikoilla, kuten esim syvä oppiminen. Nämä vektorit ovat numeerisia esityksiä monimutkaisista tietoelementeistä, jotka käännetään alemman ulottuvuuden tilaan säilyttäen samalla tärkeitä tietoja upotustekniikan avulla.
Joten vektoritietokannat on rakennettu ottamaan huomioon vektoriupotusten erityinen rakenne, ja ne käyttävät indeksointialgoritmeja vektorien tehokkaaseen etsimiseen ja noutamiseen perustuen niiden muistuttamiseen kyselyvektorin kanssa.
Kuinka se toimii?
Vektoritietokannat toimivat samalla tavalla kuin taikalaatikot, jotka tallentavat ja järjestävät monimutkaisia tietokohteita.
He käyttävät PQ- ja HNSW-lähestymistapoja tunnistaakseen ja saadakseen oikeat tiedot nopeasti. PQ toimii samalla tavalla kuin Lego-palikka tiivistämällä vektoreita pieniksi osiksi auttamaan vertailukelpoisten osien etsimistä.
HNSW puolestaan kehittää linkkien verkkoa järjestääkseen vektorit hierarkiaan, mikä tekee navigoinnista ja hausta yksinkertaisempaa. Vektoritietokannat tukevat myös muita luovia vaihtoehtoja, kuten vektoreiden lisäämistä ja vähentämistä yhtäläisyyksien ja erojen havaitsemiseksi.
Miten vektoritietokantoja käytetään tekoälyssä?
Vektoritietokannoilla on suuri potentiaali alalla tekoäly. Ne auttavat meitä hallitsemaan tehokkaasti suuria tietomääriä ja tukevat kehittyneitä toimintoja, kuten samankaltaisuushakua ja vektoriaritmetiikkaa.
Niistä on tullut korvaamattomia työkaluja monissa sovelluksissa. Näitä ovat luonnollisen kielen käsittely, kuvantunnistus ja suositusjärjestelmät. Esimerkiksi vektori upotuksia käytetään luonnollisen kielen prosessoinnissa tekstin merkityksen ja kontekstin ymmärtämiseksi, mikä mahdollistaa tarkat ja osuvat hakutulokset.
Kuvantunnistuksen vektoritietokannat voivat etsiä vertailukelpoisia kuvia tehokkaasti, jopa suurista tietojoukoista. He voivat myös tarjota vertailukelpoisia kohteita tai tietoja asiakkaille heidän tykkäyksiensä ja suositusjärjestelmiensä käyttäytymisen perusteella.
Parhaat käytännöt vektoritietokantojen käyttämiseen tekoälyssä
Aluksi syöttövektorit on esikäsiteltävä ja normalisoitava ennen kuin ne tallennetaan tietokantaan. Tämä voi lisätä vektorihaun tarkkuutta ja suorituskykyä.
Toiseksi oikea indeksointialgoritmi on valittava yksittäisen käyttötapauksen ja tietojen jakautumisen mukaan. vaihtelevilla algoritmeilla on erilaisia kompromisseja tarkkuuden ja nopeuden välillä, ja sopivan valinnalla voi olla huomattava vaikutus haun tehokkuuteen.
Kolmanneksi optimaalisen suorituskyvyn takaamiseksi vektoritietokantaa tulisi seurata ja ylläpitää säännöllisesti. Tämä edellyttää tietokannan uudelleenindeksointia tarpeen mukaan, indeksointiparametrien hienosäätöä ja haun suorituskyvyn seurantaa mahdollisten ongelmien havaitsemiseksi ja ratkaisemiseksi.
Lopuksi, tekoälysovellusten potentiaalin maksimoimiseksi on suositeltavaa käyttää vektoritietokantaa, joka tukee kehittyneitä ominaisuuksia, kuten vektoriaritmetiikkaa ja samankaltaisuushakua.
Miksi sinun pitäisi käyttää vektoritietokantaa?
Tyypillisin vektoritietokannan käyttötarkoitus on vektorihaku tuotannossa. Tässä hakumuodossa verrataan monien kohteiden samankaltaisuutta hakukyselyn tai aiheen kanssa. Vektoritietokanta pystyy vertailemaan näiden kohteiden samankaltaisuutta lähimpien vastaavuuksien löytämiseksi muuntamalla aiheen tai kyselyn vektoriksi käyttämällä samaa ML-upotusmallia.
Tämä tuottaa tarkkoja tuloksia välttäen samalla tavallisten hakutekniikoiden tuottamat epäolennaiset tulokset.
Kuvan, äänen, videon samankaltaisuushaku
Kuvia, musiikkia, videoita ja muuta jäsentämätöntä tietoa voi olla vaikea luokitella ja tallentaa tyypilliseen tietokantaan. Vektoritietokannat ovat erinomainen vastaus tähän, koska ne voivat etsiä vertailukelpoisia kohteita nopeasti jopa valtavista tietojoukoista. Tämä menetelmä ei vaadi ihmistä tietojen merkitseminen tai merkitseminen ja voi nopeasti paikantaa lähimmät ottelut samankaltaisuuspisteiden perusteella.
Ranking- ja suositusmoottorit
Vektoritietokannat soveltuvat hyvin myös sijoitus- ja suositusjärjestelmiin. Niiden avulla voidaan suositella asioita, jotka ovat verrattavissa aikaisempiin ostoksiin tai nykyiseen kuluttajan katselemaan esineeseen.
Sen sijaan, että riippuisivat yhteistoiminnallisesta suodatuksesta tai suosioluetteloista, suoratoistomediapalvelut voivat hyödyntää käyttäjän kappaleiden luokituksia ja tarjota täydellisesti yhteensopivia ehdotuksia, jotka on räätälöity yksilölle. He voivat löytää vertailukelpoisia tuotteita lähimpien osumien perusteella.
