L'intelligence artificielle (IA) modifie la façon dont nous traitons et évaluons les données. Et les bases de données vectorielles sont l'un des principaux outils à l'origine de cette transition.
Ces bases de données sont extrêmement efficaces pour stocker et récupérer des représentations de données de grande dimension.
Ils ont le potentiel de jouer un rôle essentiel dans le succès des applications d'IA telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et les systèmes de recommandation.
Dans cet article, nous examinerons le domaine fascinant des bases de données vectorielles dans l'IA et pourquoi elles sont devenues si importantes pour les scientifiques des données et les experts en apprentissage automatique.
Pourquoi les bases de données relationnelles sont inadéquates pour les applications d'IA
Nous stockons et récupérons généralement des données à l'aide de bases de données relationnelles traditionnelles. Cependant, ces bases de données ne sont pas toujours bien adaptées aux représentations de données de grande dimension, qui sont une exigence courante dans de nombreuses applications d'IA.
Le traitement des énormes quantités de données non structurées qui sont souvent utilisées dans l'IA peut être difficile en raison de la nature organisée de ces bases de données.
Les experts voulaient éviter les recherches tardives et inefficaces. Ainsi, pour surmonter ces défis, ils ont utilisé des solutions comme l'aplatissement structures de données. Cependant, il s'agissait d'une procédure longue et sujette aux erreurs.
Une méthode plus efficace pour stocker et récupérer des données de grande dimension est apparue avec l'essor des bases de données vectorielles. De cette façon, il est possible d'avoir des applications d'IA plus rationalisées et plus performantes.
Voyons maintenant comment fonctionnent ces bases de données vectorielles.
Que sont exactement les bases de données vectorielles ?
Les bases de données vectorielles sont des bases de données spécialisées destinées à stocker et à gérer des quantités massives de données de grande dimension sous forme de vecteurs.
Les vecteurs sont des représentations de données mathématiques qui décrivent des objets en fonction de leurs différentes caractéristiques ou qualités.
Chaque vecteur représente un point de données unique, tel qu'un mot ou une image, et est composé d'un ensemble de valeurs décrivant ses nombreuses qualités. Ces variables sont parfois appelées « caractéristiques » ou « dimensions ».
Une image, par exemple, peut être représentée comme un vecteur de valeurs de pixels, mais une phrase entière pourrait être représentée comme un vecteur d'incorporations de mots.
Les bases de données vectorielles utilisent des stratégies d'indexation pour faciliter la découverte de vecteurs similaires à un vecteur de requête particulier. Ceci est particulièrement bénéfique dans machine learning applications, car les recherches de similarité sont fréquemment utilisées pour découvrir des points de données comparables ou générer des suggestions.
Fonctionnement interne des bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles sont utilisées pour stocker et indexer des vecteurs de grande dimension produits par des techniques telles que l'apprentissage en profondeur. Ces vecteurs sont des représentations numériques d'éléments de données complexes qui sont traduits dans un espace de dimension inférieure tout en conservant des informations cruciales via une technique d'intégration.
Ainsi, les bases de données vectorielles sont conçues pour s'adapter à la structure particulière des vecteurs incorporés, et elles utilisent des algorithmes d'indexation pour rechercher et récupérer efficacement des vecteurs en fonction de leur ressemblance avec un vecteur de requête.
Comment ça marche?
Les bases de données vectorielles fonctionnent de la même manière que les boîtes magiques stockant et organisant des éléments de données complexes.
Ils utilisent les approches PQ et HNSW pour identifier et obtenir rapidement les informations correctes. PQ fonctionne de manière similaire à une brique Lego, condensant les vecteurs en petites parties pour faciliter la recherche de comparables.
HNSW, d'autre part, développe un réseau de liens pour organiser les vecteurs dans une hiérarchie, ce qui simplifie la navigation et la recherche. D'autres options créatives, telles que l'ajout et la soustraction de vecteurs pour détecter les similitudes et les différences, sont également prises en charge par les bases de données vectorielles.
Comment les bases de données vectorielles sont-elles utilisées en IA ?
