आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बदल रहा है कि हम डेटा को कैसे प्रोसेस और मूल्यांकन करते हैं। और, वेक्टर डेटाबेस इस संक्रमण को चलाने वाले प्राथमिक उपकरणों में से एक हैं।
ये डेटाबेस उच्च-आयामी डेटा अभ्यावेदन को संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने में अत्यंत कुशल हैं।
उनके पास प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, छवि पहचान और सिफारिश प्रणाली जैसे एआई अनुप्रयोगों की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की क्षमता है।
इस पोस्ट में, हम एआई में वेक्टर डेटाबेस के आकर्षक क्षेत्र को देखेंगे और वे डेटा वैज्ञानिकों और मशीन सीखने के विशेषज्ञों के लिए इतने महत्वपूर्ण क्यों हो गए हैं।
एआई अनुप्रयोगों के लिए संबंधपरक डेटाबेस अपर्याप्त क्यों हैं I
हम आमतौर पर पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग करके डेटा को स्टोर और पुनर्प्राप्त करते हैं। हालांकि, ये डेटाबेस हमेशा उच्च-आयामी डेटा प्रतिनिधित्व के लिए उपयुक्त नहीं होते हैं, जो कई एआई अनुप्रयोगों में एक सामान्य आवश्यकता होती है।
बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को संसाधित करना जो अक्सर AI में उपयोग किया जाता है, इन डेटाबेसों की संगठित प्रकृति के कारण चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
विशेषज्ञ विलंबित और अप्रभावी खोजों से बचना चाहते थे। इसलिए इन चुनौतियों से पार पाने के लिए उन्होंने फ्लैटनिंग जैसे समाधान का इस्तेमाल किया है डेटा संरचनाएं. हालाँकि, यह एक समय लेने वाली और त्रुटि-प्रवण प्रक्रिया थी।
वेक्टर डेटाबेस के उदय के साथ उच्च-आयामी डेटा को संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए एक अधिक प्रभावी तरीका सामने आया है। इस तरह, अधिक सुव्यवस्थित और सफल एआई अनुप्रयोगों का होना संभव है।
अब देखते हैं कि ये वेक्टर डेटाबेस कैसे काम करते हैं।
वेक्टर डेटाबेस वास्तव में क्या हैं?
वेक्टर डेटाबेस विशेष डेटाबेस होते हैं जो वेक्टर के रूप में भारी मात्रा में उच्च-आयामी डेटा को स्टोर और संभालने के लिए होते हैं।
वेक्टर गणितीय डेटा प्रतिनिधित्व हैं जो वस्तुओं को उनकी विभिन्न विशेषताओं या गुणों के आधार पर वर्णित करते हैं।
प्रत्येक वेक्टर एक शब्द या चित्र जैसे एकल डेटा बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है, और इसके कई गुणों का वर्णन करने वाले मानों के संग्रह से बना होता है। इन चरों को कभी-कभी "सुविधाएँ" या "आयाम" के रूप में जाना जाता है।
एक तस्वीर, उदाहरण के लिए, पिक्सेल के मूल्यों के वेक्टर के रूप में प्रदर्शित की जा सकती है, लेकिन एक संपूर्ण वाक्य को शब्द एम्बेडिंग के वेक्टर के रूप में दर्शाया जा सकता है।
वेक्टर डेटाबेस एक विशेष क्वेरी वेक्टर के समान वैक्टर की खोज को आसान बनाने के लिए इंडेक्सिंग रणनीतियों को नियोजित करते हैं। में यह विशेष लाभकारी होता है यंत्र अधिगम अनुप्रयोगों, समानता खोजों के रूप में तुलनीय डेटा बिंदुओं की खोज करने या सुझाव उत्पन्न करने के लिए अक्सर उपयोग किया जाता है।
वेक्टर डेटाबेस की आंतरिक कार्यप्रणाली
वेक्टर डेटाबेस का उपयोग तकनीकों द्वारा उत्पादित उच्च-आयामी वैक्टर को स्टोर और इंडेक्स करने के लिए किया जाता है जैसे कि ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना. ये वैक्टर जटिल डेटा आइटम के संख्यात्मक प्रतिनिधित्व हैं जो एक एम्बेडिंग तकनीक के माध्यम से महत्वपूर्ण जानकारी को बनाए रखते हुए एक निम्न-आयामी स्थान में अनुवादित होते हैं।
इसलिए, वेक्टर डेटाबेस को वेक्टर एम्बेडिंग की विशेष संरचना को समायोजित करने के लिए बनाया गया है, और वे एक क्वेरी वेक्टर के समानता के आधार पर प्रभावी ढंग से खोज करने और वैक्टर को पुनः प्राप्त करने के लिए इंडेक्सिंग एल्गोरिदम को नियोजित करते हैं।
यह कैसे काम करता है?
वेक्टर डेटाबेस जटिल डेटा आइटम्स को स्टोर करने और व्यवस्थित करने के लिए मैजिक बॉक्स के समान कार्य करता है।
वे तेजी से सही जानकारी की पहचान करने और प्राप्त करने के लिए PQ और HNSW दृष्टिकोणों को नियोजित करते हैं। PQ एक लेगो ईंट के समान कार्य करता है, तुलनीय लोगों की खोज में सहायता के लिए वैक्टर को छोटे भागों में संघनित करता है।
दूसरी ओर, HNSW, एक पदानुक्रम में वैक्टर को व्यवस्थित करने के लिए लिंक का एक वेब विकसित करता है, नेविगेशन और खोज को सरल बनाता है। अन्य रचनात्मक विकल्प, जैसे समानता और अंतर का पता लगाने के लिए वैक्टर को जोड़ना और घटाना, वेक्टर डेटाबेस द्वारा भी समर्थित हैं।
AI में वेक्टर डेटाबेस का उपयोग कैसे किया जाता है?
वेक्टर डेटाबेस के क्षेत्र में काफी संभावनाएं हैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता. वे बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने में हमारी सहायता करते हैं और समानता खोज और वेक्टर अंकगणित जैसे परिष्कृत संचालन का समर्थन करते हैं।
वे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में अपरिहार्य उपकरण बन गए हैं। इनमें नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, पिक्चर रिकग्निशन और रिकमेंडेशन सिस्टम शामिल हैं। उदाहरण के लिए, वेक्टर एम्बेडिंग, सटीक और प्रासंगिक खोज परिणामों की अनुमति देते हुए, पाठ के अर्थ और संदर्भ को समझने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कार्यरत हैं।
छवि पहचान में वेक्टर डेटाबेस बड़े डेटासेट में भी तुलनीय चित्रों की कुशलता से खोज कर सकते हैं। वे अनुशंसा प्रणालियों में ग्राहकों की पसंद और व्यवहार के आधार पर तुलनीय वस्तुओं या सूचनाओं की पेशकश भी कर सकते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास
आरंभ करने के लिए, इनपुट वैक्टर को डेटाबेस में संग्रहीत करने से पहले पूर्व-संसाधित और सामान्यीकृत किया जाना चाहिए। यह सदिश खोज की सटीकता और प्रदर्शन को बढ़ा सकता है।
दूसरा, व्यक्तिगत उपयोग के मामले और डेटा वितरण के आधार पर उचित अनुक्रमण एल्गोरिथ्म को चुना जाना चाहिए। अलग-अलग एल्गोरिदम में सटीकता और गति के बीच अलग-अलग ट्रेड-ऑफ़ होते हैं, और उपयुक्त का चयन करने से खोज प्रदर्शन पर काफी प्रभाव पड़ सकता है।
तीसरा, इष्टतम प्रदर्शन की गारंटी के लिए, वेक्टर डेटाबेस की नियमित रूप से निगरानी और रखरखाव किया जाना चाहिए। इसमें डेटाबेस को आवश्यकतानुसार रीइंडेक्स करना, इंडेक्सिंग मापदंडों को ठीक करना और किसी भी कठिनाई को खोजने और हल करने के लिए खोज प्रदर्शन की निगरानी करना शामिल है।
अंत में, एआई अनुप्रयोगों की क्षमता को अधिकतम करने के लिए, वेक्टर अंकगणित और समानता खोज जैसी परिष्कृत सुविधाओं का समर्थन करने वाले वेक्टर डेटाबेस को नियोजित करने की सलाह दी जाती है।
आपको वेक्टर डेटाबेस का उपयोग क्यों करना चाहिए?
सदिश डेटाबेस का उपयोग करने का सबसे विशिष्ट उद्देश्य उत्पादन में सदिश खोज के लिए है। खोज के इस रूप में कई वस्तुओं की खोज क्वेरी या विषय वस्तु से समानता की तुलना की जाती है। वेक्टर डेटाबेस में समान एमएल एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग करके विषय वस्तु या क्वेरी को वेक्टर में बदलकर निकटतम मिलान खोजने के लिए इन वस्तुओं की समानता की तुलना करने की क्षमता है।
यह मानक खोज तकनीकों द्वारा उत्पन्न अप्रासंगिक परिणामों से बचते हुए सटीक परिणाम उत्पन्न करता है।
छवि, ऑडियो, वीडियो समानता खोज
छवियों, संगीत, वीडियो और अन्य असंरचित जानकारी को एक विशिष्ट डेटाबेस में वर्गीकृत और संग्रहीत करना मुश्किल हो सकता है। वेक्टर डेटाबेस इसके लिए एक उत्कृष्ट समाधान हैं क्योंकि वे बड़े डेटासेट में भी समान वस्तुओं की तेजी से खोज कर सकते हैं। इस विधि के लिए किसी मानव की आवश्यकता नहीं है डेटा टैगिंग या लेबलिंग और समानता स्कोर के आधार पर निकटतम मिलानों का तुरंत पता लगा सकते हैं।
रैंकिंग और सिफारिश के इंजन
वेक्टर डेटाबेस भी रैंकिंग और अनुशंसा प्रणालियों में उपयोग के लिए उपयुक्त हैं। उनका उपयोग पिछली खरीद या उपभोक्ता द्वारा देखी जा रही मौजूदा वस्तु की तुलना में चीजों की सिफारिश करने के लिए किया जा सकता है।
सहयोगी फ़िल्टरिंग या लोकप्रियता सूचियों पर निर्भर होने के बजाय, स्ट्रीमिंग मीडिया सेवाएं उपयोगकर्ता के गीत की रेटिंग का लाभ उठा सकती हैं ताकि व्यक्ति को व्यक्तिगत रूप से पूरी तरह से मेल खाने वाले सुझाव प्रदान किए जा सकें। वे निकटतम मिलानों के आधार पर तुलनीय उत्पादों का पता लगा सकते हैं।
शब्दार्थ खोज
सिमेंटिक सर्च एक मजबूत टेक्स्ट और डॉक्यूमेंट सर्च टूल है जो सामान्य कीवर्ड खोजों से परे है। पाठ, वाक्यांशों और संपूर्ण दस्तावेजों के अर्थ और संदर्भ को वेक्टर डेटाबेस को प्राकृतिक से वेक्टर एम्बेडिंग को स्टोर और इंडेक्स करने के लिए नियोजित करके समझा जा सकता है। भाषा प्रसंस्करण मॉडल.
इसलिए, उपयोगकर्ता यह समझने में सक्षम होंगे कि डेटा को कैसे वर्गीकृत किया जाता है, यह समझे बिना कि उन्हें क्या चाहिए।
वेक्टर डेटाबेस के लिए प्रौद्योगिकियां
विभिन्न वेक्टर डेटाबेस प्रौद्योगिकियां उपलब्ध हैं, जिनमें से प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान हैं।
सनोबर की चिलग़ोज़ा, फैस, झुंझुला देना, मिल्वस, तथा हंस्वालिब कुछ अधिक लोकप्रिय संभावनाएँ हैं।
सनोबर की चिलग़ोज़ा
यह क्लाउड-आधारित वेक्टर डेटाबेस है। आप रीयल-टाइम समानता खोज ऐप्स विकसित कर सकते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को मिलीसेकंड लेटेंसी के साथ उच्च-आयामी वेक्टर एम्बेडिंग को स्टोर और एक्सप्लोर करने में सक्षम बनाता है।
यह इसे अनुशंसा प्रणाली, चित्र और वीडियो खोज और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है।
Pinecone की प्राथमिक विशेषताओं में स्वचालित अनुक्रमण, रीयल-टाइम अपडेट, क्वेरी ऑटो-ट्यूनिंग और वर्तमान प्रक्रियाओं के साथ सरल सहभागिता के लिए REST API शामिल हैं। इसका आर्किटेक्चर स्केलेबिलिटी और मजबूती के लिए बनाया गया है। उच्च उपलब्धता बनाए रखते हुए आप बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से प्रबंधित कर सकते हैं।
फैस
यह एक फेसबुक ओपन-सोर्स पैकेज है जो बड़े पैमाने के वैक्टर के लिए अनुक्रमण और खोज एल्गोरिदम के अत्याधुनिक कार्यान्वयन प्रदान करता है।
यह कई सदिश खोज तकनीकों का समर्थन करता है। इसके प्राथमिक लाभों में से एक इसकी गति और मापनीयता है, जो अरबों वैक्टर वाले डेटासेट में भी त्वरित खोज की अनुमति देता है।
झुंझुला देना
दूसरी ओर, एनॉय, एक सी ++ लाइब्रेरी है जो उच्च-आयामी अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज के लिए बनाई गई है। रैंडम प्रोजेक्शन ट्री तकनीक का उपयोग करना और जल्दी से लागू करना आसान है।
एनॉय एक न्यूनतम मेमोरी फ़ुटप्रिंट लाइब्रेरी है जो संसाधन-विवश परिदृश्यों में उपयोग के लिए उपयुक्त है।
मिल्वस
Milvus बड़े पैमाने पर वैक्टरों को संग्रहीत करने और खोजने के लिए एक स्वतंत्र और ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है। यह IVF और HNSW सहित विभिन्न प्रकार की अनुक्रमण तकनीकों का समर्थन करता है, और आसानी से लाखों वैक्टरों का प्रबंधन कर सकता है।
GPU त्वरण के लिए इसकी क्षमता, जो खोज प्रक्रिया को बहुत तेज कर सकती है, इसकी सबसे विशिष्ट विशेषताओं में से एक है।
वेक्टर डेटाबेस के लिए उत्पाद चुनने का निर्णय लेते समय यह आसानी से सबसे अच्छा विकल्प है।
हंस्वालिब
Hnswlib अभी तक एक अन्य ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो उच्च-आयामी वैक्टर को जल्दी से अनुक्रमणित करने और खोजने के लिए एक पदानुक्रमित नौगम्य लघु-विश्व नेटवर्क प्रदान करता है।
यह उन स्थितियों के लिए बहुत अच्छा है जहां वेक्टर स्पेस लगातार बदल रहा है, और यह इंडेक्स को नए वैक्टर के साथ चालू रखने के लिए इंक्रीमेंटल इंडेक्सिंग प्रदान करता है। यह अत्यधिक समायोज्य भी है, जिससे उपयोगकर्ता सटीक और गति के संतुलन को ठीक कर सकते हैं।
संभावित कमियां
जबकि वेक्टर डेटाबेस के कई फायदे हैं, उनके महत्वपूर्ण नुकसान भी हैं। एक संभावित चिंता वेक्टर एम्बेडिंग को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक उच्च मात्रा में भंडारण है।
इसके अलावा, वेक्टर डेटाबेस विशेष डेटा प्रकारों के साथ संघर्ष कर सकते हैं, जैसे संक्षिप्त या बहुत विशिष्ट प्रश्न। अंत में, इन डेटाबेसों को स्थापित करने और अनुकूलित करने में पर्याप्त कौशल शामिल हो सकता है, जिससे वे कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए कम सुलभ हो जाते हैं।
अगला स्तर क्या है?
क्षितिज पर विभिन्न संभावित संवर्द्धन हैं क्योंकि वेक्टर डेटाबेस का विकास जारी है। एक क्षेत्र जहां पर्याप्त प्रगति की जा सकती है वह है अधिक सटीक और कुशल एनएलपी मॉडल का निर्माण।
इससे बेहतर वेक्टर एम्बेडिंग हो सकती है जो पाठ के अर्थ और संदर्भ को अधिक सटीक रूप से कैप्चर करती है, खोजों को और भी सटीक और प्रासंगिक बनाती है।
उन्नति के लिए एक अन्य क्षेत्र रैंकिंग और सिफारिश इंजनों के लिए अधिक उन्नत एल्गोरिदम हो सकता है, जो और भी अधिक अनुरूप और लक्षित अनुशंसाओं की अनुमति देता है।
इसके अलावा, प्रौद्योगिकी में प्रगति, जैसे जीपीयू और विशेष सीपीयू, वेक्टर डेटाबेस संचालन की गति और दक्षता बढ़ाने में सहायता कर सकते हैं। इस तरह वे उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों की व्यापक विविधता के लिए अधिक सुलभ हो सकते हैं।
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