Хиймэл оюун ухаан (AI) нь өгөгдлийг боловсруулах, үнэлэх арга барилыг өөрчилж байна. Мөн вектор мэдээллийн сан нь энэ шилжилтийг удирдан чиглүүлдэг үндсэн хэрэгслүүдийн нэг юм.
Эдгээр мэдээллийн сан нь өндөр хэмжээст өгөгдлийн дүрслэлийг хадгалах, сэргээхэд маш үр дүнтэй байдаг.
Тэд байгалийн хэл боловсруулах, дүрсийг таних, зөвлөмж өгөх систем зэрэг хиймэл оюун ухааны хэрэглээний амжилтад чухал үүрэг гүйцэтгэх боломжтой.
Энэ нийтлэлд бид хиймэл оюун ухаан дахь вектор өгөгдлийн сангийн сонирхолтой талбар болон тэдгээр нь өгөгдөл судлаачид болон машин сургалтын мэргэжилтнүүдийн хувьд яагаад ийм чухал болсон талаар авч үзэх болно.
Яагаад харилцааны мэдээллийн сан нь AI програмуудад хангалтгүй байдаг вэ?
Бид ердийн харилцааны мэдээллийн санг ашиглан өгөгдлийг хадгалж, олж авдаг. Гэсэн хэдий ч эдгээр мэдээллийн сангууд нь өндөр хэмжээст өгөгдлийн дүрслэлд үргэлж тохирдоггүй бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухааны олон програмуудад нийтлэг шаардлага болдог.
AI-д ихэвчлэн ашиглагддаг асар их хэмжээний бүтэцгүй өгөгдлийг боловсруулах нь эдгээр мэдээллийн сангуудын зохион байгуулалттай байдлаас шалтгаалан бэрхшээлтэй байж болно.
Мэргэжилтнүүд хойшлуулсан, үр дүнгүй хайлтаас зайлсхийхийг хүссэн. Тиймээс эдгээр бэрхшээлийг даван туулахын тулд тэд тэгшлэх гэх мэт шийдлүүдийг ашигласан өгөгдлийн бүтэц. Гэсэн хэдий ч энэ нь маш их цаг хугацаа шаардсан, алдаа гаргадаг журам байв.
Вектор өгөгдлийн сангийн өсөлттэй холбоотойгоор өндөр хэмжээст өгөгдлийг хадгалах, олж авах илүү үр дүнтэй арга бий болсон. Ингэснээр AI программуудыг илүү оновчтой, амжилттай болгох боломжтой.
Одоо эдгээр вектор мэдээллийн сан хэрхэн ажилладагийг харцгаая.
Вектор мэдээллийн сан гэж яг юу вэ?
Вектор мэдээллийн сан нь вектор хэлбэрээр асар их хэмжээний өндөр хэмжээст өгөгдлийг хадгалах, боловсруулахад зориулагдсан тусгай мэдээллийн сан юм.
Векторууд нь объектуудыг өөр өөр шинж чанар, чанарт үндэслэн дүрсэлсэн математик өгөгдлийн дүрслэл юм.
Вектор бүр нь үг эсвэл зураг гэх мэт нэг өгөгдлийн цэгийг төлөөлдөг бөгөөд түүний олон чанарыг тодорхойлсон утгуудын цуглуулгаас бүрдэнэ. Эдгээр хувьсагчдыг заримдаа "онцлог" эсвэл "хэмжээ" гэж нэрлэдэг.
Жишээлбэл, зургийг пикселийн утгын вектор хэлбэрээр дүрсэлж болох боловч бүхэл өгүүлбэрийг үг оруулах вектор хэлбэрээр дүрсэлж болно.
Вектор мэдээллийн сан нь тодорхой асуулгын вектортой төстэй векторуудыг илрүүлэхэд хялбар болгох үүднээс индексжүүлэх стратегийг ашигладаг. Энэ нь ялангуяа ашигтай байдаг машин суралцах ижил төстэй байдлын хайлтыг харьцуулж болох өгөгдлийн цэгүүдийг олох эсвэл санал болгоход ихэвчлэн ашигладаг тул програмууд.
Вектор мэдээллийн сангийн дотоод ажил
гэх мэт техникээр үйлдвэрлэсэн өндөр хэмжээст векторуудыг хадгалах, индексжүүлэхэд вектор мэдээллийн санг ашигладаг гүн гүнзгий суралцах. Эдгээр векторууд нь нарийн төвөгтэй өгөгдлийн элементүүдийн тоон дүрслэл бөгөөд тэдгээрийг оруулах техникээр дамжуулан чухал мэдээллийг хадгалахын зэрэгцээ бага хэмжээст орон зайд хөрвүүлэгддэг.
