בינה מלאכותית (AI) משנה את האופן שבו אנו מעבדים ומעריכים נתונים. וכן, מסדי נתונים וקטוריים הם אחד הכלים העיקריים שמניעים את המעבר הזה.
מסדי נתונים אלה יעילים ביותר באחסון ושליפה של ייצוגי נתונים במידות גבוהות.
יש להם פוטנציאל למלא תפקיד קריטי בהצלחת יישומי בינה מלאכותית כמו עיבוד שפה טבעית, זיהוי תמונות ומערכות המלצות.
בפוסט זה, נבחן את התחום המרתק של מסדי נתונים וקטוריים ב-AI ומדוע הם הפכו חשובים כל כך עבור מדעני נתונים ומומחי למידת מכונה.
מדוע מסדי נתונים יחסיים אינם מתאימים ליישומי בינה מלאכותית
אנו בדרך כלל מאחסנים ומחזירים נתונים באמצעות מסדי נתונים יחסיים מסורתיים. עם זאת, מסדי נתונים אלה לא תמיד מתאימים לייצוגי נתונים במימד גבוה, שהם דרישה נפוצה ביישומי AI רבים.
עיבוד הכמויות העצומות של נתונים לא מובנים המשמשים לעתים קרובות ב-AI יכול להיות מאתגר בשל האופי המאורגן של מסדי הנתונים הללו.
מומחים רצו להימנע מחיפושים מושהים ובלתי יעילים. לכן, כדי להתגבר על האתגרים הללו, הם השתמשו בפתרונות כמו השטחה מבני מידע. עם זאת, זה היה הליך שלוקח זמן ונוטה לשגיאות.
שיטה יעילה יותר לאחסון ושליפה של נתונים במידות גבוהות צמחה עם עלייתם של מסדי נתונים וקטוריים. בדרך זו, ניתן לקבל יישומי AI יעילים ומוצלחים יותר.
עכשיו, בואו נראה איך מסדי הנתונים הווקטוריים האלה עובדים.
מהם בעצם מסדי נתונים וקטוריים?
מסדי נתונים וקטוריים הם מסדי נתונים מיוחדים שנועדו לאחסן ולטפל בכמויות אדירות של נתונים במידות גבוהות בצורה של וקטורים.
וקטורים הם ייצוגי נתונים מתמטיים המתארים אובייקטים על סמך מאפיינים או איכויות שונות שלהם.
כל וקטור מייצג נקודת נתונים בודדת, כגון מילה או תמונה, והוא מורכב מאוסף של ערכים המתארים את איכויותיו הרבות. משתנים אלה ידועים לפעמים כ"תכונות" או "ממדים".
תמונה, למשל, יכולה להיות מיוצגת כווקטור של ערכי פיקסלים, אבל משפט שלם יכול להיות מיוצג כווקטור של הטבעות מילים.
מסדי נתונים וקטוריים משתמשים באסטרטגיות אינדקס כדי להקל על גילוי וקטורים הדומים לוקטור שאילתה מסוים. זה מועיל במיוחד ב למידת מכונה יישומים, מכיוון שחיפושי דמיון משמשים לעתים קרובות כדי לגלות נקודות נתונים דומות או ליצור הצעות.
פעולות פנימיות של מסדי נתונים וקטוריים
מסדי נתונים וקטוריים משמשים לאחסון ואינדקס וקטורים בעלי מימדים גבוהים המיוצרים על ידי טכניקות כגון למידה עמוקה. וקטורים אלה הם ייצוגים מספריים של פריטי נתונים מורכבים המתורגמים למרחב בעל מימד נמוך יותר תוך שמירה על מידע חיוני באמצעות טכניקת הטבעה.
לכן, מסדי נתונים וקטוריים בנויים כדי להתאים למבנה המסוים של הטבעות וקטוריות, והם משתמשים באלגוריתמים לאינדקס כדי לחפש ולאחזר וקטורים ביעילות על סמך הדמיון שלהם לוקטור שאילתה.
איך זה עובד?
מסדי נתונים וקטוריים פועלים בדומה לקופסאות קסם המאחסנות ומסדרות פריטי נתונים מסובכים.
הם משתמשים בגישות PQ ו- HNSW כדי לזהות ולקבל את המידע הנכון במהירות. PQ מתפקד בדומה ללבנת לגו, מעבה וקטורים לחלקים קטנים כדי לסייע בחיפוש אחר אלה דומים.
HNSW, לעומת זאת, מפתחת רשת של קישורים כדי לארגן את הוקטורים בהיררכיה, מה שהופך את הניווט והחיפוש לפשוטים יותר. אפשרויות יצירתיות אחרות, כגון הוספה והפחתה של וקטורים כדי לזהות קווי דמיון והבדלים, נתמכות גם על ידי מסדי נתונים וקטוריים.
כיצד משתמשים במסדי נתונים וקטוריים ב-AI?
