Արհեստական ինտելեկտը (AI) փոխում է, թե ինչպես ենք մենք մշակում և գնահատում տվյալները։ Եվ վեկտորային տվյալների բազաները այս անցումը մղող առաջնային գործիքներից են:
Այս տվյալների շտեմարանները չափազանց արդյունավետ են տվյալների բարձրաչափ պատկերները պահելու և առբերելու համար:
Նրանք ունեն ներուժ՝ վճռորոշ դեր խաղալու AI հավելվածների հաջողության մեջ, ինչպիսիք են բնական լեզվի մշակումը, պատկերների ճանաչումը և առաջարկությունների համակարգերը:
Այս գրառման մեջ մենք կանդրադառնանք AI-ի վեկտորային տվյալների բազաների հետաքրքրաշարժ ոլորտին և թե ինչու են դրանք այդքան կարևոր դարձել տվյալների գիտնականների և մեքենայական ուսուցման փորձագետների համար:
Ինչու են հարաբերական տվյալների բազաները անբավարար արհեստական ինտելեկտի կիրառման համար
Մենք սովորաբար պահում և առբերում ենք տվյալներ՝ օգտագործելով ավանդական հարաբերական տվյալների բազաները: Այնուամենայնիվ, այս տվյալների շտեմարանները միշտ չէ, որ հարմար են տվյալների բարձր չափերի ներկայացման համար, որոնք ընդհանուր պահանջ են բազմաթիվ AI հավելվածներում:
Հսկայական քանակությամբ չկառուցված տվյալների մշակումը, որոնք հաճախ օգտագործվում են AI-ում, կարող է դժվար լինել այս տվյալների բազաների կազմակերպված բնույթի պատճառով:
Փորձագետները ցանկանում էին խուսափել ուշացած և անարդյունավետ որոնումներից։ Այսպիսով, այս մարտահրավերները հաղթահարելու համար նրանք օգտագործել են լուծումներ, ինչպիսիք են հարթեցումը տվյալների կառուցվածքները. Այնուամենայնիվ, սա ժամանակատար և սխալների հակված ընթացակարգ էր:
Վեկտորային տվյալների շտեմարանների աճով ի հայտ է եկել մեծ չափերով տվյալների պահպանման և առբերման ավելի արդյունավետ մեթոդ: Այս կերպ հնարավոր կլինի ունենալ ավելի պարզեցված և հաջողակ AI հավելվածներ:
Այժմ տեսնենք, թե ինչպես են աշխատում այս վեկտորային տվյալների բազաները:
Ի՞նչ են իրականում վեկտորային տվյալների բազաները:
Վեկտորային տվյալների բազաները մասնագիտացված տվյալների շտեմարաններ են, որոնք նախատեսված են վեկտորների տեսքով մեծ քանակությամբ տվյալների պահպանման և մշակման համար:
Վեկտորները մաթեմատիկական տվյալների ներկայացումներ են, որոնք նկարագրում են առարկաները՝ հիմնվելով դրանց տարբեր բնութագրերի կամ որակների վրա:
Յուրաքանչյուր վեկտոր ներկայացնում է տվյալների մեկ կետ, ինչպիսին է բառը կամ նկարը, և կազմված է արժեքների հավաքածուից, որոնք նկարագրում են դրա բազմաթիվ որակները: Այս փոփոխականները երբեմն հայտնի են որպես «հատկանիշներ» կամ «չափեր»:
Նկարը, օրինակ, կարող է ներկայացվել որպես պիքսելների արժեքների վեկտոր, բայց մի ամբողջ նախադասություն կարող է ներկայացվել որպես բառերի ներկառուցման վեկտոր:
Վեկտորային տվյալների բազաները օգտագործում են ինդեքսավորման ռազմավարություններ՝ հեշտացնելու վեկտորների հայտնաբերումը, որոնք նման են որոշակի հարցման վեկտորի: Սա հատկապես ձեռնտու է Machine Learning հավելվածներ, քանի որ նմանության որոնումները հաճախ օգտագործվում են համեմատելի տվյալների կետեր հայտնաբերելու կամ առաջարկներ ստեղծելու համար:
Վեկտորային տվյալների բազաների ներքին աշխատանքները
Վեկտորային տվյալների շտեմարանները օգտագործվում են պահպանելու և ինդեքսավորելու այնպիսի տեխնիկայով արտադրված բարձրաչափ վեկտորները, ինչպիսիք են խորը ուսուցում. Այս վեկտորները բարդ տվյալների տարրերի թվային ներկայացումներ են, որոնք թարգմանվում են ավելի ցածր չափերի տարածության մեջ՝ միաժամանակ պահպանելով կարևոր տեղեկատվությունը ներդրման տեխնիկայի միջոցով:
Այսպիսով, վեկտորային տվյալների բազաները կառուցված են վեկտորային ներկառուցումների որոշակի կառուցվածքը տեղավորելու համար, և նրանք օգտագործում են ինդեքսավորման ալգորիթմներ՝ վեկտորները արդյունավետ որոնելու և առբերելու համար՝ հիմնվելով հարցման վեկտորի հետ դրանց նմանության վրա:
Ինչպես է դա աշխատում?
