A mesterséges intelligencia (AI) megváltoztatja az adatok feldolgozását és értékelését. A vektoros adatbázisok pedig az egyik elsődleges eszköz, amely elősegíti ezt az átmenetet.
Ezek az adatbázisok rendkívül hatékonyan tárolják és visszakeresik a nagy dimenziós adatábrázolásokat.
Lehetséges, hogy kritikus szerepet játszanak az AI-alkalmazások sikerében, például a természetes nyelvi feldolgozásban, a képfelismerésben és az ajánlórendszerekben.
Ebben a bejegyzésben megvizsgáljuk a vektoros adatbázisok lenyűgöző területét az AI-ban, és azt, hogy miért váltak olyan fontossá az adattudósok és a gépi tanulási szakértők számára.
Miért nem megfelelőek a relációs adatbázisok az AI-alkalmazásokhoz?
Általában hagyományos relációs adatbázisok segítségével tároljuk és kérjük le az adatokat. Ezek az adatbázisok azonban nem mindig alkalmasak nagy dimenziós adatábrázolásra, amely sok mesterséges intelligencia alkalmazásban általános követelmény.
Az AI-ban gyakran használt hatalmas mennyiségű strukturálatlan adat feldolgozása kihívást jelenthet ezen adatbázisok szervezett jellege miatt.
A szakértők el akarták kerülni a késleltetett és eredménytelen kereséseket. Ezért a kihívások leküzdésére olyan megoldásokat alkalmaztak, mint a lapítás adatszerkezetek. Ez azonban időigényes és hibákra hajlamos eljárás volt.
A vektoros adatbázisok térnyerésével egy hatékonyabb módszer jelent meg a nagy dimenziós adatok tárolására és visszakeresésére. Ily módon sokkal egyszerűbb és sikeresebb AI-alkalmazások érhetők el.
Most pedig nézzük meg, hogyan működnek ezek a vektoradatbázisok.
Mik is pontosan a vektoros adatbázisok?
A vektoradatbázisok speciális adatbázisok, amelyek nagy mennyiségű nagy dimenziós adat tárolására és kezelésére szolgálnak vektorok formájában.
A vektorok olyan matematikai adatábrázolások, amelyek az objektumokat különböző jellemzőik vagy minőségeik alapján írják le.
Minden vektor egyetlen adatpontot képvisel, például egy szót vagy egy képet, és a számos tulajdonságát leíró értékek gyűjteményéből áll. Ezeket a változókat néha „jellemzőknek” vagy „dimenzióknak” is nevezik.
Egy kép például ábrázolható pixelértékek vektoraként, de egy egész mondat ábrázolható szóbeágyazások vektoraként is.
A vektoradatbázisok indexelési stratégiákat alkalmaznak, hogy megkönnyítsék az adott lekérdezési vektorhoz hasonló vektorok felfedezését. Ez különösen előnyös abban gépi tanulás alkalmazásokhoz, mivel a hasonlósági kereséseket gyakran használják összehasonlítható adatpontok felfedezésére vagy javaslatok generálására.
A vektoros adatbázisok belső munkái
A vektoradatbázisokat olyan technikákkal előállított nagydimenziós vektorok tárolására és indexelésére használják, mint pl mély tanulás. Ezek a vektorok összetett adatelemek numerikus reprezentációi, amelyek egy alacsonyabb dimenziójú térbe kerülnek lefordításra, miközben a kulcsfontosságú információkat beágyazási technikával megtartják.
Tehát a vektoradatbázisokat úgy építik fel, hogy alkalmazkodjanak a vektorbeágyazások sajátos struktúrájához, és indexelő algoritmusokat alkalmaznak a vektorok hatékony keresésére és visszanyerésére a lekérdezési vektorhoz való hasonlóságuk alapján.
Hogyan működik?
A vektoros adatbázisok a bonyolult adatelemeket tároló és rendező varázsdobozokhoz hasonlóan működnek.
PQ és HNSW megközelítéseket alkalmaznak a megfelelő információk gyors azonosítására és megszerzésére. A PQ a Lego kockákhoz hasonlóan működik, a vektorokat kis részekre sűríti, hogy segítse a hasonlók keresését.
A HNSW ezzel szemben egy linkhálót fejleszt ki a vektorok hierarchiába rendezésére, egyszerűbbé téve a navigációt és a keresést. A vektoradatbázisok más kreatív lehetőségeket is támogatnak, mint például a vektorok összeadása és kivonása a hasonlóságok és különbségek észlelése érdekében.
Hogyan használják a vektoros adatbázisokat az AI-ban?