Semanttinen haku
Semanttinen haku on vahva teksti- ja asiakirjahakutyökalu, joka ylittää tavalliset avainsanahaut. Tekstin, lauseiden ja kokonaisten asiakirjojen merkkijonojen merkitys ja konteksti voidaan ymmärtää käyttämällä vektoritietokantoja Naturalin vektoriupotusten tallentamiseen ja indeksointiin. Kielenkäsittelymallit.
Käyttäjät voivat siis löytää tarvitsemansa nopeammin ilman, että heidän tarvitsee ymmärtää, miten tiedot luokitellaan.
Vektoritietokantojen teknologiat
Saatavilla on erilaisia vektoritietokantatekniikoita, joista jokaisella on omat etunsa ja haittansa.
Käpy, Faiss, Ärsyttää, Milvusja Hnswlib ovat joitain suosituimmista mahdollisuuksista.
Käpy
Se on pilvipohjainen vektoritietokanta. Voit kehittää reaaliaikaisia samankaltaisuushakusovelluksia. Sen avulla käyttäjät voivat tallentaa ja tutkia korkeadimensionaalisia vektori upotuksia millisekuntien viiveillä.
Tämä tekee siitä sopivan sovelluksiin, kuten suositusjärjestelmiin, kuva- ja videohakuun ja luonnollisen kielen käsittelyyn.
Pineconen ensisijaisia ominaisuuksia ovat automaattinen indeksointi, reaaliaikaiset päivitykset, kyselyjen automaattinen viritys ja REST API helpottaa vuorovaikutusta nykyisten prosessien kanssa. Sen arkkitehtuuri on rakennettu skaalautuvuutta ja kestävyyttä varten. Voit helposti hallita valtavia tietomääriä säilyttäen samalla korkean käytettävyyden.
Faiss
Se on Facebookin avoimen lähdekoodin paketti, joka tarjoaa huippuluokan toteutuksia indeksointi- ja hakualgoritmeille suuria vektoreita varten.
Se tukee useita vektorihakutekniikoita. Yksi sen tärkeimmistä eduista on sen nopeus ja skaalautuvuus, mikä mahdollistaa nopeat haut jopa miljardeja vektoreita sisältävistä tietojoukoista.
Ärsyttää
Annoy puolestaan on C++-kirjasto, joka on rakennettu korkeadimensionaaliseen lähimmän naapurin hakuun. Se on helppokäyttöinen ja toteuttaa satunnaisprojektiopuutekniikan nopeasti.
Annoy on minimaalinen muistijalanjälkikirjasto, joka sopii käytettäväksi resurssirajoitteisissa skenaarioissa.
Milvus
Milvus on ilmainen ja avoimen lähdekoodin vektoritietokanta suuren mittakaavan vektorien tallentamiseen ja etsimiseen. Se tukee useita indeksointitekniikoita, mukaan lukien IVF ja HNSW, ja voi helposti hallita miljoonia vektoreita.
Sen kyky GPU-kiihdytykseen, joka voi huomattavasti nopeuttaa hakuprosessia, on yksi sen erottuvista ominaisuuksista.
Se on helposti paras valinta päätettäessä valita tuote vektoritietokantoihin.
Hnswlib
Hnswlib on jälleen yksi avoimen lähdekoodin kirjasto, joka tarjoaa hierarkkisen navigoitavan pienen maailman verkon korkeadimensionaalisten vektorien nopeaa indeksointia ja hakua varten.
Se sopii erinomaisesti tilanteisiin, joissa vektoriavaruus muuttuu jatkuvasti, ja se tarjoaa inkrementaalista indeksointia, jotta indeksi pysyy ajan tasalla uusilla vektoreilla. Se on myös erittäin säädettävä, jolloin käyttäjät voivat hienosäätää tarkkuuden ja nopeuden tasapainoa.
Mahdolliset haitat
Vaikka vektoritietokannoista on lukuisia etuja, niillä on myös merkittäviä haittoja. Yksi mahdollinen huolenaihe on suuri määrä tallennustilaa, joka tarvitaan vektori upotuksen hallintaan.
Lisäksi vektoritietokannat voivat kamppailla tiettyjen tietotyyppien, kuten lyhyiden tai hyvin erikoistuneiden kyselyjen, kanssa. Lopuksi näiden tietokantojen perustaminen ja optimointi voi vaatia huomattavia taitoja, mikä tekee niistä vähemmän saatavilla joillekin käyttäjille.
Mikä on seuraava taso?
Horisontissa on useita mahdollisia parannuksia, kun vektoritietokannat kehittyvät edelleen. Yksi alue, jolla voidaan saavuttaa huomattavaa edistystä, on tarkempien ja tehokkaampien NLP-mallien luominen.
Tämä saattaa johtaa parannettuihin vektoriupotuksiin, jotka tallentavat tekstin merkityksen ja kontekstin tarkemmin ja tekevät hauista entistä tarkempia ja osuvampia.
Toinen edistymisalue voisi olla kehittyneemmät algoritmit sijoitus- ja suositusmoottoreille, mikä mahdollistaa entistä räätälöidympiä ja kohdistetumpia suosituksia.
Lisäksi tekniikan kehitys, kuten GPU:t ja erikoissuorittimet, voivat auttaa lisäämään vektoritietokantatoimintojen nopeutta ja tehokkuutta. Näin ne voivat olla laajemman käyttäjien ja sovellusten ulottuvilla.
Jätä vastaus