Жасанды интеллект (AI) деректерді өңдеу және бағалау әдісін өзгертеді. Ал, векторлық деректер базасы осы ауысуды басқаратын негізгі құралдардың бірі болып табылады.
Бұл дерекқорлар жоғары өлшемді деректер көріністерін сақтауда және алуда өте тиімді.
Олардың табиғи тілді өңдеу, кескінді тану және ұсыныстар беру жүйелері сияқты AI қосымшаларының сәттілігінде шешуші рөл ойнау мүмкіндігі бар.
Бұл постта біз AI-дағы векторлық деректер базасының қызықты саласын және олардың деректер ғалымдары мен машиналық оқыту мамандары үшін неге соншалықты маңызды болғанын қарастырамыз.
Неліктен реляциялық деректер базалары AI қолданбалары үшін жеткіліксіз
Біз әдетте дәстүрлі реляциялық дерекқорды пайдаланып деректерді сақтаймыз және аламыз. Дегенмен, бұл дерекқорлар жоғары өлшемді деректерді ұсыну үшін әрқашан қолайлы бола бермейді, бұл көптеген AI қолданбаларында ортақ талап болып табылады.
AI-да жиі қолданылатын құрылымдалмаған деректердің үлкен көлемін өңдеу осы дерекқорлардың ұйымдастырылған сипатына байланысты қиын болуы мүмкін.
Сарапшылар кешіктірілген және тиімсіз іздеулерден аулақ болғысы келді. Осылайша, бұл қиындықтарды жеңу үшін олар тегістеу сияқты шешімдерді қолданды мәліметтер құрылымы. Дегенмен, бұл көп уақытты қажет ететін және қателесуге бейім процедура болды.
Векторлық деректер қорының өсуімен жоғары өлшемді деректерді сақтау және алудың тиімді әдісі пайда болды. Осылайша, жеңілдетілген және сәтті AI қосымшаларына ие болуға болады.
Енді осы векторлық деректер қоры қалай жұмыс істейтінін көрейік.
Векторлық мәліметтер базасы дегеніміз не?
Векторлық деректер базасы - бұл векторлар түріндегі үлкен өлшемді мәліметтерді сақтауға және өңдеуге арналған арнайы деректер базасы.
Векторлар – объектілерді олардың әртүрлі сипаттамалары немесе сапалары негізінде сипаттайтын математикалық мәліметтерді ұсыну.
Әрбір вектор сөз немесе сурет сияқты жалғыз деректер нүктесін білдіреді және оның көптеген қасиеттерін сипаттайтын мәндер жиынтығынан тұрады. Бұл айнымалылар кейде «мүмкіндіктер» немесе «өлшемдер» ретінде белгілі.
Сурет, мысалы, пиксель мәндерінің векторы ретінде ұсынылуы мүмкін, бірақ бүкіл сөйлем сөз ендірілген вектор ретінде ұсынылуы мүмкін.
Векторлық дерекқорлар нақты сұрау векторына ұқсас векторларды табуды жеңілдету үшін индекстеу стратегияларын пайдаланады. Бұл әсіресе пайдалы машина оқыту қолданбалар, өйткені ұқсастық іздеулері салыстырмалы деректер нүктелерін табу немесе ұсыныстар жасау үшін жиі пайдаланылады.
Векторлық деректер қорының ішкі жұмысы
Векторлық дерекқорлар сияқты әдістермен жасалған жоғары өлшемді векторларды сақтау және индекстеу үшін пайдаланылады терең білім алу. Бұл векторлар енгізу әдісі арқылы маңызды ақпаратты сақтай отырып, төменгі өлшемді кеңістікке аударылатын күрделі деректер элементтерінің сандық көрінісі болып табылады.
Сонымен, векторлық дерекқорлар векторлық ендірудің нақты құрылымын орналастыру үшін құрастырылған және олар векторларды сұрау векторына ұқсастығы негізінде тиімді іздеу және алу үшін индекстеу алгоритмдерін пайдаланады.
Ол қалай жұмыс істейді?
Векторлық дерекқорлар күрделі деректер элементтерін сақтайтын және реттейтін сиқырлы қораптарға ұқсас жұмыс істейді.
Олар дұрыс ақпаратты жылдам анықтау және алу үшін PQ және HNSW тәсілдерін пайдаланады. PQ Лего кірпішіне ұқсас жұмыс істейді, салыстырылатындарды іздеуге көмектесу үшін векторларды шағын бөліктерге конденсациялайды.
HNSW, керісінше, навигация мен іздеуді жеңілдете отырып, иерархиядағы векторларды ұйымдастыру үшін сілтемелер желісін жасайды. Ұқсастықтар мен айырмашылықтарды анықтау үшін векторларды қосу және азайту сияқты басқа шығармашылық опцияларға да векторлық дерекқорлар қолдау көрсетеді.
Векторлық деректер базасы АИ-де қалай қолданылады?
векторлық мәліметтер базасы саласында үлкен әлеуетке ие жасанды интеллект. Олар бізге деректердің үлкен көлемін тиімді басқаруға көмектеседі және ұқсастықты іздеу және векторлық арифметика сияқты күрделі операцияларды қолдайды.
Олар қолданудың кең ауқымында таптырмас құралдарға айналды. Оларға табиғи тілді өңдеу, суретті тану және ұсыныс жүйелері жатады. Мысалы, векторлық кірістірулер нақты және сәйкес іздеу нәтижелерін алуға мүмкіндік беретін мәтіннің мағынасы мен контекстін түсіну үшін табиғи тілді өңдеуде қолданылады.
Кескінді танудағы векторлық дерекқорлар салыстырмалы суреттерді тіпті үлкен деректер жинақтарында да тиімді іздей алады. Олар сондай-ақ ұсыныстар жүйелеріндегі ұнатулары мен мінез-құлқына негізделген тұтынушыларға салыстырмалы элементтерді немесе ақпаратты ұсына алады.
Жасанды интеллектте векторлық деректер қорын пайдаланудың үздік тәжірибелері
Бастау үшін кіріс векторлары дерекқорда сақталмас бұрын алдын ала өңделуі және қалыпқа келтірілуі керек. Бұл векторлық іздеудің дәлдігі мен өнімділігін арттыруы мүмкін.
Екіншіден, жеке пайдалану жағдайына және деректерді таратуға байланысты дұрыс индекстеу алгоритмін таңдау керек. Әртүрлі алгоритмдер дәлдік пен жылдамдық арасында әртүрлі келіссөздерге ие және сәйкесті таңдау іздеу өнімділігіне айтарлықтай әсер етуі мүмкін.
Үшіншіден, оңтайлы өнімділікке кепілдік беру үшін векторлық дерекқорды үнемі бақылап отыру керек. Бұл қажет болған жағдайда дерекқорды қайта индекстеуді, индекстеу параметрлерін дәл баптауды және кез келген қиындықтарды табу және шешу үшін іздеу өнімділігін бақылауды қамтиды.
Ақырында, AI қолданбаларының әлеуетін барынша арттыру үшін векторлық арифметика және ұқсастықты іздеу сияқты күрделі мүмкіндіктерді қолдайтын векторлық дерекқорды пайдалану ұсынылады.
Неліктен векторлық дерекқорды пайдалану керек?
Векторлық мәліметтер базасын пайдаланудың ең типтік мақсаты өндірісте векторлық іздеу болып табылады. Көптеген элементтердің іздеу сұрауына немесе тақырып элементіне ұқсастығы іздеудің осы түрінде салыстырылады. Векторлық дерекқорда тақырып элементін немесе сұрауды бірдей ML ендіру үлгісін пайдаланып векторға түрлендіру арқылы ең жақын сәйкестіктерді табу үшін осы элементтердің ұқсастығын салыстыру мүмкіндігі бар.
Бұл стандартты іздеу технологияларымен жасалған маңызды емес нәтижелерді болдырмай дәл нәтиже береді.
Сурет, аудио, бейне ұқсастығын іздеу
Суреттерді, музыканы, бейнені және басқа құрылымдалмаған ақпаратты типтік дерекқорда санаттау және сақтау қиын болуы мүмкін. Векторлық дерекқорлар бұл үшін тамаша жауап болып табылады, өйткені олар салыстырмалы элементтерді тіпті үлкен деректер жиынтығында жылдам іздей алады. Бұл әдіс адамды қажет етпейді деректерді белгілеу немесе таңбалау және ұқсастық ұпайларына негізделген ең жақын сәйкестіктерді жылдам таба алады.
Рейтинг және ұсыныс қозғалтқыштары
Векторлық мәліметтер базасы рейтинг пен ұсыныс жүйелерінде де пайдалануға өте қолайлы. Оларды бұрынғы сатып алулармен немесе тұтынушы қарап отырған ағымдағы затпен салыстыруға болатын нәрселерді ұсыну үшін пайдалануға болады.
Бірлескен сүзгілеуге немесе танымалдық тізімдеріне байланысты емес, ағынды медиа қызметтері жеке тұлғаға жекелендірілген тамаша сәйкес ұсыныстарды қамтамасыз ету үшін пайдаланушының ән рейтингтерін пайдалана алады. Олар ең жақын сәйкестіктер негізінде салыстырмалы өнімдерді таба алады.
Семантикалық іздеу
Семантикалық іздеу - бұл қарапайым кілт сөздерді іздеуден тыс күшті мәтін мен құжаттарды іздеу құралы. Мәтін жолдарының, сөз тіркестерінің және тұтас құжаттардың мағынасы мен контекстін Natural векторлық кірістірулерді сақтау және индекстеу үшін векторлық дерекқорларды пайдалану арқылы түсінуге болады. Тілдерді өңдеу үлгілері.
Осылайша, пайдаланушылар деректердің қалай жіктелетінін түсінбестен өздеріне қажет нәрсені тезірек таба алады.
Векторлық деректер қорына арналған технологиялар
Әр түрлі векторлық деректер базасының технологиялары бар, олардың әрқайсысының өзіндік артықшылықтары мен кемшіліктері бар.
Пинекон, Фаис, Мазалау, Милвус, және Hnswlib ең танымал мүмкіндіктердің кейбірі.
Пинекон
Бұл бұлтқа негізделген векторлық деректер базасы. Нақты уақытта ұқсастықты іздеу қолданбаларын әзірлеуге болады. Ол пайдаланушыларға миллисекундтық кідірістері бар жоғары өлшемді векторлық ендірулерді сақтауға және зерттеуге мүмкіндік береді.
Бұл оны ұсыныстар жүйелері, сурет пен бейне іздеу және табиғи тілді өңдеу сияқты қолданбаларға қолайлы етеді.
Pinecone негізгі мүмкіндіктеріне автоматты индекстеу, нақты уақыттағы жаңартулар, сұрауларды автоматты реттеу және ағымдағы процестермен қарапайым әрекеттесу үшін REST API кіреді. Оның архитектурасы ауқымдылық пен беріктік үшін жасалған. Жоғары қолжетімділікті сақтай отырып, деректердің үлкен көлемін оңай басқара аласыз.
Фаис
Бұл үлкен масштабты векторлар үшін индекстеу және іздеу алгоритмдерінің алдыңғы қатарлы іске асырылуын қамтамасыз ететін Facebook ашық бастапқы пакеті.
Ол бірнеше векторлық іздеу әдістерін қолдайды. Оның негізгі артықшылықтарының бірі оның жылдамдығы мен ауқымдылығы болып табылады, ол тіпті миллиардтаған векторлары бар деректер жиынында жылдам іздеуге мүмкіндік береді.
Мазалау
Екінші жағынан, Annoy - бұл жоғары өлшемді шамамен жақын көршілерді іздеуге арналған C++ кітапханасы. Пайдалану оңай және кездейсоқ проекциялар ағашының техникасын жылдам жүзеге асырады.
Annoy - ресурс шектеулі сценарийлерде пайдалануға жарамды жад ізінің ең аз кітапханасы.
Милвус
Milvus - үлкен масштабты векторларды сақтауға және іздеуге арналған тегін және бастапқы коды ашық векторлық деректер базасы. Ол IVF және HNSW сияқты әртүрлі индекстеу әдістерін қолдайды және миллиондаған векторларды оңай басқара алады.
Іздеу процесін айтарлықтай жылдамдатуы мүмкін GPU жеделдету мүмкіндігі оның ең ерекше ерекшеліктерінің бірі болып табылады.
Бұл векторлық деректер базасы үшін өнімді таңдауды шешкен кезде оңай ең жақсы таңдау.
Hnswlib
Hnswlib - бұл жоғары өлшемді векторларды жылдам индекстеу және іздеу үшін иерархиялық навигациялық шағын әлемдік желіні қамтамасыз ететін тағы бір ашық бастапқы кітапхана.
Бұл векторлық кеңістік үнемі өзгеретін жағдайлар үшін тамаша және ол индексті жаңа векторлармен ағымдағы күйге дейін сақтау үшін қосымша индекстеуді қамтамасыз етеді. Ол сондай-ақ пайдаланушыларға дәлдік пен жылдамдықтың тепе-теңдігін дәл реттеуге мүмкіндік беретін өте реттелетін.
Ықтимал кемшіліктер
Векторлық мәліметтер базасының көптеген артықшылықтары болғанымен, олардың айтарлықтай кемшіліктері де бар. Ықтимал алаңдаушылықтың бірі векторлық ендірулерді басқару үшін қажет жадтың жоғары көлемі болып табылады.
Сонымен қатар, векторлық дерекқорлар қысқа немесе өте арнайы сұраулар сияқты белгілі бір деректер түрлерімен күресуі мүмкін. Соңында, бұл дерекқорларды орнату және оңтайландыру елеулі дағдыларды талап етуі мүмкін, бұл олардың кейбір пайдаланушылар үшін қол жетімділігін азайтады.
Келесі деңгей дегеніміз не?
Көкжиекте әртүрлі мүмкін жақсартулар бар, өйткені векторлық дерекқорлар дамып келеді. Елеулі прогреске қол жеткізуге болатын саланың бірі - дәлірек және тиімді NLP үлгілерін жасау.
Бұл мәтіннің мағынасы мен мәтінмәнін дәлірек түсіретін, іздеулерді дәлірек және сәйкес ететін жақсартылған векторлық ендіруге әкелуі мүмкін.
Жетістікке жетудің тағы бір саласы бұдан да бейімделген және мақсатты ұсыныстарға мүмкіндік беретін рейтинг пен ұсыныс қозғалтқыштарының жетілдірілген алгоритмдері болуы мүмкін.
Сонымен қатар, графикалық процессорлар және арнайы процессорлар сияқты технологиядағы жетістіктер векторлық дерекқор операцияларының жылдамдығы мен тиімділігін арттыруға көмектесуі мүмкін. Осылайша олар пайдаланушылар мен қолданбалардың кең ауқымы үшін қол жетімді болуы мүмкін.
пікір қалдыру