A vektoros adatbázisokban nagy lehetőségek rejlenek ezen a területen mesterséges intelligencia. Segítenek hatékonyan kezelni nagy mennyiségű adatot, és támogatják az olyan kifinomult műveleteket, mint a hasonlóságkeresés és a vektoros aritmetika.
Az alkalmazások széles körében nélkülözhetetlen eszközökké váltak. Ide tartoznak a természetes nyelvi feldolgozás, a képfelismerő és az ajánlórendszerek. A vektoros beágyazásokat például a természetes nyelvi feldolgozás során alkalmazzák a szöveg jelentésének és kontextusának megragadására, lehetővé téve a pontos és releváns keresési eredményeket.
A képfelismerő vektoradatbázisok hatékonyan kereshetnek összehasonlítható képeket, még nagy adathalmazokban is. Hasonló tételeket vagy információkat is kínálhatnak az ügyfeleknek az ajánlási rendszerekben tanúsított tetszéseik és viselkedésük alapján.
Bevált gyakorlatok a vektoros adatbázisok mesterséges intelligenciában való használatához
Kezdésként a bemeneti vektorokat elő kell feldolgozni és normalizálni kell, mielőtt eltárolnák őket az adatbázisban. Ez növelheti a vektoros keresés pontosságát és teljesítményét.
Másodszor, a megfelelő indexelési algoritmust az egyedi használati esettől és az adateloszlástól függően kell kiválasztani. A különböző algoritmusok eltérő kompromisszumot kínálnak a pontosság és a sebesség között, és a megfelelő kiválasztása jelentős hatással lehet a keresési teljesítményre.
Harmadszor, az optimális teljesítmény garantálása érdekében a vektoradatbázist rendszeresen ellenőrizni és karbantartani kell. Ez magában foglalja az adatbázis szükség szerinti újraindexelését, az indexelési paraméterek finomhangolását, valamint a keresési teljesítmény figyelését az esetleges nehézségek felderítése és megoldása érdekében.
Végül, az AI-alkalmazásokban rejlő lehetőségek maximalizálása érdekében tanácsos olyan vektoradatbázist használni, amely támogatja az olyan kifinomult funkciókat, mint a vektoraritmetika és a hasonlóságkeresés.
Miért érdemes vektoros adatbázist használni?
A vektoradatbázis használatának legjellemzőbb célja a vektorkeresés a termelésben. Ebben a keresési formában sok elem hasonlóságát egy keresési lekérdezéshez vagy témaelemhez hasonlítják össze. A vektoradatbázis képes összehasonlítani ezen elemek hasonlóságát, hogy megtalálja a legközelebbi egyezéseket azáltal, hogy a tárgyelemet vagy lekérdezést vektorgá alakítja ugyanazon ML beágyazási modell használatával.
Ez pontos eredményeket ad, miközben elkerüli a szabványos keresési technológiák által generált irreleváns eredményeket.
Kép, hang, videó hasonlóság keresése
A képeket, zenéket, videókat és egyéb strukturálatlan információkat nehéz lehet kategorizálni és egy tipikus adatbázisban tárolni. A vektoros adatbázisok erre kiváló választ adnak, hiszen hatalmas adathalmazokban is gyorsan tudnak hasonló elemeket keresni. Ez a módszer nem igényel embert adatcímkézés vagy címkézés és a hasonlósági pontszámok alapján gyorsan megtalálhatja a legközelebbi egyezéseket.
A rangsorolás és az ajánlás motorjai
A vektoros adatbázisok kiválóan alkalmasak rangsorolási és ajánlási rendszerekben való használatra is. Használhatók arra, hogy olyan dolgokat ajánljanak, amelyek hasonlóak a korábbi vásárlásokhoz vagy egy aktuális termékhez, amelyet a fogyasztó néz.
Ahelyett, hogy az együttműködési szűréstől vagy a népszerűségi listáktól függnének, a streaming médiaszolgáltatások kihasználhatják a felhasználó dalainak értékelését, hogy tökéletesen illeszkedő, személyre szabott javaslatokat nyújtsanak. A legközelebbi találatok alapján meg tudják találni a hasonló termékeket.
Szemantikus keresés
A szemantikus keresés egy erős szöveg- és dokumentumkereső eszköz, amely túlmutat a szokásos kulcsszavas kereséseken. A szövegből, kifejezésekből és teljes dokumentumokból álló karakterláncok jelentése és kontextusa megérthető a vektoros adatbázisok használatával a Natural vektoros beágyazásainak tárolására és indexelésére. Nyelvfeldolgozási modellek.
Így a felhasználók gyorsabban megtalálhatják, amire szükségük van, anélkül, hogy megértenék az adatok kategorizálását.
Technológiák vektoros adatbázisokhoz
Különféle vektoros adatbázis-technológiák állnak rendelkezésre, mindegyiknek megvannak a maga előnyei és hátrányai.
Fenyőtoboz, Faiss, Bosszant, Milvusés Hnswlib ezek a legnépszerűbb lehetőségek.
Fenyőtoboz
Ez egy felhő alapú vektoros adatbázis. Valós idejű hasonlóságkereső alkalmazásokat fejleszthet. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nagy dimenziójú vektorbeágyazásokat tároljanak és fedezzenek fel ezredmásodperces késleltetéssel.
Ez alkalmassá teszi olyan alkalmazásokhoz, mint például ajánlórendszerek, kép- és videókeresés, valamint természetes nyelvi feldolgozás.
A Pinecone elsődleges funkciói közé tartozik az automatikus indexelés, a valós idejű frissítések, a lekérdezések automatikus hangolása és a REST API az aktuális folyamatokkal való egyszerű interakció érdekében. Architektúrája a méretezhetőségre és a robusztusságra épül. Könnyedén kezelhet hatalmas mennyiségű adatot, miközben fenntartja a magas rendelkezésre állást.
Faiss
Ez egy nyílt forráskódú Facebook-csomag, amely az indexelési és keresési algoritmusok legmodernebb megvalósításait biztosítja nagyméretű vektorokhoz.
Számos vektorkeresési technikát támogat. Egyik elsődleges előnye a sebesség és a skálázhatóság, amely lehetővé teszi a gyors keresést akár több milliárd vektort tartalmazó adatkészletekben is.
Bosszant
Ezzel szemben az Annoy egy C++ könyvtár, amely nagy dimenziós közelítő legközelebbi szomszéd kereséshez készült. Egyszerűen használható, és gyorsan megvalósítja a véletlen vetületi fa technikát.
Az Annoy egy minimális memóriaigényű könyvtár, amely megfelelő erőforrás-korlátos forgatókönyvekben történő használatra.
Milvus
A Milvus egy ingyenes és nyílt forráskódú vektoradatbázis nagyméretű vektorok tárolására és keresésére. Számos indexelési technikát támogat, beleértve az IVF-et és a HNSW-t, és könnyedén kezelheti a vektorok millióit.
A GPU-gyorsítási képessége, amely nagyban felgyorsíthatja a keresési folyamatot, az egyik legjellegzetesebb jellemzője.
Könnyen a legjobb választás, amikor a vektoros adatbázisokhoz való termék kiválasztása mellett dönt.
Hnswlib
A Hnswlib egy újabb nyílt forráskódú könyvtár, amely hierarchikusan navigálható kisvilágú hálózatot biztosít a nagy dimenziós vektorok gyors indexeléséhez és kereséséhez.
Kiváló olyan helyzetekben, amikor a vektortér folyamatosan változik, és növekményes indexelést biztosít, hogy az indexet az új vektorokkal naprakészen tartsa. Ezenkívül rendkívül állítható, lehetővé téve a felhasználók számára a pontosság és a sebesség egyensúlyának finomhangolását.
Lehetséges hátrányok
Noha a vektoros adatbázisoknak számos előnyük van, vannak jelentős hátrányaik is. Az egyik lehetséges probléma a vektorbeágyazások kezeléséhez szükséges nagy mennyiségű tárhely.
Ezenkívül a vektoros adatbázisok bizonyos adattípusokkal, például rövid vagy nagyon speciális lekérdezésekkel küzdhetnek. Végül ezeknek az adatbázisoknak a beállítása és optimalizálása jelentős szakértelmet igényelhet, ami kevésbé lesz elérhető néhány felhasználó számára.
Mi a következő szint?
A vektor-adatbázisok továbbfejlődése során számos lehetséges fejlesztés látható a horizonton. Az egyik terület, ahol jelentős előrelépést lehet elérni, a pontosabb és hatékonyabb NLP-modellek létrehozása.
Ez továbbfejlesztett vektorbeágyazásokhoz vezethet, amelyek pontosabban rögzítik a szöveg jelentését és kontextusát, így a keresés még pontosabb és relevánsabb.
Egy másik fejlesztési terület a rangsoroló és ajánlási motorok fejlettebb algoritmusa lehet, amely még személyre szabottabb és célzottabb ajánlásokat tesz lehetővé.
Ezenkívül a technológiai fejlesztések, például a GPU-k és a speciális CPU-k segíthetik a vektoradatbázis-műveletek sebességének és hatékonyságának növelését. Így a felhasználók és alkalmazások szélesebb köre számára elérhetőbbek lehetnek.
Hagy egy Válaszol