Вештачката интелигенција (ВИ) го менува начинот на кој ги обработуваме и оценуваме податоците. И, векторските бази на податоци се една од основните алатки кои ја поттикнуваат оваа транзиција.
Овие бази на податоци се исклучително ефикасни за складирање и преземање на високодимензионални репрезентации на податоци.
Тие имаат потенцијал да играат клучна улога во успехот на апликациите за вештачка интелигенција, како што се обработка на природен јазик, препознавање слики и системи за препораки.
Во овој пост, ќе го разгледаме фасцинантното поле на векторски бази на податоци во вештачката интелигенција и зошто тие станаа толку важни за научниците за податоци и експертите за машинско учење.
Зошто релационите бази на податоци се несоодветни за апликации за вештачка интелигенција
Ние обично складираме и враќаме податоци користејќи традиционални релациони бази на податоци. Сепак, овие бази на податоци не се секогаш добро прилагодени за високодимензионални претстави на податоци, кои се вообичаено барање во многу апликации за вештачка интелигенција.
Обработката на огромни количини на неструктурирани податоци кои често се користат во вештачката интелигенција може да биде предизвик поради организираната природа на овие бази на податоци.
Експертите сакаа да избегнат одложени и неефикасни пребарувања. Така, за да ги надминат овие предизвици, тие користеа решенија како израмнување структури на податоци. Сепак, ова беше процедура која одземаше време и склона кон грешки.
Со зголемувањето на векторските бази на податоци се појави поефективен метод за складирање и преземање податоци со високи димензии. На овој начин, можно е да имате попрецизни и успешни апликации за вештачка интелигенција.
Сега, ајде да видиме како функционираат овие векторски бази на податоци.
Што точно се векторски бази на податоци?
Векторските бази на податоци се специјализирани бази на податоци кои се наменети да складираат и обработуваат огромни количини на високодимензионални податоци во форма на вектори.
Векторите се репрезентации на математички податоци кои ги опишуваат објектите врз основа на нивните различни карактеристики или квалитети.
Секој вектор претставува една точка на податоци, како што е збор или слика, и е составен од збирка вредности што ги опишуваат неговите многубројни квалитети. Овие променливи понекогаш се познати како „карактеристики“ или „димензии“.
Сликата, на пример, може да биде претставена како вектор на вредности на пиксели, но цела реченица може да биде претставена како вектор на вметнување зборови.
Векторските бази на податоци користат стратегии за индексирање за да го олеснат откривањето на вектори кои се слични на одреден вектор за барање. Ова е особено корисно во машинско учење апликации, бидејќи пребарувањата за сличност често се користат за откривање споредливи точки на податоци или генерирање предлози.
Внатрешна работа на векторски бази на податоци
Векторските бази на податоци се користат за складирање и индексирање на високодимензионални вектори произведени со техники како што се длабоко учење. Овие вектори се нумерички прикази на сложени податочни ставки кои се преведени во простор со помали димензии додека одржуваат клучни информации преку техника на вградување.
Така, векторските бази на податоци се изградени за да се приспособат на конкретната структура на векторските вградувања, и тие користат индексирање алгоритми за ефикасно пребарување и враќање на вектори врз основа на нивната сличност со вектор за барање.
Како работи?
Векторските бази на податоци функционираат слично како магичните кутии кои складираат и распоредуваат комплицирани податочни ставки.
Тие користат пристапи PQ и HNSW за да ги идентификуваат и да ги добијат точните информации брзо. PQ функционира слично како лего цигла, кондензирајќи ги векторите во мали делови за да помогне во потрагата по споредливи.
HNSW, од друга страна, развива мрежа од врски за да ги организира векторите во хиерархија, со што навигацијата и пребарувањето се поедноставни. Други креативни опции, како што се додавање и одземање вектори за откривање сличности и разлики, исто така се поддржани од векторски бази на податоци.
Како се користат векторските бази на податоци во вештачката интелигенција?