Վեկտորային տվյալների բազաները գործում են այնպես, ինչպես կախարդական տուփերը, որոնք պահում և դասավորում են տվյալների բարդ տարրերը:
Նրանք օգտագործում են «PQ» և «HNSW» մոտեցումները՝ ճիշտ տեղեկատվությունն արագ հայտնաբերելու և ստանալու համար: PQ-ն գործում է Lego-ի աղյուսի նման՝ խտացնելով վեկտորները փոքր մասերի, որպեսզի օգնի համադրելիների որոնմանը:
HNSW-ն, մյուս կողմից, մշակում է հղումների ցանց՝ վեկտորները հիերարխիայում կազմակերպելու համար՝ հեշտացնելով նավիգացիան և որոնումը: Ստեղծագործական այլ տարբերակներ, ինչպիսիք են վեկտորների ավելացումն ու հանումը` նմանություններն ու տարբերությունները հայտնաբերելու համար, նույնպես աջակցվում են վեկտորային տվյալների բազաներով:
Ինչպե՞ս են վեկտորային տվյալների բազաները օգտագործվում AI-ում:
Վեկտորային տվյալների բազաները մեծ ներուժ ունեն ոլորտում Արհեստական բանականություն. Նրանք օգնում են մեզ արդյունավետորեն կառավարել մեծ քանակությամբ տվյալներ և աջակցում են այնպիսի բարդ գործողություններ, ինչպիսիք են նմանության որոնումը և վեկտորային թվաբանությունը:
Նրանք դարձել են անփոխարինելի գործիքներ կիրառությունների լայն շրջանակում: Դրանք ներառում են բնական լեզվի մշակում, նկարների ճանաչման և առաջարկությունների համակարգեր: Վեկտորային ներկառուցումները, օրինակ, օգտագործվում են բնական լեզվի մշակման մեջ՝ տեքստի իմաստն ու համատեքստը հասկանալու համար, ինչը թույլ է տալիս ճշգրիտ և համապատասխան որոնման արդյունքներ:
Պատկերների ճանաչման վեկտորային տվյալների բազաները կարող են արդյունավետորեն որոնել համադրելի նկարներ, նույնիսկ մեծ տվյալների հավաքածուներում: Նրանք կարող են նաև հաճախորդներին առաջարկել համեմատելի իրեր կամ տեղեկատվություն՝ ելնելով առաջարկությունների համակարգերում նրանց հավանությունների և վարքագծից:
Արհեստական ինտելեկտում վեկտորային տվյալների բազաների օգտագործման լավագույն պրակտիկաները
Սկսելու համար մուտքային վեկտորները պետք է նախապես մշակվեն և նորմալացվեն տվյալների բազայում պահվելուց առաջ: Սա կարող է մեծացնել վեկտորի որոնման ճշգրտությունը և կատարողականությունը:
Երկրորդ, ճիշտ ինդեքսավորման ալգորիթմը պետք է ընտրվի՝ կախված օգտագործման անհատական դեպքից և տվյալների բաշխումից: Տարբեր ալգորիթմներն ունեն տարբեր փոխզիջումներ ճշգրտության և արագության միջև, և համապատասխանի ընտրությունը կարող է զգալի ազդեցություն ունենալ որոնման կատարման վրա:
Երրորդ, օպտիմալ կատարումը երաշխավորելու համար վեկտորային տվյալների բազան պետք է կանոնավոր մոնիտորինգի ենթարկվի և պահպանվի: Սա ներառում է անհրաժեշտության դեպքում տվյալների բազայի վերաինդեքսավորում, ինդեքսավորման պարամետրերի ճշգրտում և որոնման աշխատանքի մոնիտորինգ՝ ցանկացած դժվարություն հայտնաբերելու և լուծելու համար:
Վերջապես, արհեստական ինտելեկտի հավելվածների ներուժը առավելագույնի հասցնելու համար խորհուրդ է տրվում օգտագործել վեկտորային տվյալների բազա, որն աջակցում է բարդ առանձնահատկություններ, ինչպիսիք են վեկտորային թվաբանությունը և նմանությունների որոնումը:
Ինչու՞ պետք է օգտագործեք վեկտորային տվյալների բազա:
Վեկտորային տվյալների բազայի օգտագործման առավել բնորոշ նպատակը արտադրության մեջ վեկտորային որոնումն է: Որոնման այս ձևով համեմատվում է բազմաթիվ տարրերի նմանությունը որոնման հարցման կամ թեմայի տարրի հետ: Վեկտորային տվյալների բազան կարող է համեմատել այս տարրերի նմանությունը՝ գտնելու ամենամոտ համընկնումները՝ վերափոխելով առարկայական տարրը կամ հարցումը վեկտորի՝ օգտագործելով նույն ML ներդրման մոդելը:
Սա տալիս է ճշգրիտ արդյունքներ՝ խուսափելով ստանդարտ որոնման տեխնոլոգիաների կողմից արտադրված անտեղի արդյունքներից:
Պատկեր, աուդիո, վիդեո նմանության որոնում
Պատկերները, երաժշտությունը, տեսանյութը և այլ չկառուցված տեղեկատվությունը կարող է դժվար լինել դասակարգել և պահպանել սովորական տվյալների բազայում: Վեկտորային տվյալների բազաները հիանալի պատասխան են դրա համար, քանի որ դրանք կարող են արագ որոնել համադրելի տարրեր նույնիսկ հսկայական տվյալների հավաքածուներում: Այս մեթոդը մարդ չի պահանջում տվյալների պիտակավորում կամ պիտակավորում և կարող է արագ գտնել ամենամոտ համընկնումները՝ հիմնվելով նմանության միավորների վրա:
Վարկանիշի և առաջարկությունների շարժիչներ
Վեկտորային տվյալների բազաները նույնպես հարմար են վարկանիշավորման և առաջարկությունների համակարգերում օգտագործելու համար: Դրանք կարող են օգտագործվել նախորդ գնումների կամ ընթացիկ ապրանքների հետ համեմատելի բաներ առաջարկելու համար, որոնք սպառողը նայում է:
Համատեղ զտման կամ հանրաճանաչության ցուցակներից կախված լինելու փոխարեն՝ հոսքային մեդիա ծառայությունները կարող են օգտագործել օգտատերերի երգերի վարկանիշները՝ անհատին անհատականացված կատարյալ համընկնող առաջարկներ տրամադրելու համար: Նրանք կարող են գտնել համեմատելի ապրանքներ՝ հիմնվելով մոտակա համընկնումների վրա:
Իմաստային որոնում
Իմաստային որոնումը տեքստի և փաստաթղթերի որոնման ուժեղ գործիք է, որը դուրս է գալիս սովորական բանալի բառերի որոնումներից: Տեքստի, արտահայտությունների և ամբողջ փաստաթղթերի տողերի իմաստն ու համատեքստը կարելի է հասկանալ՝ օգտագործելով վեկտորային տվյալների բազաները՝ բնականից վեկտորային ներկառուցումները պահելու և ինդեքսավորելու համար: Լեզվի մշակման մոդելներ.
Այսպիսով, օգտվողները կկարողանան ավելի արագ գտնել այն, ինչ իրենց պետք է, առանց հասկանալու, թե ինչպես են տվյալները դասակարգվում:
Վեկտորային տվյալների բազաների տեխնոլոգիաներ
Գոյություն ունեն վեկտորային տվյալների բազայի տարբեր տեխնոլոգիաներ, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի իր առավելություններն ու թերությունները:
Պինեկոն, Ֆայս, Զայրացնել, Միլվուս, եւ Հնսւլիբ ավելի հայտնի հնարավորություններից մի քանիսն են:
Պինեկոն
Այն ամպի վրա հիմնված վեկտորային տվյալների բազա է: Դուք կարող եք զարգացնել իրական ժամանակի նմանության որոնման հավելվածներ: Այն հնարավորություն է տալիս օգտվողներին պահպանել և ուսումնասիրել բարձրաչափ վեկտորային ներկառուցումները միլիվայրկյան ուշացումներով:
Սա այն դարձնում է հարմար այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են առաջարկությունների համակարգերը, նկարների և տեսանյութերի որոնումը և բնական լեզվի մշակումը:
Pinecone-ի հիմնական առանձնահատկությունները ներառում են ավտոմատ ինդեքսավորում, իրական ժամանակի թարմացումներ, հարցումների ավտոմատ կարգավորում և REST API՝ ընթացիկ գործընթացների հետ պարզ փոխազդեցության համար: Նրա ճարտարապետությունը կառուցված է մասշտաբայնության և ամրության համար: Դուք կարող եք հեշտությամբ կառավարել հսկայական քանակությամբ տվյալներ՝ պահպանելով բարձր հասանելիությունը:
Ֆայս