למאגרי מידע וקטוריים יש פוטנציאל רב בתחום של בינה מלאכותית. הם עוזרים לנו לנהל ביעילות כמויות גדולות של נתונים ותומכים בפעולות מתוחכמות כגון חיפוש דמיון ואריתמטיקה וקטורית.
הם הפכו לכלים חיוניים במגוון רחב של יישומים. אלה כוללים עיבוד שפה טבעית, זיהוי תמונות ומערכות המלצות. הטבעות וקטוריות, למשל, משמשות בעיבוד שפה טבעית כדי לתפוס את המשמעות וההקשר של הטקסט, מה שמאפשר תוצאות חיפוש מדויקות ורלוונטיות.
מסדי נתונים וקטוריים בזיהוי תמונות יכולים לחפש תמונות דומות ביעילות, אפילו במערכי נתונים גדולים. הם יכולים גם להציע פריטים או מידע דומים ללקוחות על סמך אהבתם והתנהגותם במערכות המלצות.
שיטות עבודה מומלצות לשימוש במסדי נתונים וקטוריים בבינה מלאכותית
כדי להתחיל, יש לעבד מראש ולנרמל את וקטורי הקלט לפני שהם מאוחסנים במסד הנתונים. זה יכול להגביר את הדיוק והביצועים של החיפוש הווקטורי.
שנית, יש לבחור את אלגוריתם האינדקס המתאים בהתאם למקרה השימוש האישי ולהפצת הנתונים. לאלגוריתמים משתנים יש פשרות משתנות בין דיוק ומהירות, ולבחירת המתאים יכולה להיות השפעה ניכרת על ביצועי החיפוש.
שלישית, כדי להבטיח ביצועים מיטביים, יש לנטר ולתחזק את מסד הנתונים הווקטוריים באופן קבוע. זה כרוך באינדקס מחדש של מסד הנתונים לפי הצורך, כוונון עדין של פרמטרי האינדקס, וניטור ביצועי החיפוש כדי לגלות ולפתור קשיים כלשהם.
לבסוף, כדי למקסם את הפוטנציאל של יישומי בינה מלאכותית, מומלץ להשתמש במסד נתונים וקטור התומך בתכונות מתוחכמות כגון חשבון וקטור וחיפוש דמיון.
מדוע כדאי להשתמש במסד נתונים וקטור?
המטרה האופיינית ביותר לשימוש במסד נתונים וקטורי היא חיפוש וקטור בייצור. הדמיון של פריטים רבים לשאילתת חיפוש או לפריט נושא מושווה בצורת חיפוש זו. למסד הנתונים הוקטור יש פוטנציאל להשוות את הדמיון של פריטים אלה כדי לגלות את ההתאמות הקרובות ביותר על ידי הפיכת פריט הנושא או השאילתה לווקטור באמצעות אותו מודל הטמעת ML.
זה מייצר תוצאות מדויקות תוך הימנעות מתוצאות לא רלוונטיות המיוצרות על ידי טכנולוגיות חיפוש סטנדרטיות.
חיפוש דמיון תמונה, אודיו, וידאו
תמונות, מוזיקה, וידאו ומידע לא מובנה אחר יכולים להיות קשים לקטגוריה ולאחסן במסד נתונים טיפוסי. מסדי נתונים וקטוריים הם תשובה מצוינת לכך מכיוון שהם יכולים לחפש פריטים דומים במהירות אפילו במערך נתונים עצום. שיטה זו אינה דורשת אדם תיוג או תיוג נתונים ויכול לאתר במהירות את ההתאמות הקרובות ביותר על סמך ציוני דמיון.
מנועי דירוג והמלצה
מסדי נתונים וקטוריים מתאימים גם לשימוש במערכות דירוג והמלצות. הם יכולים לשמש כדי להמליץ על דברים דומים לרכישות קודמות או על פריט נוכחי שהצרכן מסתכל עליו.
במקום להיות תלוי בסינון שיתופי או ברשימות פופולריות, שירותי מדיה זורמת יכולים למנף את דירוג השירים של המשתמש כדי לספק הצעות מותאמות באופן מושלם לאדם. הם יכולים לאתר מוצרים דומים בהתבסס על ההתאמות הקרובות ביותר.
חיפוש סמנטי
חיפוש סמנטי הוא כלי חזק לחיפוש טקסט ומסמכים שחורג מחיפושי מילות מפתח רגילים. ניתן להבין את המשמעות וההקשר של מחרוזות של טקסט, ביטויים ומסמכים שלמים על ידי שימוש במסדי נתונים וקטוריים לאחסון ואינדקס של הטבעות וקטוריות מ-Natural מודלים לעיבוד שפה.
לכן, משתמשים יוכלו למצוא את מה שהם צריכים מהר יותר מבלי שהם צריכים להבין כיצד הנתונים מסווגים.
טכנולוגיות למאגרי מידע וקטוריים
קיימות טכנולוגיות מסד נתונים וקטוריות שונות זמינות, כל אחת עם סט יתרונות וחסרונות משלה.
צנובר, פייס, לְהַרְגִיז, מילבוס, ו הנסוליב הן חלק מהאפשרויות הפופולריות יותר.
צנובר
זהו מסד נתונים וקטור מבוסס ענן. אתה יכול לפתח אפליקציות חיפוש דמיון בזמן אמת. זה מאפשר למשתמשים לאחסן ולחקור הטמעות וקטוריות בממדים גבוהים עם זמן אחזור של אלפיות שנייה.
זה הופך אותו למתאים ליישומים כמו מערכות המלצות, חיפוש תמונות ווידאו ועיבוד שפה טבעית.
התכונות העיקריות של Pinecone כוללות אינדקס אוטומטי, עדכונים בזמן אמת, כוונון אוטומטי של שאילתות וממשק API של REST לאינטראקציה פשוטה עם תהליכים נוכחיים. הארכיטקטורה שלו בנויה עבור מדרגיות וחוסן. אתה יכול לנהל בקלות כמויות אדירות של נתונים תוך שמירה על זמינות גבוהה.
פייס
זוהי חבילת קוד פתוח של פייסבוק המספקת יישומים חדישים של אלגוריתמי אינדקס וחיפוש עבור וקטורים בקנה מידה גדול.
הוא תומך במספר טכניקות חיפוש וקטור. אחד היתרונות העיקריים שלו הוא המהירות והמדרגיות שלו, המאפשרת חיפוש מהיר גם במערך נתונים עם מיליארדי וקטורים.
לְהַרְגִיז
אננוי, לעומת זאת, היא ספריית C++ שנבנתה לחיפוש משוער של השכנים הקרובים ביותר. זה פשוט לשימוש ומיישם את טכניקת עץ ההקרנה האקראית במהירות.
Anoy היא ספריית טביעת זיכרון מינימלית המתאימה לשימוש בתרחישים מוגבלי משאבים.
מילבוס
Milvus הוא מסד נתונים וקטורים חינמי ומקור פתוח לאחסון וחיפוש וקטורים בקנה מידה גדול. הוא תומך במגוון טכניקות אינדקס, כולל IVF ו- HNSW, ויכול לנהל בקלות מיליוני וקטורים.
יכולת האצת ה-GPU שלו, שעשויה לזרז מאוד את תהליך החיפוש, היא אחת התכונות המובהקות שלו.
זוהי בקלות הבחירה הטובה ביותר כאשר מחליטים לבחור מוצר עבור מסדי נתונים וקטוריים.
הנסוליב
Hnswlib היא ספריית קוד פתוח נוספת המספקת רשת היררכית ניתנת לניווט בעולם קטן לאינדקס וחיפוש מהיר של וקטורים בעלי מימדים גבוהים.
זה נהדר עבור מצבים שבהם המרחב הווקטורי משתנה כל הזמן, והוא מספק אינקרמנטלי אינקרמנטלי כדי לשמור על האינדקס עדכני עם וקטורים חדשים. זה גם מתכוונן מאוד, ומאפשר למשתמשים לכוונן עדין את האיזון בין דיוק ומהירות.
חסרונות אפשריים
בעוד שלמסדי נתונים וקטוריים יש יתרונות רבים, יש להם גם חסרונות משמעותיים. דאגה אפשרית אחת היא כמות האחסון הגבוהה הנדרשת לניהול הטבעות וקטוריות.
יתר על כן, מסדי נתונים וקטוריים עשויים להיאבק עם סוגי נתונים מסוימים, כגון שאילתות קצרות או מיוחדות מאוד. לבסוף, הקמה ואופטימיזציה של מסדי נתונים אלה עשויה להיות כרוכה במיומנות משמעותית, מה שהופך אותם לפחות נגישים למשתמשים מסוימים.
מהי הרמה הבאה?
ישנם שיפורים אפשריים שונים באופק כאשר מסדי נתונים וקטוריים ממשיכים להתפתח. תחום אחד שבו עשויה להיות התקדמות משמעותית הוא ביצירת מודלים מדויקים ויעילים יותר של NLP.
זה עשוי להוביל להטמעות וקטוריות משופרות שתופסות את המשמעות וההקשר של הטקסט בצורה מדויקת יותר, מה שהופך את החיפושים למדוייקים ורלוונטיים עוד יותר.
תחום נוסף לקידום עשוי להיות אלגוריתמים מתקדמים יותר למנועי דירוג והמלצות, המאפשרים המלצות מותאמות וממוקדות אף יותר.
יתר על כן, התקדמות הטכנולוגיה, כגון GPUs ומעבדים מיוחדים, עשויה לסייע להגביר את המהירות והיעילות של פעולות מסד נתונים וקטוריות. כך הם יכולים להיות נגישים יותר למגוון רחב יותר של משתמשים ויישומים.
השאירו תגובה