ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും വിലയിരുത്തുന്ന രീതിയും മാറ്റുന്നു. കൂടാതെ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഈ പരിവർത്തനത്തെ നയിക്കുന്ന പ്രാഥമിക ഉപകരണങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്.
ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും ഈ ഡാറ്റാബേസുകൾ വളരെ കാര്യക്ഷമമാണ്.
സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിജയത്തിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കാൻ അവയ്ക്ക് കഴിവുണ്ട്.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, AI-യിലെ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ ആകർഷണീയമായ മേഖലയും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് വിദഗ്ധർക്കും അവ വളരെ പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും നോക്കാം.
എന്തുകൊണ്ട് റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകൾ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അപര്യാപ്തമാണ്
പരമ്പരാഗത റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ സാധാരണയായി ഡാറ്റ സംഭരിക്കുകയും വീണ്ടെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ ഡാറ്റാബേസുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യത്തിന് അനുയോജ്യമല്ല, ഇത് പല AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഒരു സാധാരണ ആവശ്യമാണ്.
ഈ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ സംഘടിത സ്വഭാവം കാരണം, AI-യിൽ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഘടനയില്ലാത്ത വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്.
കാലതാമസവും ഫലപ്രദമല്ലാത്തതുമായ തിരയലുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ വിദഗ്ധർ ആഗ്രഹിച്ചു. അതിനാൽ, ഈ വെല്ലുവിളികളെ മറികടക്കാൻ, അവർ ഫ്ലാറ്റനിംഗ് പോലുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചു ഡാറ്റാ ഘടനകൾ. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് സമയമെടുക്കുന്നതും പിശകുകളുള്ളതുമായ നടപടിക്രമമായിരുന്നു.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ ഉയർച്ചയോടെ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുമുള്ള കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ രീതി ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. ഇതുവഴി, കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും വിജയകരവുമായ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സാധ്യമാണ്.
ഇപ്പോൾ, ഈ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നോക്കാം.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ കൃത്യമായി എന്താണ്?
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ വെക്റ്ററുകളുടെ രൂപത്തിൽ വലിയ അളവിലുള്ള ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സംഭരിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഉദ്ദേശിച്ചുള്ള പ്രത്യേക ഡാറ്റാബേസുകളാണ്.
വെക്ടറുകൾ അവയുടെ വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവങ്ങളോ ഗുണങ്ങളോ അടിസ്ഥാനമാക്കി വസ്തുക്കളെ വിവരിക്കുന്ന ഗണിതശാസ്ത്ര ഡാറ്റാ പ്രതിനിധാനങ്ങളാണ്.
ഓരോ വെക്ടറും ഒരു വാക്കോ ചിത്രമോ പോലുള്ള ഒരൊറ്റ ഡാറ്റാ പോയിന്റിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ അതിന്റെ നിരവധി ഗുണങ്ങൾ വിവരിക്കുന്ന മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ വേരിയബിളുകൾ ചിലപ്പോൾ "സവിശേഷതകൾ" അല്ലെങ്കിൽ "മാനങ്ങൾ" എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ചിത്രം, പിക്സലുകളുടെ മൂല്യങ്ങളുടെ വെക്റ്ററായി പ്രതിനിധീകരിക്കപ്പെടാം, എന്നാൽ ഒരു മുഴുവൻ വാക്യവും വേഡ് എംബെഡിംഗുകളുടെ വെക്റ്ററായി പ്രതിനിധീകരിക്കാം.
വെക്ടർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഒരു പ്രത്യേക അന്വേഷണ വെക്ടറിനോട് സാമ്യമുള്ള വെക്ടറുകളുടെ കണ്ടെത്തൽ എളുപ്പമാക്കാൻ ഇൻഡെക്സിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രയോജനകരമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അപേക്ഷകൾ, താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ നിർദ്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ സാമ്യത തിരയലുകൾ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ
വെക്ടർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വഴി ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ വെക്റ്ററുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും സൂചികയിലാക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം. ഈ വെക്ടറുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഇനങ്ങളുടെ സംഖ്യാ പ്രതിനിധാനങ്ങളാണ്, അവ എംബെഡിംഗ് ടെക്നിക് വഴി നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ ലോവർ-ഡൈമൻഷണൽ സ്പെയ്സിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
അതിനാൽ, വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകളുടെ പ്രത്യേക ഘടന ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനാണ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, കൂടാതെ ഒരു അന്വേഷണ വെക്റ്ററുമായുള്ള സാമ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വെക്റ്ററുകളെ ഫലപ്രദമായി തിരയാനും വീണ്ടെടുക്കാനും അവർ ഇൻഡെക്സിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ഇനങ്ങൾ സംഭരിക്കുകയും ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മാജിക് ബോക്സുകൾക്ക് സമാനമായി വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ശരിയായ വിവരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാനും നേടാനും അവർ PQ, HNSW സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ലെഗോ ബ്രിക്ക് പോലെ PQ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നവയെ തിരയാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് വെക്റ്ററുകൾ ചെറിയ ഭാഗങ്ങളായി ഘനീഭവിക്കുന്നു.