Векторските бази на податоци имаат голем потенцијал во областа на вештачка интелигенција. Тие ни помагаат ефикасно да управуваме со големи количини на податоци и поддржуваме софистицирани операции како што се пребарување на сличност и векторска аритметика.
Тие станаа незаменливи алатки во широк опсег на апликации. Тие вклучуваат обработка на природен јазик, препознавање слики и системи за препораки. Векторските вградувања, на пример, се користат во обработката на природен јазик за да се сфати значењето и контекстот на текстот, овозможувајќи точни и релевантни резултати од пребарувањето.
Векторските бази на податоци за препознавање слики можат ефикасно да пребаруваат споредливи слики, дури и во големи збирки на податоци. Тие исто така можат да понудат споредливи ставки или информации на клиентите врз основа на нивните допаѓања и однесување во системите за препораки.
Најдобри практики за користење на векторски бази на податоци во вештачката интелигенција
За почеток, влезните вектори мора да бидат претходно обработени и нормализирани пред да бидат зачувани во базата на податоци. Ова може да ја зголеми точноста и перформансите на векторското пребарување.
Второ, правилниот алгоритам за индексирање мора да биде избран во зависност од индивидуалниот случај на употреба и дистрибуцијата на податоците. Различните алгоритми имаат различни компромиси помеѓу точноста и брзината, а изборот на соодветниот може да има значително влијание врз перформансите на пребарувањето.
Трето, за да се гарантираат оптимални перформанси, векторската база на податоци треба да се следи и одржува редовно. Ова вклучува реиндексирање на базата на податоци по потреба, дотерување на параметрите за индексирање и следење на перформансите на пребарувањето за откривање и решавање на какви било тешкотии.
Конечно, за да се максимизира потенцијалот на апликациите за вештачка интелигенција, се препорачува да се користи векторска база на податоци што поддржува софистицирани карактеристики како векторска аритметика и пребарување на сличности.
Зошто треба да користите векторска база на податоци?
Најтипична цел за користење на векторска база на податоци е векторското пребарување во производството. Сличноста на многу ставки со барање за пребарување или ставка за тема се споредува во оваа форма на пребарување. Векторската база на податоци има потенцијал да ја спореди сличноста на овие ставки за да ги открие најблиските совпаѓања со трансформирање на предметната ставка или барањето во вектор користејќи го истиот модел за вградување ML.
Ова произведува точни резултати, додека избегнува ирелевантни резултати произведени од стандардните технологии за пребарување.
Пребарување сличност со слики, аудио, видео
Сликите, музиката, видеото и другите неструктурирани информации може да биде тешко да се категоризираат и складираат во типична база на податоци. Векторските бази на податоци се одличен одговор за ова, бидејќи тие можат брзо да бараат споредливи ставки дури и во огромни збирки на податоци. Овој метод не бара човек означување или означување на податоци и може брзо да ги лоцира најблиските совпаѓања врз основа на резултати за сличност.
Мотори на рангирање и препораки
Векторските бази на податоци се исто така добро прилагодени за употреба во системите за рангирање и препораки. Тие може да се користат за да се препорачаат работи споредливи со претходните набавки или тековниот предмет што го гледа потрошувачот.
Наместо да зависат од заедничкото филтрирање или списоците на популарност, стриминг медиумските услуги може да ги искористат рејтинзите на песните на корисникот за да обезбедат совршено усогласени предлози персонализирани за поединецот. Тие можат да лоцираат споредливи производи врз основа на најблиските совпаѓања.
Семантичко пребарување
Семантичкото пребарување е силна алатка за пребарување текст и документи што ги надминува обичните пребарувања со клучни зборови. Значењето и контекстот на низите текст, фрази и цели документи може да се разберат со употреба на векторски бази на податоци за складирање и индексирање векторски вградувања од природни Модели за обработка на јазици.
Така, корисниците ќе можат побрзо да го пронајдат она што им треба без да треба да разберат како се категоризираат податоците.