Тиймээс вектор мэдээллийн сангууд нь вектор оруулах тодорхой бүтцэд нийцүүлэн бүтээгдсэн бөгөөд тэдгээр нь хайлтын вектортой төстэй байдалд үндэслэн векторуудыг үр дүнтэй хайж олохын тулд индексжүүлэх алгоритмуудыг ашигладаг.
Энэ яаж ажилдаг вэ?
Вектор өгөгдлийн сан нь нарийн төвөгтэй өгөгдлийн элементүүдийг хадгалах, зохион байгуулах шидэт хайрцагтай адил ажилладаг.
Тэд зөв мэдээллийг хурдан олж тогтоохын тулд PQ болон HNSW аргыг ашигладаг. PQ нь Lego тоосгоны адил ажилладаг бөгөөд харьцуулах боломжтой векторуудыг хайхад туслахын тулд векторуудыг жижиг хэсгүүдэд нэгтгэдэг.
Харин HNSW нь векторуудыг шаталсан байдлаар зохион байгуулах холбоосын вэбийг хөгжүүлж, навигаци болон хайлтыг хялбаршуулдаг. Ижил төстэй болон ялгааг илрүүлэхийн тулд вектор нэмэх, хасах зэрэг бусад бүтээлч сонголтуудыг вектор мэдээллийн сан дэмждэг.
Хиймэл оюун ухаанд вектор мэдээллийн санг хэрхэн ашигладаг вэ?
Вектор мэдээллийн сан нь энэ чиглэлээр асар их боломжуудтай хиймэл оюун. Эдгээр нь бидэнд их хэмжээний өгөгдлийг үр ашигтай удирдахад тусалдаг ба ижил төстэй байдлын хайлт, вектор арифметик гэх мэт нарийн төвөгтэй үйлдлүүдийг дэмждэг.
Тэд өргөн хүрээний хэрэглээнд зайлшгүй шаардлагатай хэрэгсэл болсон. Үүнд байгалийн хэлний боловсруулалт, зураг таних, зөвлөмж өгөх систем орно. Жишээлбэл, вектор оруулга нь текстийн утга, контекстийг ойлгохын тулд байгалийн хэлээр боловсруулахад ашигладаг бөгөөд хайлтын үр дүнг үнэн зөв гаргах боломжийг олгодог.
Зургийг таних вектор өгөгдлийн сан нь том өгөгдлийн багцаас ч харьцуулж болох зургийг үр дүнтэй хайж олох боломжтой. Тэд мөн санал болгох систем дэх тэдний дуртай байдал, зан төлөвт тулгуурлан үйлчлүүлэгчдэд харьцуулж болохуйц зүйл эсвэл мэдээллийг санал болгож болно.
Хиймэл оюун ухаанд вектор мэдээллийн санг ашиглах шилдэг туршлага
Эхлэхийн тулд мэдээллийн санд хадгалахын өмнө оролтын векторуудыг урьдчилан боловсруулж, хэвийн болгох шаардлагатай. Энэ нь вектор хайлтын нарийвчлал, гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх боломжтой.
Хоёрдугаарт, хувь хүний хэрэглээний тохиолдол болон өгөгдлийн тархалтаас хамааран индексжүүлэх алгоритмыг сонгох ёстой. Янз бүрийн алгоритмууд нь нарийвчлал ба хурдны хооронд харилцан адилгүй байдаг бөгөөд тохирохыг нь сонгох нь хайлтын гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлнө.
Гуравдугаарт, оновчтой гүйцэтгэлийг хангахын тулд вектор мэдээллийн санг тогтмол хянаж, хадгалах ёстой. Энэ нь шаардлагатай бол мэдээллийн санг дахин индексжүүлэх, индексжүүлэлтийн параметрүүдийг нарийн тохируулах, хайлтын гүйцэтгэлд хяналт тавьж аливаа бэрхшээлийг илрүүлэх, шийдвэрлэх зэрэг орно.
Эцэст нь, AI програмуудын боломжийг нэмэгдүүлэхийн тулд вектор арифметик, ижил төстэй байдлын хайлт зэрэг нарийн функцуудыг дэмждэг вектор мэдээллийн санг ашиглахыг зөвлөж байна.
Та яагаад вектор мэдээллийн санг ашиглах ёстой вэ?
