人工知能 (AI) は、データの処理と評価の方法を変えています。 そして、ベクター データベースは、この移行を推進する主要なツールの XNUMX つです。
これらのデータベースは、高次元のデータ表現を格納および取得する際に非常に効率的です。
自然言語処理、画像認識、レコメンデーション システムなどの AI アプリケーションの成功に重要な役割を果たす可能性があります。
この投稿では、AI におけるベクトル データベースの魅力的な分野と、それらがデータ サイエンティストや機械学習の専門家にとって非常に重要になった理由を見ていきます。
リレーショナル データベースが AI アプリケーションに適していない理由
通常、従来のリレーショナル データベースを使用してデータを保存および取得します。 ただし、これらのデータベースは、多くの AI アプリケーションで一般的な要件である高次元データ表現に常に適しているとは限りません。
AI でよく使用される膨大な量の非構造化データの処理は、これらのデータベースの組織化された性質のために困難な場合があります。
専門家は、検索の遅れや効果のない検索を避けたいと考えていました。 したがって、これらの課題を克服するために、彼らはフラット化などのソリューションを使用しました データ構造. ただし、これは時間がかかり、エラーが発生しやすい手順でした。
ベクターデータベースの台頭により、高次元データを保存および取得するためのより効果的な方法が登場しました。 このようにして、より合理化された効果的な AI アプリケーションを作成することができます。
では、これらのベクター データベースがどのように機能するかを見てみましょう。
ベクターデータベースとは正確には何ですか?
ベクター データベースは、大量の高次元データをベクター形式で格納および処理することを目的とした特殊なデータベースです。
ベクトルは、さまざまな特性や性質に基づいてオブジェクトを記述する数学的データ表現です。
各ベクトルは、単語や画像などの単一のデータ ポイントを表し、その多くの性質を表す値のコレクションで構成されます。 これらの変数は、「機能」または「寸法」と呼ばれることもあります。
たとえば、画像はピクセル値のベクトルとして表すことができますが、文全体は単語埋め込みのベクトルとして表すことができます。
ベクトル データベースは、特定のクエリ ベクトルに類似したベクトルの検出を容易にするためにインデックス戦略を採用しています。 これは特に有益です 機械学習 類似性検索は、比較可能なデータ ポイントを発見したり、提案を生成したりするために頻繁に使用されるためです。
ベクターデータベースの内部構造
ベクター データベースは、 深い学習. これらのベクトルは、埋め込み技術を介して重要な情報を維持しながら、低次元空間に変換される複雑なデータ項目の数値表現です。
そのため、ベクトル データベースは、ベクトル埋め込みの特定の構造に対応するように構築されており、クエリ ベクトルとの類似性に基づいてベクトルを効果的に検索および取得するためにインデックス アルゴリズムを採用しています。
それはどのように動作しますか?
ベクトル データベースは、複雑なデータ項目を格納および配置する魔法の箱と同じように機能します。
彼らは、PQ および HNSW アプローチを採用して、正しい情報を迅速に特定して取得します。 PQ はレゴ ブロックと同様に機能し、ベクトルを小さな部分に凝縮して、比較可能なものを探すのに役立ちます。
一方、HNSW は、リンクのウェブを開発してベクトルを階層に編成し、ナビゲーションと検索をより簡単にしています。 ベクトルを足したり引いたりして類似点と相違点を検出するなど、その他の創造的なオプションもベクトル データベースでサポートされています。
ベクトル データベースは AI でどのように使用されていますか?
ベクターデータベースは、次の分野で大きな可能性を秘めています。 人工知能. それらは、大量のデータを効率的に管理し、類似検索やベクトル演算などの高度な操作をサポートするのに役立ちます。
幅広い用途で欠かせないツールとなっています。 これらには、自然言語処理、画像認識、推奨システムが含まれます。 たとえば、ベクトル埋め込みは自然言語処理で使用され、テキストの意味と文脈を把握して、正確で関連性のある検索結果を可能にします。
画像認識のベクトル データベースは、大規模なデータセットであっても、比較可能な画像を効率的に検索できます。 また、レコメンデーション システムで、顧客の好みや行動に基づいて、同等のアイテムや情報を顧客に提供することもできます。
人工知能でベクター データベースを使用するためのベスト プラクティス
まず、データベースに保存する前に、入力ベクトルを前処理して正規化する必要があります。 これにより、ベクトル検索の精度とパフォーマンスが向上します。
次に、個々のユースケースとデータ分布に応じて、適切なインデックス作成アルゴリズムを選択する必要があります。 アルゴリズムが異なれば、精度と速度のトレードオフも異なります。適切なアルゴリズムを選択すると、検索のパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。
第 XNUMX に、最適なパフォーマンスを保証するために、ベクター データベースを定期的に監視および保守する必要があります。 これには、必要に応じてデータベースを再インデックス化し、インデックス作成パラメーターを微調整し、検索パフォーマンスを監視して問題を発見して解決することが含まれます。
最後に、AI アプリケーションの可能性を最大限に引き出すには、ベクトル演算や類似検索などの高度な機能をサポートするベクトル データベースを使用することをお勧めします。
ベクター データベースを使用する理由
ベクター データベースを使用する最も一般的な目的は、本番環境でのベクター検索です。 検索クエリまたはトピック アイテムに対する多くのアイテムの類似性が、この形式の検索で比較されます。 ベクター データベースには、同じ ML 埋め込みモデルを使用して対象アイテムまたはクエリをベクターに変換することにより、これらのアイテムの類似性を比較して最も近い一致を検出する可能性があります。
これにより、標準の検索テクノロジによって生成される無関係な結果を回避しながら、正確な結果が生成されます。
画像、音声、動画の類似検索
画像、音楽、ビデオ、およびその他の構造化されていない情報は、分類して一般的なデータベースに保存するのが難しい場合があります。 ベクトル データベースは、膨大なデータセットであっても同等のアイテムを迅速に検索できるため、これに対する優れた答えです。 この方法は人間を必要としない データのタグ付けまたはラベル付け 類似性スコアに基づいて、最も近い一致をすばやく見つけることができます。
ランキングとレコメンデーションのエンジン
ベクトル データベースは、ランキング システムやレコメンデーション システムでの使用にも適しています。 それらは、消費者が以前に購入したものや現在見ているアイテムに匹敵するものを推奨するために使用できます。
ストリーミング メディア サービスは、共同フィルタリングや人気リストに依存するのではなく、ユーザーの曲の評価を利用して、個人に合わせてパーソナライズされた完全に一致する提案を提供できます。 最も近い一致に基づいて、同等の製品を見つけることができます。
セマンティック検索
セマンティック検索は、通常のキーワード検索を超える強力なテキストおよびドキュメント検索ツールです。 ベクター データベースを使用して、Natural からのベクター埋め込みを保存およびインデックス付けすることにより、テキストの文字列、フレーズ、およびドキュメント全体の意味とコンテキストを理解できます。 言語処理モデル.