Технологии за векторски бази на податоци
Достапни се различни технологии за векторски бази на податоци, секоја со свои предности и недостатоци.
Пинекон, Фаис, Изнервирај, Милвус, и Хнсвлиб се некои од најпопуларните можности.
Пинекон
Тоа е векторска база на податоци базирана на облак. Може да развиете апликации за пребарување сличност во реално време. Тоа им овозможува на корисниците да складираат и истражуваат високодимензионални векторски вградувања со латенции од милисекунди.
Ова го прави погоден за апликации како што се системи за препораки, пребарување слики и видео и обработка на природен јазик.
Примарните карактеристики на Pinecone вклучуваат автоматско индексирање, ажурирања во реално време, автоматско подесување на барањето и REST API за едноставна интеракција со тековните процеси. Неговата архитектура е изградена за приспособливост и робусност. Можете лесно да управувате со огромни количини на податоци додека одржувате висока достапност.
Фаис
Тоа е пакет со отворен код на Facebook кој обезбедува врвни имплементации на алгоритми за индексирање и пребарување за вектори од големи размери.
Поддржува неколку техники за векторско пребарување. Една од неговите примарни придобивки е неговата брзина и приспособливост, што овозможува брзо пребарување дури и во збирки на податоци со милијарди вектори.
Изнервирај
Annoy, од друга страна, е библиотека C++ изградена за високодимензионално приближно пребарување на најблискиот сосед. Едноставен е за употреба и брзо ја имплементира техниката на дрвото на случајна проекција.
Annoy е библиотека со минимален мемориски отпечаток што е соодветна за употреба во сценарија со ограничени ресурси.
Милвус
Milvus е бесплатна векторска база на податоци со отворен код за складирање и пребарување на вектори од големи размери. Поддржува различни техники за индексирање, вклучувајќи IVF и HNSW, и лесно може да управува со милиони вектори.
Неговата способност за забрзување на графичкиот процесор, што може значително да го забрза процесот на пребарување, е една од неговите најпрепознатливи карактеристики.
Лесно е најдобриот избор кога одлучувате да изберете производ за векторски бази на податоци.
Хнсвлиб
Hnswlib е уште една библиотека со отворен код која обезбедува хиерархиска пловна мрежа од мал свет за брзо индексирање и пребарување на вектори со високи димензии.
Одлично е за ситуации кога векторскиот простор постојано се менува и обезбедува инкрементално индексирање за да се одржи индексот во тек со нови вектори. Исто така е исклучително прилагодлив, овозможувајќи им на корисниците фино да го подесат балансот на прецизноста и брзината.
Можни недостатоци
Додека векторските бази на податоци имаат бројни предности, тие имаат и значителни недостатоци. Една можна грижа е големата количина на складирање што е потребно за управување со векторските вградувања.
Понатаму, векторските бази на податоци може да се борат со одредени типови на податоци, како што се кратки или многу специјализирани прашања. Конечно, поставувањето и оптимизирањето на овие бази на податоци може да вклучува значителна вештина, што ги прави помалку достапни за некои корисници.
Кое е следното ниво?
Постојат различни можни подобрувања на хоризонтот додека векторските бази на податоци продолжуваат да се развиваат. Една област каде што може да се постигне значителен напредок е создавањето на попрецизни и поефикасни НЛП модели.
Ова може да доведе до подобрени векторски вградувања кои попрецизно го доловуваат значењето и контекстот на текстот, правејќи ги пребарувањата уште попрецизни и релевантни.
Друга област за напредок може да бидат понапредните алгоритми за мотори за рангирање и препораки, што овозможува уште поприспособени и насочени препораки.
Понатаму, напредокот во технологијата, како што се графичките процесори и специјализираните процесори, може да помогне да се зголеми брзината и ефикасноста на операциите на векторските бази на податоци. На овој начин тие можат да бидат подостапни за поширок спектар на корисници и апликации.
Оставете Одговор