മറുവശത്ത്, HNSW, വെക്റ്ററുകളെ ഒരു ശ്രേണിയിൽ ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് ലിങ്കുകളുടെ ഒരു വെബ് വികസിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് നാവിഗേഷനും തിരയലും ലളിതമാക്കുന്നു. സമാനതകളും വ്യത്യാസങ്ങളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് വെക്റ്ററുകൾ ചേർക്കുന്നതും കുറയ്ക്കുന്നതും പോലുള്ള മറ്റ് ക്രിയേറ്റീവ് ഓപ്ഷനുകളും വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ AI-ൽ എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്ക് മേഖലയിൽ വലിയ സാധ്യതകളുണ്ട് നിർമ്മിത ബുദ്ധി. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും സമാനത തിരയൽ, വെക്റ്റർ ഗണിതം എന്നിവ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാനും അവ ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഉപകരണങ്ങളായി മാറിയിരിക്കുന്നു. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, ചിത്രം തിരിച്ചറിയൽ, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. വാചകത്തിന്റെ അർത്ഥവും സന്ദർഭവും മനസ്സിലാക്കാൻ, കൃത്യവും പ്രസക്തവുമായ തിരയൽ ഫലങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നതിന്, ഉദാഹരണത്തിന്, വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷനിലെ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്ക് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പോലും താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ചിത്രങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി തിരയാൻ കഴിയും. ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളിലെ ഇഷ്ടങ്ങളും പെരുമാറ്റവും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഇനങ്ങളോ വിവരങ്ങളോ നൽകാനും അവർക്ക് കഴിയും.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ
ആരംഭിക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇൻപുട്ട് വെക്റ്ററുകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും നോർമലൈസ് ചെയ്യുകയും വേണം. ഇത് വെക്റ്റർ തിരയലിന്റെ കൃത്യതയും പ്രകടനവും വർദ്ധിപ്പിക്കും.
രണ്ടാമതായി, വ്യക്തിഗത ഉപയോഗ കേസും ഡാറ്റാ വിതരണവും അനുസരിച്ച് ശരിയായ ഇൻഡെക്സിംഗ് അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുക്കണം. വ്യത്യസ്ത അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കൃത്യതയും വേഗതയും തമ്മിൽ വ്യത്യസ്തമായ ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ ഉണ്ട്, അനുയോജ്യമായ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് തിരയൽ പ്രകടനത്തിൽ ഗണ്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തും.
മൂന്നാമതായി, ഒപ്റ്റിമൽ പെർഫോമൻസ് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിന്, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് പതിവായി നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും വേണം. ആവശ്യാനുസരണം ഡാറ്റാബേസ് റീഇൻഡക്സ് ചെയ്യുക, ഇൻഡെക്സിംഗ് പാരാമീറ്ററുകൾ നന്നായി ക്രമീകരിക്കുക, എന്തെങ്കിലും ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും പരിഹരിക്കുന്നതിനും തിരയൽ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കൽ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
അവസാനമായി, AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ സാധ്യതകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, വെക്റ്റർ ഗണിതവും സമാനത തിരയലും പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ടാണ് നിങ്ങൾ ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്?
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഉദ്ദേശ്യം ഉൽപ്പാദനത്തിൽ വെക്റ്റർ തിരയലാണ്. ഒരു തിരയൽ അന്വേഷണത്തിലോ വിഷയ ഇനത്തിലോ ഉള്ള പല ഇനങ്ങളുടെയും സമാനത ഈ തിരയലിൽ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. ഒരേ ML എംബെഡിംഗ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് സബ്ജക്റ്റ് ഇനത്തെയോ അന്വേഷണത്തെയോ വെക്ടറാക്കി മാറ്റുന്നതിലൂടെ ഏറ്റവും അടുത്ത പൊരുത്തങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഈ ഇനങ്ങളുടെ സമാനത താരതമ്യം ചെയ്യാൻ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസിന് കഴിവുണ്ട്.
സാധാരണ തിരയൽ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന അപ്രസക്തമായ ഫലങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് ഇത് കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു.
