Zehmetiya hunerî (AI) diguhezîne ka em çawa daneyan hildiweşîne û dinirxîne. Û, databasên vektorî yek ji wan amûrên bingehîn in ku vê veguheztinê dimeşîne.
Van databasan di hilanîn û wergirtina nûnertiyên daneya-dimensî de pir bikêr in.
Ew xwedî potansiyel in ku di serkeftina serîlêdanên AI-ê yên wekî pêvajoya zimanê xwezayî, naskirina wêneyê, û pergalên pêşniyarê de rolek girîng bilîzin.
Di vê postê de, em ê li qada balkêş a databasên vektorî yên di AI-ê de binihêrin û çima ew ji bo zanyarên daneyê û pisporên fêrbûna makîneyê ew qas girîng bûne.
Çima Daneyên Têkilî ji bo Serlêdanên AI-ê Kêmasî ne
Em bi gelemperî daneyan bi karanîna databasên pêwendiya kevneşopî hilînin û digirin. Lêbelê, ev databas her gav ji bo nûnertiyên daneya-dimîneya bilind, ku di gelek serîlêdanên AI-ê de hewcedariyek hevpar in, ne xweş in.
Pêvajoya mîqdarên mezin ên daneyên nesazkirî yên ku bi gelemperî di AI-ê de têne bikar anîn ji ber xwezaya organîze ya van databasan dikare dijwar be.
Pisporan xwestin ku ji lêgerînên dereng û bêbandor dûr bisekinin. Ji ber vê yekê, ji bo derbaskirina van kêşeyan, wan çareseriyên mîna xêzkirinê bikar anîne avahiyên daneyê. Lêbelê, ev pêvajoyek dem-dixwe û bi xeletî bû.
Rêbazek bibandortir ji bo hilanîn û wergirtina daneya mezin-dimensî bi zêdebûna databasên vektorî re derketiye holê. Bi vî rengî, mimkun e ku meriv serîlêdanên AI-ê yên sadetir û serfiraztir hebe.
Naha, em bibînin ka van databasên vektorî çawa dixebitin.
Bi rastî databasên vektorî çi ne?
Databasên vektorî databasên pispor in ku ji bo hilanîn û hilgirtina mîqdarên girseyî yên daneya-dimenseyî di forma vektoran de ne.
Vektor nûnertiyên daneya matematîkî ne ku li ser bingeha taybetmendî û taybetmendiyên wan ên cihêreng tiştan vedibêjin.
Her vektor nuqteyek daneyê yekane temsîl dike, wek peyvek an wêneyek, û ji berhevokek nirxan pêk tê ku gelek taybetmendiyên wê vedibêje. Van guhêrbar carinan wekî "taybetmendî" an "pîvan" têne zanîn.
Mînakî, wêneyek dikare wekî vektora nirxên pixelan were destnîşan kirin, lê hevokek tevahî dikare wekî vektorek binavkirina peyvan were destnîşan kirin.
Databasên vektorî stratejiyên îndekskirinê bikar tînin da ku vektorên ku dişibin vektorek pirsê ya taybetî hêsan bikin. Ev bi taybetî di nav de bikêr e fêrbûna makîneyê sepanan, ji ber ku lêgerînên wekheviyê bi gelemperî têne bikar anîn da ku nuqteyên daneya berawirdî kifş bikin an pêşniyaran çêbikin.
Karên Navxweyî yên Daneyên Vektorê
Databasên vektorê ji bo hilanîn û nîşankirina vektorên pîvaz ên bilind ên ku ji hêla teknîkên wekî mînak têne hilberandin têne bikar anîn hînbûna kûr. Van vektor temsîlên jimarî yên daneyên daneya tevlihev in ku di nav cîhek piçûktir de têne wergerandin dema ku agahdariya girîng bi teknîkek vegirtinê diparêzin.
Ji ber vê yekê, databasên vektorê têne çêkirin da ku strukturek taybetî ya vektorên vektorî bicîh bikin, û ew algorîtmayên nîşankirinê bikar tînin da ku vektoran bi bandor li ser bingeha wekheviya wan bi vektorek pirsê re bigerin û bistînin.
Çawa dixebite?
Databasên vektorî mîna qutiyên sêrbaz ên ku tomarên daneya tevlihev hildigirin û rêz dikin tevdigerin.
Ew nêzîkatiyên PQ û HNSW bikar tînin da ku bi lez agahdariya rast nas bikin û bistînin. PQ bi keriyek Lego re bi heman rengî tevdigere, vektoran di perçeyên piçûk de berhev dike da ku di lêgerîna yên hevber de bibe alîkar.
HNSW, ji hêla din ve, tevnek girêdan pêşve dike da ku vektoran di hiyerarşiyekê de birêxistin bike, navîgasyon û lêgerînê hêsantir dike. Vebijarkên din ên afirîner, wek zêdekirin û kêmkirina vektoran ji bo tespîtkirina wekhevî û cûdahiyan, ji hêla databasên vektorê ve jî têne piştgirî kirin.
Di AI-ê de Daneyên Vektor çawa têne bikar anîn?
