Жасалма интеллект (AI) биз маалыматтарды иштетүү жана баалоо ыкмасын өзгөртүп жатат. Жана, вектордук маалымат базалары бул өтүүнү башкарган негизги куралдардын бири.
Бул маалымат базалары жогорку өлчөмдүү маалымат өкүлчүлүктөрүн сактоодо жана алууда абдан натыйжалуу.
Алар табигый тилди иштетүү, сүрөттөрдү таануу жана сунуштоо системалары сыяктуу AI колдонмолорунун ийгилигинде маанилүү ролду ойной алат.
Бул постто биз AIдагы вектордук маалымат базаларынын кызыктуу тармагын жана эмне үчүн алар маалымат таануучулар жана машина үйрөнүү боюнча эксперттер үчүн ушунчалык маанилүү болуп калганын карап чыгабыз.
Эмне үчүн реляциялык маалымат базалары AI колдонмолору үчүн жетишсиз
Биз адатта салттуу реляциялык маалымат базаларын колдонуу менен маалыматтарды сактайбыз жана алабыз. Бирок, бул маалымат базалары көптөгөн AI колдонмолорунун жалпы талабы болгон жогорку өлчөмдүү маалыматтарды көрсөтүү үчүн дайыма эле ылайыктуу боло бербейт.
AIде көп колдонулган структураланбаган маалыматтардын чоң көлөмүн иштетүү бул маалымат базаларынын уюшкан табиятынан улам татаал болушу мүмкүн.
Эксперттер кечиктирилген жана натыйжасыз издөөлөрдөн качууну каалашкан. Ошентип, бул кыйынчылыктарды жеңүү үчүн, алар тегиздөө сыяктуу чечимдерди колдонушту маалымат структуралары. Бирок, бул көп убакытты талап кылган жана ката кетирүүчү процедура болчу.
Вектордук маалымат базаларынын өсүшү менен жогорку өлчөмдүү маалыматтарды сактоо жана алуу үчүн кыйла натыйжалуу ыкма пайда болду. Мына ушундай жол менен, AI колдонмолорун кыйла жөнөкөйлөтүлгөн жана ийгиликтүү болушу мүмкүн.
Эми, келгиле, бул вектордук маалымат базалары кантип иштээрин карап көрөлү.
Вектордук база деген эмне?
Вектордук маалымат базалары - бул векторлор түрүндөгү жогорку өлчөмдүү маалыматтардын чоң көлөмүн сактоо жана иштетүү үчүн арналган атайын маалымат базалары.
Векторлор – объекттерди алардын ар кандай мүнөздөмөлөрү же сапаттары боюнча сүрөттөгөн математикалык маалыматтар.
Ар бир вектор сөз же сүрөт сыяктуу бир маалымат чекити болуп саналат жана анын көптөгөн сапаттарын сүрөттөгөн баалуулуктардын жыйындысынан турат. Бул өзгөрмөлөр кээде "өзгөчөлүктөр" же "өлчөмдөр" деп аталат.
Сүрөт, мисалы, пикселдердин маанилеринин вектору катары көрсөтүлүшү мүмкүн, бирок бүтүндөй бир сүйлөм сөздүн вектору катары көрсөтүлүшү мүмкүн.
Вектордук маалымат базалары белгилүү бир суроо векторуна окшош векторлордун ачылышын жеңилдетүү үчүн индекстөө стратегияларын колдонот. Бул өзгөчө пайдалуу машина үйрөнүү тиркемелер, анткени окшоштук издөөлөр көбүнчө салыштырылуучу маалымат чекиттерин табуу же сунуштарды түзүү үчүн колдонулат.
Вектордук маалымат базаларынын ички иштери
Вектордук маалымат базалары сыяктуу ыкмалар менен өндүрүлгөн жогорку өлчөмдүү векторлорду сактоо жана индекстөө үчүн колдонулат терең билим алуу. Бул векторлор кыстаруу ыкмасы аркылуу маанилүү маалыматты сактоо менен төмөнкү өлчөмдүү мейкиндикке которулган татаал маалымат элементтеринин сандык көрүнүшү.
Ошентип, вектордук маалымат базалары вектордук кыстаруулардын өзгөчө структурасын жайгаштыруу үчүн курулган жана алар суроо векторуна окшоштугунун негизинде векторлорду эффективдүү издөө жана алуу үчүн индекстөө алгоритмдерин колдонушат.
Бул кантип иштейт?
Вектордук маалымат базалары татаал маалымат элементтерин сактоо жана уюштуруу сыйкырдуу кутучалар сыяктуу иштейт.
Алар туура маалыматты тез аныктоо жана алуу үчүн PQ жана HNSW ыкмаларын колдонушат. PQ Lego кирпичине окшош иштейт, векторлорду майда бөлүктөргө конденсациялап, салыштырууга болот.
HNSW, экинчи жагынан, навигацияны жана издөөнү жөнөкөйлөтүп, иерархияда векторлорду уюштуруу үчүн шилтемелер желесин иштеп чыгат. Окшоштуктарды жана айырмачылыктарды аныктоо үчүн векторлорду кошуу жана кемитүү сыяктуу башка чыгармачыл варианттар да вектордук маалымат базалары тарабынан колдоого алынат.
Вектордук маалымат базалары AIда кантип колдонулат?
вектордук маалымат базалары чөйрөсүндө чоң потенциалга ээ Жасалма интеллект. Алар бизге чоң көлөмдөгү маалыматтарды эффективдүү башкарууга жардам берет жана окшоштуктарды издөө жана вектордук арифметика сыяктуу татаал операцияларды колдойт.
Алар колдонуунун кеңири спектринде алмаштырылгыс куралдар болуп калды. Аларга табигый тилди иштетүү, сүрөт таануу жана сунуштоо системалары кирет. Мисалы, вектордук кыстармалар тексттин маанисин жана контекстти түшүнүү үчүн табигый тилди иштетүүдө колдонулат, бул так жана ылайыктуу издөө натыйжаларын алууга мүмкүндүк берет.
Сүрөттөрдү таануудагы вектордук маалымат базалары чоң маалымат топтомдорунда да салыштырмалуу сүрөттөрдү натыйжалуу издей алат. Алар ошондой эле кардарларга сунуш системаларындагы алардын жактыруулары жана жүрүм-турумунун негизинде салыштырылуучу нерселерди же маалыматты сунуштай алышат.
Жасалма интеллектте вектордук маалымат базасын колдонуунун мыкты тажрыйбалары
Баштоо үчүн, киргизүү векторлору маалымат базасында сакталганга чейин алдын ала иштетилип, нормалдаштырылышы керек. Бул вектордук издөөнүн тактыгын жана натыйжалуулугун жогорулата алат.
Экинчиден, туура индекстөө алгоритми жеке колдонуу учуруна жана маалыматтарды бөлүштүрүүгө жараша тандалышы керек. ар кандай алгоритмдер тактык менен ылдамдыктын ортосунда ар кандай айырмачылыктарга ээ жана ылайыктуусун тандоо издөөнүн натыйжалуулугуна олуттуу таасирин тийгизиши мүмкүн.
Үчүнчүдөн, оптималдуу иштешине кепилдик берүү үчүн, вектордук маалымат базасы үзгүлтүксүз мониторинг жана колдоого алынышы керек. Бул зарылчылыкка жараша маалымат базасын реиндексациялоону, индекстөө параметрлерин тактоодон жана ар кандай кыйынчылыктарды табуу жана чечүү үчүн издөөнүн натыйжалуулугун көзөмөлдөөнү камтыйт.
Акырында, AI тиркемелеринин потенциалын жогорулатуу үчүн, вектордук арифметика жана окшоштуктарды издөө сыяктуу татаал функцияларды колдогон вектордук маалымат базасын колдонуу сунушталат.
Эмне үчүн сиз вектордук маалымат базасын колдонушуңуз керек?
Вектордук маалымат базасын колдонуунун эң типтүү максаты өндүрүштө вектордук издөө болуп саналат. Көптөгөн нерселердин издөө суроосуна же темага окшоштугу издөөнүн бул формасында салыштырылат. Вектордук маалымат базасы ошол эле ML кыстаруу моделин колдонуу менен предметтик нерсени же суроону векторго айландыруу аркылуу эң жакын дал келүүлөрдү табуу үчүн бул элементтердин окшоштугун салыштыруу мүмкүнчүлүгүнө ээ.
Бул стандарттуу издөө технологиялары тарабынан чыгарылган тиешеси жок натыйжалардан качуу менен так натыйжаларды берет.
Сүрөт, аудио, видео окшоштуктарды издөө
Сүрөттөрдү, музыканы, видеону жана башка структураланбаган маалыматты категорияга бөлүү жана типтүү маалымат базасында сактоо кыйын болушу мүмкүн. Вектордук маалымат базалары бул үчүн эң сонун жооп болуп саналат, анткени алар чоң маалымат топтомдорунда да салыштырмалуу элементтерди тез издей алышат. Бул ыкма эч кандай адам талап кылбайт маалыматтарды белгилөө же белгилөө жана окшоштук упайларынын негизинде эң жакын дал келгендерди тез таба алат.
Рейтинг жана сунуш кыймылдаткычтары
Вектордук маалымат базалары рейтингдик жана рекомендация системаларында колдонууга да ылайыктуу. Алар мурунку сатып алууларга же керектөөчү карап жаткан учурдагы нерсеге окшош нерселерди сунуштоо үчүн колдонулушу мүмкүн.
Биргелешип чыпкалоо же популярдуулук тизмелерине жараша эмес, агымдык медиа кызматтары колдонуучунун ырдын рейтингин колдонуп, адамга ылайыкташтырылган эң сонун сунуштарды бере алат. Алар жакынкы дал келгендердин негизинде салыштырылуучу өнүмдөрдү таба алышат.
Семантикалык издөө
Семантикалык издөө кадимки ачкыч издөөлөрдүн чегинен чыккан күчтүү текст жана документ издөө куралы. Тексттин, сөз айкаштарынын жана бүтүндөй документтердин саптарынын маанисин жана контекстти Табигыйдан вектордук кыстарууларды сактоо жана индекстөө үчүн вектордук маалымат базаларын колдонуу менен түшүнүүгө болот. Тилди иштетүү моделдери.
Ошентип, колдонуучулар маалымат кандай категорияга бөлүнөрүн түшүнбөй туруп, керектүү нерсени тезирээк таба алышат.
Вектордук маалымат базалары үчүн технологиялар
Ар кандай вектордук маалымат базасынын технологиялары бар, алардын ар бири өзүнүн артыкчылыктары жана кемчиликтери бар.
кыямды, Faiss, Кыжырдануу, Milvus, жана Hnswlib таанымал мүмкүнчүлүктөрдүн кээ бирлери болуп саналат.
кыямды
Бул булутка негизделген вектордук маалымат базасы. Сиз реалдуу убакыт окшоштук издөө колдонмолорун иштеп чыга аласыз. Бул колдонуучуларга миллисекунддук кечигүү менен жогорку өлчөмдүү вектордук кыстарууларды сактоого жана изилдөөгө мүмкүндүк берет.
Бул аны сунуш системалары, сүрөт жана видео издөө жана табигый тилди иштетүү сыяктуу колдонмолорго ылайыктуу кылат.
Pinecone'нин негизги функцияларына автоматтык индекстөө, реалдуу убакытта жаңыртуулар, суроону автоматтык түрдө тууралоо жана учурдагы процесстер менен жөнөкөй өз ара аракеттенүү үчүн REST API кирет. Анын архитектурасы масштабдуу жана бекемдик үчүн курулган. Жогорку жеткиликтүүлүктү сактап, чоң көлөмдөгү маалыматтарды оңой башкара аласыз.
Faiss
Бул чоң масштабдагы векторлор үчүн индекстөө жана издөө алгоритмдерин заманбап ишке ашырууну камсыз кылган ачык булактуу Facebook пакети.
Бул бир нече вектордук издөө ыкмаларын колдойт. Анын негизги артыкчылыктарынын бири - анын ылдамдыгы жана масштабдуулугу, ал тургай миллиарддаган векторлору бар маалымат топтомдорунда тез издөөгө мүмкүндүк берет.
Кыжырдануу
Annoy, экинчи жагынан, жогорку өлчөмдүү болжолдуу жакынкы кошуна издөө үчүн курулган C ++ китепкана болуп саналат. Колдонуу оңой жана кокус проекция дарагынын техникасын тез ишке ашырат.
Annoy бул ресурс чектелүү сценарийлерде колдонууга ылайыктуу болгон эстутумдун минималдуу китепканасы.
Milvus
Milvus - бул чоң масштабдагы векторлорду сактоо жана издөө үчүн акысыз жана ачык булактуу вектордук база. Ал ЭКУ жана HNSW сыяктуу индекстөөнүн ар кандай ыкмаларын колдойт жана миллиондогон векторлорду оңой башкара алат.
Издөө процессин бир топ ылдамдата турган GPU ылдамдатуу жөндөмү анын эң айырмаланган өзгөчөлүктөрүнүн бири болуп саналат.
Бул вектордук маалымат базалары үчүн продуктту тандоодо эң оңой тандоо.
Hnswlib
Hnswlib - бул жогорку өлчөмдүү векторлорду тез индекстөө жана издөө үчүн иерархиялык навигациялуу чакан дүйнө тармагын камсыз кылган дагы бир ачык булак китепканасы.
Бул вектордук мейкиндик тынымсыз өзгөрүп турган жагдайлар үчүн эң сонун жана ал индексти жаңы векторлор менен учурдагы абалына чейин кармап туруу үчүн кошумча индекстөөнү камсыз кылат. Ал ошондой эле колдонуучуларга тактык менен ылдамдыктын тең салмактуулугун тактоо мүмкүнчүлүгүн берген өтө жөнгө салынуучу.
Мүмкүн болгон кемчиликтер
Вектордук маалымат базалары көптөгөн артыкчылыктарга ээ болгону менен, алардын олуттуу кемчиликтери да бар. Мүмкүн болгон кооптонуу бул вектордук киргизүүнү башкаруу үчүн талап кылынган сактагычтын чоң көлөмү.
Мындан тышкары, вектордук маалымат базалары кыска же өтө адистештирилген сурамдар сыяктуу белгилүү бир маалымат түрлөрү менен күрөшүшү мүмкүн. Акыр-аягы, бул маалымат базаларын түзүү жана оптималдаштыруу кээ бир колдонуучулар үчүн аларды азыраак жеткиликтүү кылып, олуттуу чеберчиликти талап кылышы мүмкүн.
Кийинки деңгээл деген эмне?
Вектордук маалымат базалары өнүгүп келе жаткандыктан, горизонтто ар кандай мүмкүн болгон өркүндөтүүлөр бар. Олуттуу прогресске жетиши мүмкүн болгон багыттардын бири - тагыраак жана натыйжалуу NLP моделдерин түзүү.
Бул тексттин маанисин жана контекстти так чагылдырган жакшыртылган вектордук кыстарууга алып келиши мүмкүн, бул издөөлөрдү дагы так жана актуалдуу кылат.
Илгерилетүү үчүн дагы бир аймак рейтинги жана сунуш кыймылдаткычтары үчүн өнүккөн алгоритмдер болушу мүмкүн, бул дагы ылайыкташтырылган жана максаттуу сунуштарды алууга мүмкүндүк берет.
Андан тышкары, GPU жана адистештирилген CPU сыяктуу технологиядагы жетишкендиктер вектордук маалымат базасынын операцияларынын ылдамдыгын жана натыйжалуулугун жогорулатууга жардам берет. Ошентип, алар колдонуучулардын жана тиркемелердин кеңири түрлөрү үчүн жеткиликтүү болушу мүмкүн.
Таштап Жооп