Вектор мэдээллийн санг ашиглах хамгийн түгээмэл зорилго бол үйлдвэрлэлд вектор хайх явдал юм. Хайлтын асуулга эсвэл сэдвийн зүйлтэй олон зүйлийн ижил төстэй байдлыг хайлтын энэ хэлбэрээр харьцуулдаг. Вектор өгөгдлийн сан нь ижил ML оруулах загварыг ашиглан субьект зүйл эсвэл асуулгыг вектор болгон хувиргах замаар хамгийн ойр тохирохыг олохын тулд эдгээр зүйлийн ижил төстэй байдлыг харьцуулах боломжтой.
Энэ нь стандарт хайлтын технологиор үүсгэсэн хамааралгүй үр дүнгээс зайлсхийхийн зэрэгцээ үнэн зөв үр дүнг гаргадаг.
Зураг, аудио, видео ижил төстэй байдлын хайлт
Зураг, хөгжим, видео болон бусад бүтэцгүй мэдээллийг ердийн мэдээллийн санд ангилж, хадгалахад хэцүү байж болно. Вектор өгөгдлийн сангууд нь асар их өгөгдлийн багцаас ч харьцуулж болох зүйлсийг хурдан хайж чаддаг тул үүнд маш сайн хариулт болно. Энэ арга нь хүн шаарддаггүй өгөгдлийн шошгололт эсвэл шошго ба ижил төстэй оноонд тулгуурлан хамгийн ойрын тохирохыг хурдан олох боломжтой.
Зэрэглэл ба зөвлөмжийн хөдөлгүүрүүд
Вектор мэдээллийн сангууд нь зэрэглэл, зөвлөмжийн системд ашиглахад тохиромжтой. Тэдгээрийг өмнөх худалдан авалттай харьцуулах юм уу эсвэл хэрэглэгчийн харж буй одоогийн барааг санал болгоход ашиглаж болно.
Хамтын шүүлтүүр эсвэл алдартай жагсаалтаас хамааралгүйгээр стриминг медиа үйлчилгээ нь хэрэглэгчийн дууны үнэлгээг ашиглан тухайн хүнд тохирсон саналуудыг өгөх боломжтой. Тэд хамгийн ойрын тохирол дээр үндэслэн харьцуулах боломжтой бүтээгдэхүүнийг олох боломжтой.
Семаль хайлт
Семаль хайлт нь энгийн түлхүүр үг хайлтаас давсан хүчтэй текст, баримт бичгийн хайлтын хэрэгсэл юм. Текст, хэллэг, бүхэл баримт бичгийн утга, контекстийг Natural-аас вектор оруулгыг хадгалах, индексжүүлэхийн тулд вектор мэдээллийн санг ашиглах замаар ойлгож болно. Хэл боловсруулах загварууд.
Тиймээс хэрэглэгчид өгөгдлийг хэрхэн ангилж байгааг ойлгохгүйгээр өөрт хэрэгтэй зүйлээ хурдан олох боломжтой болно.
Вектор мэдээллийн сангийн технологи
Төрөл бүрийн вектор мэдээллийн баазын технологиуд байдаг бөгөөд тус бүр өөрийн гэсэн давуу болон сул талуудтай.
Пинекон, Фэйс, Залхах, МилвусБолон Hnswlib илүү алдартай боломжуудын зарим нь юм.
Пинекон
Энэ нь үүлд суурилсан вектор мэдээллийн сан юм. Та бодит цагийн ижил төстэй хайлтын програмуудыг хөгжүүлэх боломжтой. Энэ нь хэрэглэгчдэд миллисекундын хоцрогдолтой өндөр хэмжээст вектор оруулгыг хадгалах, судлах боломжийг олгодог.
Энэ нь зөвлөмжийн систем, зураг, видео хайлт, байгалийн хэлний боловсруулалт зэрэг програмуудад тохиромжтой болгодог.
Pinecone-ийн үндсэн шинж чанарууд нь автомат индексжүүлэлт, бодит цагийн шинэчлэлтүүд, асуулгын автомат тохируулга, одоогийн процессуудтай энгийн харилцахад зориулсан REST API юм. Түүний архитектур нь өргөтгөх боломжтой, бат бөх байх үүднээс бүтээгдсэн. Та их хэмжээний өгөгдлийг хялбархан удирдахын зэрэгцээ өндөр хүртээмжтэй байх боломжтой.
Фэйс
Энэ нь том хэмжээний векторуудын индексжүүлэлт, хайлтын алгоритмуудын хамгийн сүүлийн үеийн хэрэгжилтийг хангадаг Facebook-ийн нээлттэй эхийн багц юм.
Энэ нь хэд хэдэн вектор хайлтын аргыг дэмждэг. Үүний гол давуу талуудын нэг нь хурд, өргөтгөх чадвар бөгөөд энэ нь олон тэрбум вектор бүхий өгөгдлийн багцаас ч хурдан хайлт хийх боломжийг олгодог.
Залхах
Нөгөө талаас Annoy бол хамгийн ойрын хөршийн өндөр хэмжээст хайлтанд зориулагдсан C++ номын сан юм. Энэ нь ашиглахад хялбар бөгөөд санамсаргүй төсөөллийн модны техникийг хурдан хэрэгжүүлдэг.
Annoy бол нөөц хязгаарлагдмал хувилбаруудад ашиглахад тохиромжтой санах ойн хамгийн бага сан юм.
Милвус
Milvus бол том хэмжээний векторуудыг хадгалах, хайхад зориулагдсан үнэгүй, нээлттэй эх сурвалжтай вектор мэдээллийн сан юм. Энэ нь IVF, HNSW зэрэг олон төрлийн индексжүүлэх арга техникийг дэмждэг бөгөөд сая сая векторыг хялбархан удирдаж чаддаг.
Хайлтын процессыг ихээхэн хурдасгаж болох GPU хурдасгах чадвар нь түүний хамгийн онцлог шинж чанаруудын нэг юм.
Вектор өгөгдлийн сангийн бүтээгдэхүүнийг сонгохдоо энэ нь хамгийн сайн сонголт юм.
Hnswlib
Hnswlib бол өндөр хэмжээст векторуудыг хурдан индексжүүлэх, хайхад зориулагдсан шаталсан навигацийн жижиг ертөнцийн сүлжээгээр хангадаг өөр нэг нээлттэй эхийн номын сан юм.
Энэ нь векторын орон зай байнга өөрчлөгдөж байдаг нөхцөл байдалд тохиромжтой бөгөөд индексийг шинэ векторуудаар одоогийнхтой байлгахын тулд нэмэлт индексжүүлэлтийг хангадаг. Энэ нь мөн маш тохируулгатай бөгөөд хэрэглэгчдэд нарийвчлал ба хурдны тэнцвэрийг нарийн тохируулах боломжийг олгодог.
Боломжит сул талууд
Вектор мэдээллийн сан нь олон давуу талтай хэдий ч мэдэгдэхүйц сул талуудтай. Санаа зовоож буй нэг асуудал бол вектор суулгацыг удирдахад шаардагдах их хэмжээний хадгалах сан юм.
Цаашилбал, вектор өгөгдлийн сан нь товч эсвэл маш нарийн мэргэшсэн асуулга гэх мэт тодорхой төрлийн өгөгдлийн төрлүүдтэй тэмцэж болзошгүй. Эцэст нь, эдгээр мэдээллийн санг тохируулах, оновчтой болгох нь ихээхэн ур чадвар шаарддаг тул зарим хэрэглэгчдэд хүртээмжгүй болгодог.
Дараагийн түвшин гэж юу вэ?
Вектор мэдээллийн сангууд үргэлжлэн хөгжиж байгаа тул олон янзын боломжит сайжруулалтууд бий. Илүү нарийвчлалтай, үр дүнтэй NLP загварыг бий болгох нь мэдэгдэхүйц ахиц дэвшил гаргаж болох нэг талбар юм.
Энэ нь текстийн утга, контекстийг илүү нарийвчлалтай гаргаж, хайлтыг илүү үнэн зөв, хамааралтай болгодог вектор оруулгыг сайжруулж магадгүй юм.
Дахин дэвших өөр нэг талбар нь эрэмбэлэх, санал болгох хөдөлгүүрүүдэд зориулсан илүү дэвшилтэт алгоритмууд байж болох бөгөөд ингэснээр бүр илүү тохирсон, зорилтот зөвлөмж гаргах боломжтой болно.
Цаашилбал, GPU болон тусгай CPU гэх мэт технологийн дэвшил нь вектор мэдээллийн сангийн үйл ажиллагааны хурд, үр ашгийг нэмэгдүүлэхэд тусална. Ингэснээр тэд илүү өргөн хүрээний хэрэглэгчид болон програмуудад илүү хүртээмжтэй байх боломжтой.
хариу үлдээх