Databasên vektorî di warê de potansiyelek mezin heye çêkirî. Ew ji me re dibin alîkar ku mîqdarên mezin ên daneyê bi bandor îdare bikin û piştgirî bidin operasyonên sofîstîke yên wekî lêgerîna wekheviyê û jimareya vektorê.
Ew di gelek sepanan de bûne amûrên domdar. Di nav wan de pêvajoya zimanê xwezayî, naskirina wêneyê, û pergalên pêşniyarê hene. Mînakî, vektorên vektorî di pêvajoyek zimanê xwezayî de têne bikar anîn da ku wate û çarçoweya nivîsê bigire, rê dide encamên lêgerînê yên rast û têkildar.
Databasên vektorî di naskirina wêneyê de dikarin wêneyên berawirdî bi bandor bigerin, tewra di danehevên mezin de. Di heman demê de ew dikarin di pergalên pêşniyarê de li gorî evîn û tevgerên wan tiştan an agahdariya berawirdî pêşkêşî xerîdaran bikin.
Pratîkên çêtirîn ên ji bo Bikaranîna Daneyên Vektorî yên di Zanistiya Hunerî de
Ji bo destpêkirinê, vektorên têketinê berî ku di databasê de werin hilanîn divê pêş-pêvaz kirin û normalîze kirin. Ev dikare rastbûn û performansa lêgerîna vektorê zêde bike.
Ya duyemîn, divê algorîtmaya îndekskirina rast li gorî doza karanîna kesane û belavkirina daneyê were hilbijartin. algorîtmayên cihêreng di navbera rastbûn û bilez de danûstandinên cihêreng hene, û bijartina guncan dikare bandorek girîng li ser performansa lêgerînê hebe.
Ya sêyemîn, ji bo garantîkirina performansa çêtirîn, divê databasa vektorê bi rêkûpêk were şopandin û domandin. Ev tê de ji nû ve îndekskirina databasê li gorî hewcedariyê, birêkûpêkkirina pîvanên îndekskirinê, û şopandina performansa lêgerînê ji bo vedîtin û çareserkirina her dijwariyan.
Di dawiyê de, ji bo zêdekirina potansiyela serîlêdanên AI-ê, tê pêşniyar kirin ku databasek vektorê bikar bînin ku taybetmendiyên sofîstîke yên wekî jimareya vektor û lêgerîna wekheviyê piştgirî dike.
Çima Divê hûn Databasek Vektor bikar bînin?
Armanca herî tîpîk ji bo karanîna databasek vektorê lêgerîna vektorê di hilberînê de ye. Wekheviya gelek tiştan bi pirsek lêgerînê an babetek mijarê re di vê forma lêgerînê de tê berhev kirin. Databasa vektorê xwedan potansiyel e ku wekheviya van tiştan bide ber hev da ku lihevhatinên herî nêzîk kifş bike bi veguheztina mijar an pirsê vektorê ku bi karanîna heman modela binavkirina ML-yê bikar tîne.
Ev encamên rast çêdike dema ku ji encamên negirêdayî yên ku ji hêla teknolojiyên lêgerîna standard ve têne hilberandin dûr dikeve.
Lêgerîna Wekheviya Wêne, Deng, Vîdyo
Wêne, mûzîk, vîdyo, û agahdariya din a nesazkirî dikare dijwar be ku di databasek tîpîk de kategorîzekirin û hilanîn. Databasên vektorî ji bo vê yekê bersivek hêja ne ji ber ku ew dikarin di nav danûstendinên mezin de jî bi lez li tiştên berawirdî bigerin. Ev rêbaz hewcedariya mirovan tune nîşankirin an etîketkirina daneyan û dikare zû li gorî pîvanên wekheviyê pêşbirkên herî nêzîk bibîne.
Motorên Rêzkirin û Pêşniyarê
Databasên vektorî ji bo karanîna di pergalên rêzkirin û pêşniyarê de jî baş in. Ew dikarin bêne bikar anîn da ku tiştên ku bi kirînên berê an jî tiştek heyî ya ku xerîdar lê dinihêre pêşniyar bikin.
Li şûna ku bi fîlterkirina hevkar an navnîşên populerbûnê ve girêdayî be, karûbarên medyayê yên streaming dikarin rêjeyên strana bikarhênerek bikar bînin da ku pêşniyarên bêkêmasî yên ku ji kesan re hatine kesane peyda bikin. Ew dikarin hilberên berawirdî li ser bingeha maçên herî nêzîk bibînin.
Lêgerîna semantîkî
Lêgerîna semantîk amûrek lêgerîna nivîs û belgeyê ya bihêz e ku ji lêgerînên keyword-ya asayî derbas dibe. Wate û naveroka rêzikên nivîsê, biwêj û hemî belgeyan dikare bi karanîna databasên vektorî ve were fam kirin da ku vektorên vektorî ji Xwezayî hilînin û navnîş bikin. Modelên Pêvajoya Ziman.
Ji ber vê yekê, bikarhêner dê karibin tiştê ku ew hewce ne zûtir bibînin bêyî ku fêm bikin ka dane çawa têne kategorîzekirin.
Teknolojiyên ji bo Daneyên Vector
Teknolojiyên cihêreng ên databasa vektorî hene, ku her yek xwedan avantaj û dezawantajên xwe hene.
pine cone, Faiss, Xûlîkirin, Milvus, û Hnswlib hin ji îmkanên populertir in.
pine cone
Ew databasek vektor-based ewr e. Hûn dikarin sepanên lêgerîna wekheviyê di dema rast de pêşve bibin. Ew dihêle bikarhêneran bi derengiyên millisecond vektorên vektorê yên pîvaz bilind hilînin û keşif bikin.
Ev ji bo serîlêdanên wekî pergalên pêşniyarê, lêgerîna wêne û vîdyoyê, û pêvajoya zimanê xwezayî guncan dike.
Taybetmendiyên bingehîn ên Pinecone indekskirina otomatîkî, nûvekirinên di wextê rast, verastkirina otomatîkî ya pirsê, û API-ya REST-ê ji bo danûstendina hêsan a bi pêvajoyên heyî re hene. Mîmariya wê ji bo mezinbûn û bihêzbûnê hatiye çêkirin. Hûn dikarin bi hêsanî mîqdarên girseyî yên daneyê rêve bibin dema ku hebûna bilind biparêzin.
Faiss
Ew pakêtek çavkaniyek vekirî ya Facebook-ê ye ku ji bo vektorên mezin pêkanîna algorîtmayên navnîşkirin û lêgerînê peyda dike.
Ew gelek teknîkên lêgerîna vektor piştgirî dike. Yek ji feydeyên wê yên bingehîn lez û berbelavbûna wê ye, ku rê dide lêgerînên bilez tewra di nav daneyên bi mîlyaran vektoran de.
Xûlîkirin
Annoy, ji hêla din ve, pirtûkxaneyek C++ ye ku ji bo lêgerîna cîranê nêziktirîn-dimensîyonel hatî çêkirin. Bikaranîna wê hêsan e û teknîka dara pêşandana rasthatî zû bi cih tîne.
Annoy pirtûkxaneyek şopa bîranîna hindiktirîn e ku ji bo karanîna di senaryoyên bi çavkaniyê ve guncan e.
Milvus
Milvus ji bo hilanîn û lêgerîna vektorên mezin databasek vektorê belaş û çavkaniyek vekirî ye. Ew cûrbecûr teknîkên navnîşkirinê piştgirî dike, tevî IVF û HNSW, û dikare bi hêsanî bi mîlyonan vektoran birêve bibe.
Kapasîteya wê ya ji bo bilezkirina GPU, ku dibe ku pir pêvajoya lêgerînê bilez bike, yek ji taybetmendiyên wê yên cihêreng e.
Dema ku biryar dide ku hilberek ji bo databasên vektor hilbijêrin bi hêsanî bijareya çêtirîn e.
Hnswlib
Hnswlib pirtûkxaneyek din a çavkaniyek vekirî ye ku torgilokek cîhana piçûk a navîgbar a hiyerarşîk peyda dike da ku bi lez li vektorên mezin-dimensî bigere û bigere.
Ew ji bo rewşên ku cîhê vektorê bi domdarî diguhere pir xweş e, û ew pêvekêşana zêde peyda dike da ku îndeks bi vektorên nû re heya niha bimîne. Di heman demê de ew zehf birêkûpêk e, ku destûrê dide bikarhêneran ku hevsengiya rastbûn û lezê baş rast bikin.
Kêmasiyên Muhtemel
Digel ku databasên vektorî gelek avantajên wan hene, di heman demê de dezawantajên girîng jî hene. Yek xemgîniyek gengaz mezinbûna hilanînê ye ku ji bo birêvebirina vektorên vektorê hewce dike.
Wekî din, databasên vektorî dibe ku bi celebên daneya taybetî re, wekî pirsên kurt an pir pispor, têkoşîn bikin. Di dawiyê de, sazkirin û xweşbînkirina van databasan dibe ku jêhatîbûnek girîng hebe, ku wan ji hin bikarhêneran re kêmtir bike.
Asta Pêşîn çi ye?
Ji ber ku databasên vektorî ber bi pêşve diçin, li ser asoyê pêşkeftinên cihêreng ên gengaz hene. Qadek ku dibe ku pêşkeftinek girîng çêbibe di afirandina modelên NLP-ê yên rast û bikêr de ye.
Ev dibe ku bibe sedema vektorên vektorê yên çêtir ên ku wate û naveroka nivîsê bi hûrgulî digire, lêgerînan hîn rasttir û têkildar dike.
Qadek din a ji bo pêşkeftinê dibe ku algorîtmayên pêşkeftîtir ên ji bo motorên rêzkirin û pêşniyaran bin, ku rê dide pêşnîyarên hê bêtir lihevhatî û armanckirî.
Wekî din, pêşkeftinên di teknolojiyê de, wekî GPU û CPU-yên pispor, dibe ku ji bo zêdekirina bilez û karbidestiya karûbarên databasa vektorê bibin alîkar. Bi vî rengî ew dikarin ji cûrbecûr bikarhêner û serîlêdanan re bêtir bigihîjin.
Leave a Reply