ປັນຍາປະດິດ (AI) ກໍາລັງປ່ຽນແປງວິທີທີ່ພວກເຮົາປະມວນຜົນ ແລະປະເມີນຂໍ້ມູນ. ແລະ, ຖານຂໍ້ມູນ vector ແມ່ນຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືຕົ້ນຕໍທີ່ຂັບລົດການຫັນປ່ຽນນີ້.
ຖານຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ມີປະສິດທິພາບສູງໃນການເກັບຮັກສາແລະດຶງຂໍ້ມູນການສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ມີລະດັບສູງ.
ພວກເຂົາເຈົ້າມີທ່າແຮງທີ່ຈະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຄວາມສໍາເລັດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ເຊັ່ນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບແລະລະບົບການແນະນໍາ.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຂົງເຂດທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈຂອງຖານຂໍ້ມູນ vector ໃນ AI ແລະເປັນຫຍັງພວກມັນຈຶ່ງມີຄວາມ ສຳ ຄັນຫຼາຍ ສຳ ລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ເປັນຫຍັງຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງບໍ່ພຽງພໍສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI
ໂດຍປົກກະຕິພວກເຮົາເກັບຮັກສາແລະດຶງຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຖານຂໍ້ມູນຄວາມສໍາພັນແບບດັ້ງເດີມ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຖານຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ສະເຫມີໄປທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການເປັນຕົວແທນຂໍ້ມູນທີ່ມີລະດັບສູງ, ເຊິ່ງເປັນຄວາມຕ້ອງການທົ່ວໄປໃນຫຼາຍໆຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI.
ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ມັກໃຊ້ໃນ AI ສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍອັນເນື່ອງມາຈາກທໍາມະຊາດຂອງຖານຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານຕ້ອງການຫຼີກລ້ຽງການຄົ້ນຫາທີ່ຊັກຊ້າແລະບໍ່ມີປະສິດຕິຜົນ. ດັ່ງນັ້ນ, ເພື່ອເອົາຊະນະສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂເຊັ່ນ: ແປ ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ແມ່ນຂະບວນການທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍແລະມີຄວາມຜິດພາດ.
ວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍສໍາລັບການເກັບຮັກສາແລະດຶງຂໍ້ມູນທີ່ມີລະດັບສູງໄດ້ເກີດຂື້ນກັບການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຖານຂໍ້ມູນ vector. ດ້ວຍວິທີນີ້, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະມີແອັບພລິເຄຊັນ AI ທີ່ຄ່ອງຕົວ ແລະປະສົບຜົນສຳເລັດຫຼາຍຂຶ້ນ.
ໃນປັດຈຸບັນ, ໃຫ້ເບິ່ງວິທີການຖານຂໍ້ມູນ vector ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກ.
ຖານຂໍ້ມູນ vector ແມ່ນຫຍັງ?
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ແມ່ນຖານຂໍ້ມູນພິເສດທີ່ຫມາຍເຖິງການເກັບຮັກສາແລະຈັດການຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີຂະຫນາດສູງໃນຮູບແບບຂອງ vectors.
Vectors ແມ່ນການເປັນຕົວແທນຂໍ້ມູນທາງຄະນິດສາດທີ່ອະທິບາຍວັດຖຸໂດຍອີງໃສ່ຄຸນລັກສະນະຫຼືຄຸນນະພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງພວກມັນ.
ແຕ່ລະ vector ສະແດງເຖິງຈຸດຂໍ້ມູນດຽວ, ເຊັ່ນ: ຄໍາຫຼືຮູບພາບ, ແລະປະກອບດ້ວຍການລວບລວມຂອງຄຸນຄ່າທີ່ອະທິບາຍຄຸນນະພາບຫຼາຍຂອງມັນ. ຕົວແປເຫຼົ່ານີ້ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ "ລັກສະນະ" ຫຼື "ຂະຫນາດ."
ຕົວຢ່າງ, ຮູບພາບອາດຈະຖືກສະແດງເປັນ vector ຂອງຄ່າຂອງ pixels, ແຕ່ປະໂຫຍກທັງຫມົດສາມາດຖືກສະແດງເປັນ vector ຂອງຄໍາທີ່ຝັງໄວ້.
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ໃຊ້ກົນລະຍຸດດັດສະນີເພື່ອຜ່ອນຄາຍການຄົ້ນພົບ vectors ທີ່ຄ້າຍຄືກັບ vector query ໂດຍສະເພາະ. ນີ້ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ເນື່ອງຈາກວ່າການຄົ້ນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆເພື່ອຄົ້ນພົບຈຸດຂໍ້ມູນປຽບທຽບຫຼືສ້າງຄໍາແນະນໍາ.
ການເຮັດວຽກພາຍໃນຂອງຖານຂໍ້ມູນ vector
ຖານຂໍ້ມູນ vector ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເກັບຮັກສາແລະດັດສະນີ vectors ມິຕິລະດັບສູງທີ່ຜະລິດໂດຍເຕັກນິກເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ. vectors ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການສະແດງຕົວເລກຂອງລາຍການຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຖືກແປເປັນພື້ນທີ່ຕ່ໍາໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນໂດຍຜ່ານເຕັກນິກການຝັງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຖານຂໍ້ມູນ vector ຖືກສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຮອງຮັບໂຄງສ້າງສະເພາະຂອງ vector embeddings, ແລະພວກເຂົາໃຊ້ indexing algorithms ເພື່ອຄົ້ນຫາແລະດຶງ vectors ທີ່ມີປະສິດທິພາບໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບ vector ສອບຖາມ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ຖານຂໍ້ມູນ vector ເຮັດຫນ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບກ່ອງ magic ເກັບຮັກສາແລະຈັດລຽງລາຍການຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ.
ພວກເຂົາເຈົ້າໃຊ້ວິທີການ PQ ແລະ HNSW ເພື່ອກໍານົດແລະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຢ່າງໄວວາ. PQ ເຮັດວຽກຄ້າຍຄືກັນກັບດິນຈີ່ Lego, condensing vectors ເຂົ້າໄປໃນພາກສ່ວນຂະຫນາດນ້ອຍເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຊອກຫາສິ່ງທີ່ປຽບທຽບໄດ້.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, HNSW ພັດທະນາເວັບໄຊຕ໌ຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ເພື່ອຈັດລະບຽບ vectors ໃນລໍາດັບຊັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ການນໍາທາງແລະການຊອກຫາງ່າຍດາຍ. ທາງເລືອກສ້າງສັນອື່ນໆ, ເຊັ່ນການເພີ່ມແລະລົບ vectors ເພື່ອກວດພົບຄວາມຄ້າຍຄືກັນແລະຄວາມແຕກຕ່າງ, ຍັງສະຫນັບສະຫນູນໂດຍຖານຂໍ້ມູນ vector.
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ຖືກໃຊ້ໃນ AI ແນວໃດ?
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ມີທ່າແຮງທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຢູ່ໃນພື້ນທີ່ຂອງ ປັນຍາປະດິດ. ພວກມັນຊ່ວຍພວກເຮົາຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ແລະສະຫນັບສະຫນູນການດໍາເນີນງານທີ່ຊັບຊ້ອນເຊັ່ນ: ການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນ ແລະເລກເລກ vector.
ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຫລາກຫລາຍ. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ແລະລະບົບການແນະນໍາ. ຕົວຢ່າງ, ການຝັງ vector ແມ່ນໃຊ້ໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດເພື່ອເຂົ້າໃຈຄວາມຫມາຍແລະສະພາບການຂອງຂໍ້ຄວາມ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜົນການຄົ້ນຫາທີ່ຖືກຕ້ອງແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ.
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ໃນການຮັບຮູ້ຮູບພາບສາມາດຄົ້ນຫາຮູບພາບທີ່ປຽບທຽບໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ພວກເຂົາຍັງສາມາດສະເຫນີລາຍການປຽບທຽບຫຼືຂໍ້ມູນໃຫ້ແກ່ລູກຄ້າໂດຍອີງໃສ່ຄວາມມັກແລະພຶດຕິກໍາຂອງພວກເຂົາໃນລະບົບຄໍາແນະນໍາ.
ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຖານຂໍ້ມູນ Vector ໃນປັນຍາປະດິດ
ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນ, vectors input ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປຸງແຕ່ງກ່ອນແລະປົກກະຕິກ່ອນທີ່ຈະຖືກເກັບໄວ້ໃນຖານຂໍ້ມູນ. ນີ້ສາມາດເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄົ້ນຫາ vector ແລະການປະຕິບັດ.
ອັນທີສອງ, ຂັ້ນຕອນການດັດສະນີທີ່ເຫມາະສົມຕ້ອງຖືກເລືອກຂຶ້ນຢູ່ກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນແລະການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ. ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນມີການຊື້ຂາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມໄວ, ແລະການເລືອກທີ່ເຫມາະສົມສາມາດມີອິດທິພົນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ການປະຕິບັດການຄົ້ນຫາ.
ອັນທີສາມ, ເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ, ຖານຂໍ້ມູນ vector ຄວນໄດ້ຮັບການຕິດຕາມແລະຮັກສາເປັນປົກກະຕິ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການ reindexing ຖານຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ປັບຕົວກໍານົດການດັດສະນີ, ແລະຕິດຕາມການປະຕິບັດການຄົ້ນຫາເພື່ອຄົ້ນພົບແລະແກ້ໄຂຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃດໆ.
ສຸດທ້າຍ, ເພື່ອເພີ່ມທ່າແຮງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI, ແນະນໍາໃຫ້ໃຊ້ຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ສະຫນັບສະຫນູນລັກສະນະທີ່ຊັບຊ້ອນເຊັ່ນ: ເລກຄະນິດສາດແລະການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນ.
ເປັນຫຍັງທ່ານຄວນໃຊ້ຖານຂໍ້ມູນ Vector?
ຈຸດປະສົງປົກກະຕິທີ່ສຸດສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຖານຂໍ້ມູນ vector ແມ່ນສໍາລັບການຊອກຫາ vector ໃນການຜະລິດ. ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຫຼາຍລາຍການກັບຄໍາຖາມຄົ້ນຫາຫຼືຫົວຂໍ້ຫົວຂໍ້ແມ່ນປຽບທຽບໃນຮູບແບບຂອງການຄົ້ນຫານີ້. ຖານຂໍ້ມູນ vector ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປຽບທຽບຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງລາຍການເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຄົ້ນພົບການຈັບຄູ່ທີ່ໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດໂດຍການປ່ຽນຫົວຂໍ້ຫຼືແບບສອບຖາມເປັນ vector ໂດຍໃຊ້ຮູບແບບການຝັງ ML ດຽວກັນ.
ນີ້ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງໃນຂະນະທີ່ຫຼີກເວັ້ນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ຜະລິດໂດຍເຕັກໂນໂລຢີຄົ້ນຫາມາດຕະຖານ.
ການຊອກຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງຮູບພາບ, ສຽງ, ວິດີໂອ
ຮູບພາບ, ເພງ, ວິດີໂອ, ແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງອື່ນໆສາມາດຍາກທີ່ຈະຈັດປະເພດແລະເກັບຮັກສາໄວ້ໃນຖານຂໍ້ມູນປົກກະຕິ. ຖານຂໍ້ມູນ Vector ແມ່ນຄໍາຕອບທີ່ດີເລີດສໍາລັບການນີ້ນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຂົາສາມາດຄົ້ນຫາລາຍການທີ່ປຽບທຽບໄດ້ຢ່າງໄວວາເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ວິທີການນີ້ບໍ່ຕ້ອງການມະນຸດ ການຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນຫຼືການຕິດສະຫຼາກ ແລະສາມາດຊອກຫາການແຂ່ງຂັນທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍອີງໃສ່ຄະແນນຄວາມຄ້າຍຄືກັນ.
ເຄື່ອງຈັກຂອງການຈັດອັນດັບແລະຄໍາແນະນໍາ
ຖານຂໍ້ມູນ Vector ຍັງເຫມາະສົມກັບການນໍາໃຊ້ໃນລະບົບການຈັດອັນດັບແລະຄໍາແນະນໍາ. ພວກເຂົາສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອແນະນໍາສິ່ງທີ່ປຽບທຽບກັບການຊື້ທີ່ຜ່ານມາຫຼືລາຍການປະຈຸບັນທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກກໍາລັງຊອກຫາຢູ່.
ແທນທີ່ຈະຂຶ້ນກັບການກັ່ນຕອງຮ່ວມມື ຫຼືລາຍຊື່ຄວາມນິຍົມ, ການບໍລິການສື່ສະຕຣີມມິງສາມາດນຳໃຊ້ການຈັດອັນດັບເພງຂອງຜູ້ໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ກົງກັນຢ່າງສົມບູນແບບສະເພາະບຸກຄົນ. ພວກເຂົາສາມາດຊອກຫາຜະລິດຕະພັນທີ່ປຽບທຽບໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ການຈັບຄູ່ທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ.
ການຄົ້ນຫາແບບ semantic
ການຄົ້ນຫາແບບ semantic ແມ່ນເຄື່ອງມືຄົ້ນຫາຂໍ້ຄວາມແລະເອກະສານທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ເກີນກວ່າການຄົ້ນຫາຄໍາທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປ. ຄວາມຫມາຍແລະສະພາບການຂອງຂໍ້ຄວາມ, ປະໂຫຍກ, ແລະເອກະສານທັງຫມົດສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໂດຍການໃຊ້ຖານຂໍ້ມູນ vector ເພື່ອເກັບຮັກສາແລະດັດສະນີ vector ຝັງຈາກທໍາມະຊາດ. ຮູບແບບການປຸງແຕ່ງພາສາ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຜູ້ໃຊ້ຈະສາມາດຊອກຫາສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການໄດ້ໄວຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າຂໍ້ມູນຖືກຈັດປະເພດແນວໃດ.
ເຕັກໂນໂລຍີສໍາລັບຖານຂໍ້ມູນ Vector
ມີເທກໂນໂລຍີຖານຂໍ້ມູນ vector ຕ່າງໆທີ່ມີຢູ່, ແຕ່ລະຄົນມີຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງຕົນເອງ.
ໝາກນັດ, ເຟສ, ລົບກວນ, ມິວວັສ, ແລະ Hnswlib ແມ່ນບາງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ນິຍົມຫຼາຍ.
ໝາກນັດ
ມັນເປັນຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ອີງໃສ່ເມຄ. ທ່ານສາມາດພັດທະນາແອັບຯຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນໃນເວລາຈິງ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເກັບຮັກສາແລະຄົ້ນຫາການຝັງຕົວ vector ມິຕິລະດັບສູງດ້ວຍການ latencies millisecond.
ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນລະບົບຄໍາແນະນໍາ, ການຊອກຫາຮູບພາບແລະວິດີໂອ, ແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ.
ຄຸນສົມບັດຫຼັກຂອງ Pinecone ລວມມີການສ້າງດັດສະນີອັດຕະໂນມັດ, ການປັບປຸງແບບສົດໆ, ການປັບແຕ່ງແບບສອບຖາມອັດຕະໂນມັດ, ແລະ REST API ສໍາລັບການໂຕ້ຕອບງ່າຍດາຍກັບຂະບວນການປະຈຸບັນ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງມັນຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອການຂະຫຍາຍແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງ. ທ່ານສາມາດຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມພ້ອມສູງ.
ເຟສ
ມັນເປັນແພັກເກັດແຫຼ່ງເປີດຂອງເຟສບຸກທີ່ສະຫນອງການປະຕິບັດຂັ້ນຕົ້ນຂອງດັດສະນີແລະການຄົ້ນຫາສູດການຄິດໄລ່ສໍາລັບ vectors ຂະຫນາດໃຫຍ່.
ມັນສະຫນັບສະຫນູນເຕັກນິກການຊອກຫາ vector ຫຼາຍ. ຫນຶ່ງໃນຜົນປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນຄວາມໄວແລະຂະຫນາດຂອງມັນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການຄົ້ນຫາໄວເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີ vectors ຫຼາຍຕື້.
ລົບກວນ
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Annoy ແມ່ນຫ້ອງສະຫມຸດ C ++ ທີ່ສ້າງຂື້ນເພື່ອຄົ້ນຫາເພື່ອນບ້ານໃກ້ຄຽງທີ່ມີມິຕິລະດັບສູງ. ມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້ແລະປະຕິບັດເຕັກນິກຕົ້ນໄມ້ການຄາດຄະເນແບບສຸ່ມຢ່າງໄວວາ.
Annoy ເປັນຫ້ອງສະໝຸດຄວາມຈຳທີ່ໜ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ເໝາະສົມສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນສະຖານະການຈຳກັດຊັບພະຍາກອນ.
ມິວວັສ
Milvus ແມ່ນຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າແລະເປີດແຫຼ່ງສໍາລັບການເກັບຮັກສາແລະຄົ້ນຫາ vectors ຂະຫນາດໃຫຍ່. ມັນສະຫນັບສະຫນູນເຕັກນິກການດັດສະນີທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງ IVF ແລະ HNSW, ແລະສາມາດຈັດການຫຼາຍລ້ານ vectors ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ຄວາມສາມາດຂອງມັນສໍາລັບການເລັ່ງ GPU, ເຊິ່ງອາດຈະເລັ່ງຂະບວນການຄົ້ນຫາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແມ່ນຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດ.
ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍໃນເວລາທີ່ຕັດສິນໃຈເລືອກຜະລິດຕະພັນສໍາລັບຖານຂໍ້ມູນ vector.
Hnswlib
Hnswlib ເປັນຫ້ອງສະໝຸດແຫຼ່ງເປີດອີກອັນໜຶ່ງທີ່ສະໜອງເຄືອຂ່າຍໂລກຂະໜາດນ້ອຍນຳທາງຕາມລຳດັບເພື່ອດັດສະນີ ແລະຊອກຫາ vectors ທີ່ມີມິຕິລະດັບສູງ.
ມັນເປັນການດີສໍາລັບສະຖານະການທີ່ຊ່ອງ vector ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະມັນສະຫນອງການເພີ່ມດັດສະນີເພື່ອຮັກສາດັດສະນີໃນປະຈຸບັນກັບ vector ໃຫມ່. ມັນຍັງສາມາດປັບໄດ້ທີ່ສຸດ, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປັບຄວາມສົມດຸນຂອງຄວາມແມ່ນຍໍາແລະຄວາມໄວໄດ້.
ຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ເປັນໄປໄດ້
ໃນຂະນະທີ່ຖານຂໍ້ມູນ vector ມີຄວາມໄດ້ປຽບຈໍານວນຫລາຍ, ພວກເຂົາຍັງມີຂໍ້ເສຍທີ່ສໍາຄັນ. ຄວາມກັງວົນທີ່ເປັນໄປໄດ້ຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນຈໍານວນການເກັບຮັກສາສູງທີ່ຕ້ອງການເພື່ອຈັດການການຝັງຕົວ vector.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຖານຂໍ້ມູນ vector ອາດຈະຕໍ່ສູ້ກັບປະເພດຂໍ້ມູນສະເພາະ, ເຊັ່ນ: ການສອບຖາມສັ້ນໆຫຼືພິເສດຫຼາຍ. ສຸດທ້າຍ, ການຕັ້ງຄ່າແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຖານຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບທັກສະຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ບາງຄົນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫນ້ອຍລົງ.
ລະດັບຕໍ່ໄປແມ່ນຫຍັງ?
ມີການປັບປຸງຕ່າງໆທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນຂອບເຂດຍ້ອນວ່າຖານຂໍ້ມູນ vector ສືບຕໍ່ພັດທະນາ. ພື້ນທີ່ຫນຶ່ງທີ່ອາດຈະມີຄວາມຄືບຫນ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແມ່ນການສ້າງແບບຈໍາລອງ NLP ທີ່ຖືກຕ້ອງແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ນີ້ອາດຈະນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງການຝັງ vector ທີ່ເກັບກໍາຄວາມຫມາຍແລະສະພາບການຂອງຂໍ້ຄວາມໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນຫາຖືກຕ້ອງແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ພື້ນທີ່ອື່ນສໍາລັບຄວາມກ້າວຫນ້າອາດຈະເປັນສູດການຄິດໄລ່ທີ່ກ້າວຫນ້າສໍາລັບເຄື່ອງຈັກໃນການຈັດອັນດັບແລະຄໍາແນະນໍາ, ອະນຸຍາດໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ເຫມາະສົມແລະເປົ້າຫມາຍຫຼາຍຂຶ້ນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ, ເຊັ່ນ GPUs ແລະ CPUs ພິເສດ, ອາດຈະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມໄວແລະປະສິດທິພາບຂອງການດໍາເນີນງານຖານຂໍ້ມູນ vector. ດ້ວຍວິທີນີ້, ພວກເຂົາສາມາດເຂົ້າຫາຜູ້ໃຊ້ ແລະແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