Դա Facebook-ի բաց կոդով փաթեթ է, որն ապահովում է լայնածավալ վեկտորների ինդեքսավորման և որոնման ալգորիթմների առաջադեմ ներդրում:
Այն աջակցում է վեկտորային որոնման մի քանի մեթոդների: Դրա հիմնական առավելություններից մեկը դրա արագությունն ու մասշտաբայնությունն է, որը թույլ է տալիս արագ որոնումներ կատարել նույնիսկ միլիարդավոր վեկտորներով տվյալների հավաքածուներում:
Զայրացնել
Մյուս կողմից, Annoy-ը C++ գրադարան է, որը կառուցված է մոտավոր մոտավոր հարևանների մոտավոր որոնման համար: Այն հեշտ է օգտագործել և արագորեն իրականացնում է պատահական նախագծման ծառի տեխնիկան:
Annoy-ը նվազագույն հիշողության հետքի գրադարան է, որը հարմար է ռեսուրսներով սահմանափակված սցենարներում օգտագործման համար:
Միլվուս
Milvus-ը ազատ և բաց կոդով վեկտորային տվյալների բազա է՝ լայնածավալ վեկտորներ պահելու և որոնելու համար: Այն աջակցում է մի շարք ինդեքսավորման մեթոդների, ներառյալ IVF-ն և HNSW-ն, և կարող է հեշտությամբ կառավարել միլիոնավոր վեկտորներ:
GPU-ի արագացման հնարավորությունը, որը կարող է մեծապես արագացնել որոնման գործընթացը, նրա ամենատարբեր հատկանիշներից մեկն է:
Այն հեշտությամբ լավագույն ընտրությունն է, երբ որոշում եք ընտրել վեկտորային տվյալների բազաների համար արտադրանք:
Հնսւլիբ
Hnswlib-ը ևս մեկ բաց կոդով գրադարան է, որն ապահովում է հիերարխիկ նավարկվող փոքր աշխարհի ցանց՝ բարձրաչափ վեկտորները արագ ինդեքսավորելու և որոնելու համար:
Այն հիանալի է այն իրավիճակների համար, երբ վեկտորային տարածությունը անընդհատ փոխվում է, և այն ապահովում է աճող ինդեքսավորում՝ ինդեքսը նոր վեկտորների հետ ընթացիկ պահելու համար: Այն նաև չափազանց կարգավորելի է, ինչը թույլ է տալիս օգտվողներին ճշգրտել ճշգրտության և արագության հավասարակշռությունը:
Հնարավոր թերություններ
Թեև վեկտորային տվյալների շտեմարաններն ունեն բազմաթիվ առավելություններ, դրանք ունեն նաև զգալի թերություններ: Հնարավոր մտահոգություններից մեկը վեկտորային ներկառուցումները կառավարելու համար պահանջվող պահեստի մեծ քանակն է:
Ավելին, վեկտորային տվյալների բազաները կարող են պայքարել որոշակի տվյալների տեսակների հետ, ինչպիսիք են հակիրճ կամ շատ մասնագիտացված հարցումները: Վերջապես, այս տվյալների շտեմարանների ստեղծումն ու օպտիմիզացումը կարող է ներառել զգալի հմտություններ՝ դրանք ավելի քիչ հասանելի դարձնելով որոշ օգտվողների համար:
Ո՞րն է հաջորդ մակարդակը:
Հորիզոնում կան տարբեր հնարավոր բարելավումներ, քանի որ վեկտորային տվյալների բազաները շարունակում են զարգանալ: Ոլորտներից մեկը, որտեղ կարող է զգալի առաջընթաց լինել, ավելի ճշգրիտ և արդյունավետ NLP մոդելների ստեղծումն է:
Սա կարող է հանգեցնել բարելավված վեկտորային ներկառուցումների, որոնք ավելի ճշգրիտ են ֆիքսում տեքստի իմաստն ու համատեքստը՝ որոնումները դարձնելով ավելի ճշգրիտ և տեղին:
Առաջընթացի մեկ այլ ոլորտ կարող է լինել ավելի առաջադեմ ալգորիթմները վարկանիշավորման և առաջարկությունների շարժիչների համար, որոնք թույլ են տալիս նույնիսկ ավելի հարմարեցված և նպատակային առաջարկություններ:
Ավելին, տեխնոլոգիայի առաջընթացը, ինչպիսիք են GPU-ները և մասնագիտացված պրոցեսորները, կարող են օգնել բարձրացնել վեկտորային տվյալների բազայի գործողությունների արագությունն ու արդյունավետությունը: Այս կերպ նրանք կարող են ավելի հասանելի լինել օգտվողների և հավելվածների ավելի լայն տեսականի:
Թողնել գրառում