ചിത്രം, ഓഡിയോ, വീഡിയോ സമാനത തിരയൽ
ചിത്രങ്ങൾ, സംഗീതം, വീഡിയോ, മറ്റ് ഘടനാരഹിതമായ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഒരു സാധാരണ ഡാറ്റാബേസിൽ തരംതിരിക്കാനും സംഭരിക്കാനും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പോലും താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഇനങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരയാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഇതിനുള്ള മികച്ച ഉത്തരമാണ്. ഈ രീതിക്ക് മനുഷ്യൻ ആവശ്യമില്ല ഡാറ്റ ടാഗിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ലേബലിംഗ് സമാന സ്കോറുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏറ്റവും അടുത്ത പൊരുത്തങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും കഴിയും.
റാങ്കിംഗിന്റെയും ശുപാർശയുടെയും എഞ്ചിനുകൾ
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ റാങ്കിംഗിലും ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമാണ്. മുൻ വാങ്ങലുകളുമായോ ഉപഭോക്താവ് നോക്കുന്ന നിലവിലെ ഇനവുമായോ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന കാര്യങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യാൻ അവ ഉപയോഗിക്കാം.
സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗിനെയോ ജനപ്രിയ ലിസ്റ്റുകളെയോ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം, സ്ട്രീമിംഗ് മീഡിയ സേവനങ്ങൾക്ക് വ്യക്തിക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ തികച്ചും പൊരുത്തപ്പെടുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ ഗാന റേറ്റിംഗുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള പൊരുത്തങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവർക്ക് താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകും.
സെമാന്റിക് തിരയൽ
സാധാരണ കീവേഡ് തിരയലുകൾക്കപ്പുറമുള്ള ശക്തമായ ടെക്സ്റ്റ്, ഡോക്യുമെന്റ് തിരയൽ ഉപകരണമാണ് സെമാന്റിക് തിരയൽ. നാച്ചുറലിൽ നിന്നുള്ള വെക്റ്റർ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും സൂചികയിലാക്കുന്നതിനും വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ്, ശൈലികൾ, മുഴുവൻ പ്രമാണങ്ങൾ എന്നിവയുടെ സ്ട്രിംഗുകളുടെ അർത്ഥവും സന്ദർഭവും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും. ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് മോഡലുകൾ.
അതിനാൽ, ഡാറ്റ എങ്ങനെ തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു എന്ന് മനസിലാക്കാതെ തന്നെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളത് വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്കുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ
വിവിധ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ലഭ്യമാണ്, ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്.
പിൻകോൺ, ഫൈസ്, ശല്യപ്പെടുത്തുക, മിൽവസ്, ഒപ്പം Hnswlib കൂടുതൽ ജനപ്രിയമായ ചില സാധ്യതകളാണ്.
പിൻകോൺ
ഇത് ഒരു ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസാണ്. നിങ്ങൾക്ക് തത്സമയ സമാനത തിരയൽ ആപ്പുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. മില്ലിസെക്കൻഡ് ലേറ്റൻസികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ സംഭരിക്കാനും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ഇത് ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ഇത് ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, ചിത്ര-വീഡിയോ തിരയൽ, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
ഓട്ടോമാറ്റിക് ഇൻഡക്സിംഗ്, റിയൽ-ടൈം അപ്ഡേറ്റുകൾ, ക്വറി ഓട്ടോ-ട്യൂണിംഗ്, നിലവിലെ പ്രക്രിയകളുമായുള്ള ലളിതമായ ഇടപെടലിനുള്ള ഒരു REST API എന്നിവ Pinecone-ന്റെ പ്രാഥമിക സവിശേഷതകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്കേലബിളിറ്റിക്കും ദൃഢതയ്ക്കും വേണ്ടിയാണ് ഇതിന്റെ വാസ്തുവിദ്യ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഉയർന്ന ലഭ്യത നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ നിയന്ത്രിക്കാനാകും.
ഫൈസ്
വലിയ തോതിലുള്ള വെക്ടറുകൾക്കായി ഇൻഡെക്സിംഗ്, സെർച്ചിംഗ് അൽഗോരിതം എന്നിവയുടെ അത്യാധുനിക നിർവ്വഹണങ്ങൾ നൽകുന്ന ഒരു Facebook ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പാക്കേജാണിത്.
ഇത് നിരവധി വെക്റ്റർ തിരയൽ സാങ്കേതികതകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ശതകോടിക്കണക്കിന് വെക്ടറുകളുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പോലും വേഗത്തിൽ തിരയാൻ അനുവദിക്കുന്ന വേഗതയും സ്കേലബിളിറ്റിയുമാണ് ഇതിന്റെ പ്രാഥമിക നേട്ടങ്ങളിലൊന്ന്.