そのため、ユーザーは、データがどのように分類されているかを理解する必要なく、必要なものをより迅速に見つけることができます。
ベクターデータベースのテクノロジー
利用可能なさまざまなベクター データベース テクノロジがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。
松毬, ファイス, 迷惑, トビ, ハンスリブ は、より一般的な可能性の一部です。
松毬
クラウドベースのベクターデータベースです。 リアルタイムの類似検索アプリを開発できます。 これにより、ユーザーは高次元のベクトル埋め込みをミリ秒のレイテンシで保存および探索できます。
これにより、レコメンデーション システム、画像とビデオの検索、自然言語処理などのアプリケーションに適しています。
Pinecone の主な機能には、自動インデックス作成、リアルタイム更新、クエリの自動チューニング、および現在のプロセスとの簡単な対話のための REST API が含まれます。 そのアーキテクチャは、スケーラビリティと堅牢性のために構築されています。 高可用性を維持しながら、大量のデータを簡単に管理できます。
ファイス
これは、大規模なベクトルのインデックス作成および検索アルゴリズムの最先端の実装を提供する Facebook のオープンソース パッケージです。
いくつかのベクトル検索手法をサポートしています。 その主な利点の XNUMX つは、速度とスケーラビリティです。これにより、数十億のベクトルを含むデータセットでもすばやく検索できます。
迷惑
一方、Annoy は、高次元の近似最近傍検索用に構築された C++ ライブラリです。 使い方は簡単で、ランダム プロジェクション ツリー手法をすばやく実装できます。
Annoy は、リソースに制約のあるシナリオでの使用に適した最小限のメモリ フットプリント ライブラリです。
トビ
Milvus は、大規模なベクターを保存および検索するための無料でオープンソースのベクター データベースです。 IVF や HNSW などのさまざまなインデックス作成手法をサポートし、何百万ものベクターを簡単に管理できます。
検索プロセスを大幅に高速化する可能性のある GPU アクセラレーションの機能は、その最も特徴的な機能の XNUMX つです。
ベクターデータベース用の製品を選択する際には、これが最良の選択です。
ハンスリブ
Hnswlib は、高次元ベクトルのインデックス作成と検索を迅速に行うための階層的なナビゲート可能なスモール ワールド ネットワークを提供する、もう XNUMX つのオープン ソース ライブラリです。
これは、ベクトル空間が絶えず変化する状況に最適であり、インクリメンタル インデックスを提供して、新しいベクトルでインデックスを最新の状態に保ちます。 また、非常に調整可能で、ユーザーは精度と速度のバランスを微調整できます。
考えられる欠点
ベクター データベースには多くの利点がありますが、重大な欠点もあります。 考えられる懸念の XNUMX つは、ベクトルの埋め込みを管理するために必要な大量のストレージです。
さらに、ベクトル データベースは、簡単なクエリや非常に特殊なクエリなど、特定のデータ タイプに苦労する場合があります。 最後に、これらのデータベースの設定と最適化にはかなりのスキルが必要なため、一部のユーザーにとってアクセスしにくくなる可能性があります。
ザ・ネクスト・レベルとは?
ベクターデータベースが進化し続けるにつれて、さまざまな機能強化が実現する可能性があります。 大幅な進歩が見られる分野の XNUMX つは、より正確で効率的な NLP モデルの作成です。
これにより、テキストの意味と文脈をより正確に捉えるベクトル埋め込みが改善され、検索がより正確で関連性の高いものになる可能性があります。
進歩のためのもう XNUMX つの領域は、ランキングおよびレコメンデーション エンジンのより高度なアルゴリズムであり、さらにカスタマイズされたターゲットを絞ったレコメンデーションを可能にします。
さらに、GPU や特殊な CPU などの技術の進歩により、ベクター データベース操作の速度と効率が向上する可能性があります。 このようにして、さまざまなユーザーやアプリケーションがアクセスしやすくなります。
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