Les bases de données vectorielles ont un grand potentiel dans le domaine de intelligence artificielle. Ils nous aident à gérer efficacement de grandes quantités de données et prennent en charge des opérations sophistiquées telles que la recherche de similarité et l'arithmétique vectorielle.
Ils sont devenus des outils indispensables dans un large éventail d'applications. Ceux-ci incluent le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et les systèmes de recommandation. Les intégrations vectorielles, par exemple, sont utilisées dans le traitement du langage naturel pour saisir le sens et le contexte du texte, permettant des résultats de recherche précis et pertinents.
Les bases de données vectorielles en reconnaissance d'images peuvent rechercher efficacement des images comparables, même dans de grands ensembles de données. Ils peuvent également proposer des articles ou des informations comparables aux clients en fonction de leurs goûts et de leur comportement dans les systèmes de recommandation.
Meilleures pratiques pour l'utilisation de bases de données vectorielles dans l'intelligence artificielle
Pour commencer, les vecteurs d'entrée doivent être prétraités et normalisés avant d'être stockés dans la base de données. Cela peut augmenter la précision et les performances de la recherche vectorielle.
Deuxièmement, l'algorithme d'indexation approprié doit être choisi en fonction du cas d'utilisation individuel et de la distribution des données. différents algorithmes ont des compromis variables entre précision et vitesse, et la sélection de l'algorithme approprié peut avoir une influence considérable sur les performances de recherche.
Troisièmement, pour garantir des performances optimales, la base de données vectorielles doit être surveillée et entretenue régulièrement. Cela implique de réindexer la base de données selon les besoins, d'affiner les paramètres d'indexation et de surveiller les performances de recherche pour découvrir et résoudre les difficultés.
Enfin, pour maximiser le potentiel des applications d'IA, il est conseillé d'utiliser une base de données vectorielle qui prend en charge des fonctionnalités sophistiquées telles que l'arithmétique vectorielle et la recherche de similarité.
Pourquoi devriez-vous utiliser une base de données vectorielle ?
Le but le plus courant de l'utilisation d'une base de données vectorielles est la recherche de vecteurs en production. La similarité de nombreux éléments avec une requête de recherche ou un élément de rubrique est comparée dans cette forme de recherche. La base de données vectorielle a le potentiel de comparer la similarité de ces éléments pour découvrir les correspondances les plus proches en transformant l'élément sujet ou la requête en un vecteur utilisant le même modèle d'intégration ML.
Cela produit des résultats précis tout en évitant les résultats non pertinents produits par les technologies de recherche standard.
Image, audio, recherche de similarité vidéo
Les images, la musique, la vidéo et d'autres informations non structurées peuvent être difficiles à catégoriser et à stocker dans une base de données typique. Les bases de données vectorielles sont une excellente réponse à cela, car elles peuvent rechercher rapidement des éléments comparables, même dans d'énormes ensembles de données. Cette méthode ne nécessite aucun humain marquage ou étiquetage des données et peut rapidement localiser les correspondances les plus proches en fonction des scores de similarité.
Moteurs de classement et de recommandation
Les bases de données vectorielles sont également bien adaptées pour une utilisation dans les systèmes de classement et de recommandation. Ils peuvent être utilisés pour recommander des choses comparables à des achats antérieurs ou à un article actuel que le consommateur regarde.
Plutôt que de dépendre du filtrage collaboratif ou des listes de popularité, les services de streaming multimédia peuvent tirer parti des notes des chansons d'un utilisateur pour fournir des suggestions parfaitement adaptées et personnalisées à l'individu. Ils peuvent localiser des produits comparables en fonction des correspondances les plus proches.
Recherche sémantique
La recherche sémantique est un puissant outil de recherche de texte et de documents qui va au-delà des recherches par mots-clés ordinaires. La signification et le contexte de chaînes de texte, de phrases et de documents entiers peuvent être compris en utilisant des bases de données vectorielles pour stocker et indexer les vecteurs intégrés de Natural Modèles de traitement du langage.
Ainsi, les utilisateurs pourront trouver plus rapidement ce dont ils ont besoin sans avoir à comprendre comment les données sont catégorisées.
Technologies pour les bases de données vectorielles
Il existe différentes technologies de bases de données vectorielles, chacune avec son propre ensemble d'avantages et d'inconvénients.
Pinecone, Fayss, Ennuyer, Milvuset Hnswlib sont quelques-unes des possibilités les plus populaires.
Pinecone
Il s'agit d'une base de données vectorielle basée sur le cloud. Vous pouvez développer des applications de recherche de similarité en temps réel. Il permet aux utilisateurs de stocker et d'explorer des intégrations vectorielles de grande dimension avec des latences de l'ordre de la milliseconde.
Cela le rend adapté à des applications telles que les systèmes de recommandation, la recherche d'images et de vidéos et le traitement du langage naturel.
Les principales fonctionnalités de Pinecone incluent l'indexation automatique, les mises à jour en temps réel, le réglage automatique des requêtes et une API REST pour une interaction simple avec les processus actuels. Son architecture est conçue pour l'évolutivité et la robustesse. Vous pouvez facilement gérer d'énormes quantités de données tout en maintenant une haute disponibilité.
Fayss
Il s'agit d'un package open source Facebook qui fournit des implémentations de pointe d'algorithmes d'indexation et de recherche pour les vecteurs à grande échelle.
Il prend en charge plusieurs techniques de recherche de vecteurs. L'un de ses principaux avantages est sa vitesse et son évolutivité, qui permettent des recherches rapides même dans des ensembles de données contenant des milliards de vecteurs.
Ennuyer
Annoy, d'autre part, est une bibliothèque C++ conçue pour la recherche du voisin le plus proche approximatif de grande dimension. Il est simple à utiliser et implémente rapidement la technique de l'arbre de projection aléatoire.
Annoy est une bibliothèque à empreinte mémoire minimale qui convient à une utilisation dans des scénarios à ressources limitées.
Milvus
Milvus est une base de données vectorielle gratuite et open source pour le stockage et la recherche de vecteurs à grande échelle. Il prend en charge une variété de techniques d'indexation, y compris la FIV et le HNSW, et peut facilement gérer des millions de vecteurs.
Sa capacité d'accélération GPU, qui peut considérablement accélérer le processus de recherche, est l'une de ses caractéristiques les plus distinctives.
C'est facilement le meilleur choix lorsqu'il s'agit de choisir un produit pour les bases de données vectorielles.
Hnswlib
Hnswlib est une autre bibliothèque open source qui fournit un réseau hiérarchique navigable de petit monde pour indexer et rechercher rapidement des vecteurs de grande dimension.
Il est idéal pour les situations où l'espace vectoriel change constamment et fournit une indexation incrémentielle pour maintenir l'index à jour avec de nouveaux vecteurs. Il est également extrêmement réglable, permettant aux utilisateurs d'affiner l'équilibre entre précision et vitesse.
Inconvénients possibles
Si les bases de données vectorielles présentent de nombreux avantages, elles présentent également des inconvénients importants. Une préoccupation possible est la grande quantité de stockage requise pour gérer les incorporations de vecteurs.
De plus, les bases de données vectorielles peuvent rencontrer des difficultés avec des types de données particuliers, tels que des requêtes brèves ou très spécialisées. Enfin, la mise en place et l'optimisation de ces bases de données peuvent nécessiter des compétences importantes, les rendant moins accessibles à certains utilisateurs.
Qu'est-ce que le niveau suivant ?
Il existe diverses améliorations possibles à l'horizon à mesure que les bases de données vectorielles continuent d'évoluer. Un domaine où des progrès substantiels pourraient être réalisés est la création de modèles de PNL plus précis et plus efficaces.
Cela pourrait conduire à des intégrations vectorielles améliorées qui capturent plus précisément le sens et le contexte du texte, rendant les recherches encore plus précises et pertinentes.
Un autre domaine d'avancement pourrait être des algorithmes plus avancés pour les moteurs de classement et de recommandation, permettant des recommandations encore plus personnalisées et ciblées.
De plus, les progrès technologiques, tels que les GPU et les processeurs spécialisés, peuvent aider à augmenter la vitesse et l'efficacité des opérations de base de données vectorielles. De cette façon, ils peuvent être plus accessibles à une plus grande variété d'utilisateurs et d'applications.
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