ശല്യപ്പെടുത്തുക
മറുവശത്ത്, അനോയ്, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഏകദേശ അയൽവാസി തിരയലിനായി നിർമ്മിച്ച ഒരു C++ ലൈബ്രറിയാണ്. ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ ലളിതവും റാൻഡം പ്രൊജക്ഷൻ ട്രീ ടെക്നിക് വേഗത്തിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
റിസോഴ്സ് പരിമിതമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു മിനിമൽ മെമ്മറി ഫുട്പ്രിന്റ് ലൈബ്രറിയാണ് അനോയ്.
മിൽവസ്
വലിയ തോതിലുള്ള വെക്ടറുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും തിരയുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സ്വതന്ത്രവും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസാണ് മിൽവസ്. ഇത് IVF, HNSW എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഇൻഡക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വെക്ടറുകൾ എളുപ്പത്തിൽ നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയും.
ജിപിയു ആക്സിലറേഷനുള്ള അതിന്റെ കഴിവ്, തിരയൽ പ്രക്രിയയെ വളരെയധികം വേഗത്തിലാക്കാം, ഇത് അതിന്റെ ഏറ്റവും വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷതകളിൽ ഒന്നാണ്.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്കായി ഒരു ഉൽപ്പന്നം തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ തീരുമാനിക്കുമ്പോൾ ഇത് ഏറ്റവും മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
Hnswlib
Hnswlib മറ്റൊരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലൈബ്രറിയാണ്, അത് ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ വെക്ടറുകൾ വേഗത്തിൽ സൂചികയിലാക്കാനും തിരയാനുമുള്ള ഒരു ഹൈറാർക്കിക്കൽ നാവിഗബിൾ സ്മോൾ-വേൾഡ് നെറ്റ്വർക്ക് നൽകുന്നു.
വെക്റ്റർ സ്പേസ് നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് ഇത് വളരെ മികച്ചതാണ്, കൂടാതെ പുതിയ വെക്റ്ററുകളോടൊപ്പം ഇൻഡക്സ് നിലനിറുത്തുന്നതിന് ഇൻക്രിമെന്റൽ ഇൻഡക്സിംഗ് നൽകുന്നു. ഇത് വളരെ ക്രമീകരിക്കാവുന്നതുമാണ്, ഇത് കൃത്യതയുടെയും വേഗതയുടെയും ബാലൻസ് നന്നായി ക്രമീകരിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു.
സാധ്യമായ പോരായ്മകൾ
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്ക് നിരവധി ഗുണങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും അവയ്ക്ക് കാര്യമായ ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്. വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ നിയന്ത്രിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഉയർന്ന അളവിലുള്ള സംഭരണമാണ് സാധ്യമായ ഒരു ആശങ്ക.
കൂടാതെ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഹ്രസ്വമായതോ വളരെ പ്രത്യേകമായതോ ആയ ചോദ്യങ്ങൾ പോലെയുള്ള പ്രത്യേക ഡാറ്റാ തരങ്ങളുമായി പോരാടാം. അവസാനമായി, ഈ ഡാറ്റാബേസുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിലും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലും കാര്യമായ വൈദഗ്ധ്യം ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം, ചില ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ല.
എന്താണ് അടുത്ത ലെവൽ?
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ വികസിക്കുന്നത് തുടരുന്നതിനാൽ ചക്രവാളത്തിൽ സാധ്യമായ വിവിധ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഉണ്ട്. കൂടുതൽ കൃത്യവും കാര്യക്ഷമവുമായ NLP മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതാണ് ഗണ്യമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മേഖല.
വാചകത്തിന്റെ അർത്ഥവും സന്ദർഭവും കൂടുതൽ കൃത്യമായി പിടിച്ചെടുക്കുന്ന, തിരയലുകൾ കൂടുതൽ കൃത്യവും പ്രസക്തവുമാക്കുന്ന മെച്ചപ്പെട്ട വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകളിലേക്ക് ഇത് നയിച്ചേക്കാം.
പുരോഗതിക്കുള്ള മറ്റൊരു മേഖല റാങ്കിംഗും ശുപാർശ എഞ്ചിനുകളും കൂടുതൽ നൂതനമായ അൽഗോരിതങ്ങളായിരിക്കാം, ഇത് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായതും ടാർഗെറ്റുചെയ്തതുമായ ശുപാർശകൾ അനുവദിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, ജിപിയു, സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് സിപിയു എന്നിവ പോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതി, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിച്ചേക്കാം. ഇത്തരത്തിൽ, വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്കും ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക