Umjetna inteligencija (AI) mijenja način na koji obrađujemo i procjenjujemo podatke. A vektorske baze podataka jedan su od primarnih alata koji pokreću ovu tranziciju.
Ove su baze podataka izuzetno učinkovite u pohranjivanju i dohvaćanju visokodimenzionalnih prikaza podataka.
Imaju potencijal igrati ključnu ulogu u uspjehu AI aplikacija kao što su obrada prirodnog jezika, prepoznavanje slika i sustavi preporuka.
U ovom ćemo postu pogledati fascinantno područje vektorskih baza podataka u umjetnoj inteligenciji i zašto su one postale toliko važne za znanstvenike podataka i stručnjake za strojno učenje.
Zašto su relacijske baze podataka neadekvatne za AI aplikacije
Obično pohranjujemo i dohvaćamo podatke pomoću tradicionalnih relacijskih baza podataka. Međutim, te baze podataka nisu uvijek prikladne za visokodimenzionalne prikaze podataka, koji su uobičajeni zahtjevi u mnogim AI aplikacijama.
Obrada golemih količina nestrukturiranih podataka koji se često koriste u umjetnoj inteligenciji može biti izazovna zbog organizirane prirode ovih baza podataka.
Stručnjaci su htjeli izbjeći odgođene i neučinkovite pretrage. Dakle, kako bi prevladali te izazove, upotrijebili su rješenja poput izravnavanja strukture podataka. Međutim, to je bio dugotrajan postupak sklon greškama.
S porastom vektorskih baza podataka pojavila se učinkovitija metoda za pohranu i dohvaćanje visokodimenzionalnih podataka. Na taj način moguće je imati učinkovitije i uspješnije AI aplikacije.
Sada, da vidimo kako te vektorske baze podataka rade.
Što su zapravo vektorske baze podataka?
Vektorske baze podataka su specijalizirane baze podataka koje su namijenjene pohranjivanju i rukovanju ogromnim količinama visokodimenzionalnih podataka u obliku vektora.
Vektori su matematički prikazi podataka koji opisuju objekte na temelju njihovih različitih karakteristika ili kvaliteta.
Svaki vektor predstavlja jednu podatkovnu točku, kao što je riječ ili slika, i sastoji se od zbirke vrijednosti koje opisuju njegove brojne kvalitete. Ove varijable ponekad su poznate kao "značajke" ili "dimenzije".
Slika se, na primjer, može prikazati kao vektor vrijednosti piksela, ali cijela rečenica može biti predstavljena kao vektor umetnutih riječi.
Vektorske baze podataka koriste strategije indeksiranja kako bi olakšale otkrivanje vektora koji su slični određenom vektoru upita. Ovo je posebno korisno u stroj za učenje aplikacije, budući da se pretraživanja sličnosti često koriste za otkrivanje usporedivih podatkovnih točaka ili generiranje prijedloga.
Unutarnji rad vektorskih baza podataka
Vektorske baze podataka koriste se za pohranu i indeksiranje visokodimenzionalnih vektora proizvedenih tehnikama kao što su duboko učenje. Ovi vektori su numerički prikazi složenih podatkovnih stavki koje se prevode u nižedimenzionalni prostor uz zadržavanje ključnih informacija putem tehnike ugrađivanja.
Dakle, vektorske baze podataka izgrađene su kako bi se prilagodile određenoj strukturi ugrađivanja vektora i koriste algoritme indeksiranja za učinkovito pretraživanje i dohvaćanje vektora na temelju njihove sličnosti s vektorom upita.
Kako radi?
Vektorske baze podataka funkcioniraju slično čarobnim kutijama koje pohranjuju i raspoređuju komplicirane podatke.
Koriste PQ i HNSW pristupe kako bi brzo identificirali i dobili točne informacije. PQ funkcionira slično Lego kocki, kondenzirajući vektore u male dijelove kako bi pomogao u potrazi za usporedivim.
HNSW, s druge strane, razvija mrežu poveznica za organiziranje vektora u hijerarhiji, čineći navigaciju i pretraživanje jednostavnijim. Ostale kreativne mogućnosti, poput dodavanja i oduzimanja vektora za otkrivanje sličnosti i razlika, također su podržane od strane vektorskih baza podataka.
Kako se vektorske baze podataka koriste u umjetnoj inteligenciji?
Vektorske baze podataka imaju veliki potencijal u području umjetna inteligencija. Pomažu nam učinkovito upravljati velikim količinama podataka i podržavaju sofisticirane operacije kao što su pretraživanje sličnosti i vektorska aritmetika.
Postali su nezamjenjivi alati u širokom rasponu primjena. To uključuje obradu prirodnog jezika, prepoznavanje slika i sustave preporuke. Vektorska ugrađivanja, na primjer, koriste se u obradi prirodnog jezika kako bi se shvatilo značenje i kontekst teksta, omogućujući točne i relevantne rezultate pretraživanja.
Vektorske baze podataka u prepoznavanju slika mogu učinkovito pretraživati usporedive slike, čak i u velikim skupovima podataka. Također mogu ponuditi usporedive artikle ili informacije kupcima na temelju njihovih sviđanja i ponašanja u sustavima preporuke.
Najbolje prakse za korištenje vektorskih baza podataka u umjetnoj inteligenciji
Za početak, ulazni vektori moraju biti prethodno obrađeni i normalizirani prije pohranjivanja u bazu podataka. To može povećati točnost i izvedbu vektorske pretrage.
Drugo, odgovarajući algoritam indeksiranja mora se odabrati ovisno o pojedinačnom slučaju upotrebe i distribuciji podataka. različiti algoritmi imaju različite kompromise između točnosti i brzine, a odabir odgovarajućeg može imati značajan utjecaj na izvedbu pretraživanja.
Treće, kako bi se zajamčila optimalna izvedba, vektorsku bazu podataka treba redovito pratiti i održavati. To uključuje ponovno indeksiranje baze podataka prema potrebi, fino podešavanje parametara indeksiranja i praćenje izvedbe pretraživanja kako bi se otkrile i riješile sve poteškoće.
Konačno, kako bi se maksimalno iskoristio potencijal AI aplikacija, savjetuje se korištenje vektorske baze podataka koja podržava sofisticirane značajke kao što su vektorska aritmetika i pretraživanje sličnosti.
Zašto biste trebali koristiti vektorsku bazu podataka?
Najčešća svrha korištenja vektorske baze podataka je vektorsko pretraživanje u proizvodnji. U ovom obliku pretraživanja uspoređuje se sličnost mnogih stavki s upitom za pretraživanje ili temom. Vektorska baza podataka ima potencijal za usporedbu sličnosti ovih stavki kako bi otkrila najbliža podudaranja pretvaranjem predmetne stavke ili upita u vektor koristeći isti model ugrađivanja ML-a.
Time se dobivaju točni rezultati dok se izbjegavaju irelevantni rezultati koje proizvode standardne tehnologije pretraživanja.
Pretraživanje sličnosti slike, zvuka, videa
Slike, glazbu, video i druge nestrukturirane informacije može biti teško kategorizirati i pohraniti u tipičnu bazu podataka. Vektorske baze podataka izvrstan su odgovor za to jer mogu brzo pretraživati usporedive stavke čak iu golemim skupovima podataka. Ova metoda ne zahtijeva čovjeka označavanje ili označavanje podataka i može brzo locirati najbliže podudaranje na temelju rezultata sličnosti.
Motori za rangiranje i preporuku
Vektorske baze podataka također su prikladne za korištenje u sustavima rangiranja i preporuka. Mogu se koristiti za preporuku stvari koje se mogu usporediti s prethodnim kupnjama ili trenutnom stavkom koju potrošač gleda.
Umjesto da ovise o kolaborativnom filtriranju ili popisima popularnosti, usluge streaming medija mogu iskoristiti korisnikove ocjene pjesama kako bi pružile savršeno prilagođene prijedloge personalizirane pojedincu. Oni mogu locirati usporedive proizvode na temelju najbližih podudarnosti.
Semantička pretraga
Semantičko pretraživanje snažan je alat za pretraživanje teksta i dokumenata koji nadilazi obične pretrage ključnih riječi. Značenje i kontekst nizova teksta, izraza i cijelih dokumenata može se razumjeti korištenjem vektorskih baza podataka za pohranjivanje i indeksiranje vektorskih umetanja iz Natural Modeli obrade jezika.
Dakle, korisnici će moći brže pronaći ono što im je potrebno, a da ne moraju razumjeti kako su podaci kategorizirani.
Tehnologije za vektorske baze podataka
Dostupne su različite tehnologije vektorskih baza podataka, svaka sa svojim skupom prednosti i nedostataka.
Šišarka, Faiss, Smetati, Milvusi Hnswlib neke su od popularnijih mogućnosti.
Šišarka
To je vektorska baza podataka temeljena na oblaku. Možete razviti aplikacije za traženje sličnosti u stvarnom vremenu. Korisnicima omogućuje pohranjivanje i istraživanje visokodimenzionalnih vektorskih umetanja s latencijama od milisekundi.
To ga čini prikladnim za aplikacije kao što su sustavi preporuka, pretraživanje slika i videa te obrada prirodnog jezika.
Primarne značajke Pinecone uključuju automatsko indeksiranje, ažuriranja u stvarnom vremenu, automatsko podešavanje upita i REST API za jednostavnu interakciju s trenutnim procesima. Njegova je arhitektura izgrađena za skalabilnost i robusnost. Možete jednostavno upravljati ogromnim količinama podataka uz održavanje visoke dostupnosti.
Faiss
To je Facebookov paket otvorenog koda koji pruža vrhunske implementacije algoritama indeksiranja i pretraživanja za vektore velikih razmjera.
Podržava nekoliko tehnika pretraživanja vektora. Jedna od njegovih primarnih prednosti je brzina i skalabilnost, što omogućuje brza pretraživanja čak iu skupovima podataka s milijardama vektora.
Smetati
Annoy je, s druge strane, C++ biblioteka izgrađena za visokodimenzionalno pretraživanje približnog najbližeg susjeda. Jednostavan je za korištenje i brzo implementira tehniku nasumičnog stabla projekcije.
Annoy je biblioteka minimalnog memorijskog otiska koja je prikladna za korištenje u scenarijima s ograničenim resursima.
Milvus
Milvus je besplatna vektorska baza podataka otvorenog koda za pohranjivanje i pretraživanje velikih vektora. Podržava razne tehnike indeksiranja, uključujući IVF i HNSW, i može jednostavno upravljati milijunima vektora.
Njegova sposobnost GPU ubrzanja, koja može znatno ubrzati proces pretraživanja, jedna je od njegovih najizrazitijih značajki.
To je jednostavno najbolji izbor kada se odlučujete odabrati proizvod za vektorske baze podataka.
Hnswlib
Hnswlib je još jedna biblioteka otvorenog koda koja pruža hijerarhijsku navigativnu mrežu malog svijeta za brzo indeksiranje i pretraživanje visokodimenzionalnih vektora.
Izvrstan je za situacije u kojima se vektorski prostor stalno mijenja i pruža inkrementalno indeksiranje kako bi indeks bio u skladu s novim vektorima. Također je iznimno prilagodljiv, što korisnicima omogućuje fino podešavanje ravnoteže preciznosti i brzine.
Mogući nedostaci
Iako vektorske baze podataka imaju brojne prednosti, imaju i značajne nedostatke. Jedan od mogućih problema je velika količina prostora za pohranu koji je potreban za upravljanje ugrađivanjem vektora.
Nadalje, vektorske baze podataka mogu imati problema s određenim tipovima podataka, kao što su kratki ili vrlo specijalizirani upiti. Naposljetku, postavljanje i optimiziranje ovih baza podataka može uključivati znatnu vještinu, čineći ih manje dostupnima nekim korisnicima.
Što je The Next Level?
Postoje različita moguća poboljšanja na horizontu kako se vektorske baze podataka nastavljaju razvijati. Jedno područje u kojem bi se mogao postići značajan napredak je stvaranje preciznijih i učinkovitijih NLP modela.
To bi moglo dovesti do poboljšanih vektorskih umetanja koja preciznije hvataju značenje i kontekst teksta, čineći pretraživanja još preciznijima i relevantnijima.
Drugo područje za napredak mogli bi biti napredniji algoritmi za rangiranje i mehanizme za preporuke, koji omogućuju još prilagođenije i ciljanije preporuke.
Nadalje, napredak u tehnologiji, kao što su GPU i specijalizirani CPU, može pomoći u povećanju brzine i učinkovitosti operacija vektorske baze podataka. Na taj način mogu biti dostupniji većem broju korisnika i aplikacija.
Ostavi odgovor