आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) आम्ही डेटावर प्रक्रिया आणि मूल्यमापन कसे करतो ते बदलत आहे. आणि, वेक्टर डेटाबेस हे संक्रमण चालविणारे एक प्राथमिक साधन आहे.
हे डेटाबेस उच्च-आयामी डेटा प्रतिनिधित्व संचयित आणि पुनर्प्राप्त करण्यात अत्यंत कार्यक्षम आहेत.
नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, प्रतिमा ओळख आणि शिफारस प्रणाली यांसारख्या AI अनुप्रयोगांच्या यशामध्ये महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावण्याची त्यांच्याकडे क्षमता आहे.
या पोस्टमध्ये, आम्ही AI मधील वेक्टर डेटाबेसचे आकर्षक क्षेत्र पाहू आणि डेटा शास्त्रज्ञ आणि मशीन लर्निंग तज्ञांसाठी ते इतके महत्त्वाचे का झाले आहेत.
एआय ऍप्लिकेशन्ससाठी रिलेशनल डेटाबेसेस अपुरे का आहेत
आम्ही सामान्यत: पारंपारिक रिलेशनल डेटाबेस वापरून डेटा संग्रहित करतो आणि पुनर्प्राप्त करतो. तथापि, हे डेटाबेस उच्च-आयामी डेटा प्रस्तुतीकरणासाठी नेहमीच योग्य नसतात, जे अनेक AI अनुप्रयोगांमध्ये एक सामान्य आवश्यकता असते.
या डेटाबेसच्या संघटित स्वरूपामुळे AI मध्ये वापरल्या जाणार्या मोठ्या प्रमाणात असंरचित डेटावर प्रक्रिया करणे आव्हानात्मक असू शकते.
तज्ञांना विलंबित आणि अप्रभावी शोध टाळायचे होते. त्यामुळे या आव्हानांवर मात करण्यासाठी त्यांनी सपाटीकरणासारखे उपाय वापरले आहेत डेटा स्ट्रक्चर्स. तथापि, ही एक वेळ घेणारी आणि त्रुटी-प्रवण प्रक्रिया होती.
वेक्टर डेटाबेसच्या वाढीसह उच्च-आयामी डेटा संचयित आणि पुनर्प्राप्त करण्यासाठी अधिक प्रभावी पद्धत उदयास आली आहे. अशाप्रकारे, अधिक सुव्यवस्थित आणि यशस्वी AI अनुप्रयोग करणे शक्य आहे.
आता हे वेक्टर डेटाबेस कसे कार्य करतात ते पाहू.
वेक्टर डेटाबेस नेमके काय आहेत?
वेक्टर डेटाबेस हे विशेष डेटाबेस आहेत जे व्हेक्टरच्या स्वरूपात मोठ्या प्रमाणात उच्च-आयामी डेटा संचयित आणि हाताळण्यासाठी असतात.
वेक्टर हे गणितीय डेटा प्रस्तुतीकरण आहेत जे वस्तूंचे त्यांच्या भिन्न वैशिष्ट्यांवर किंवा गुणांवर आधारित वर्णन करतात.
प्रत्येक वेक्टर एकच डेटा पॉइंट दर्शवतो, जसे की शब्द किंवा चित्र, आणि त्याच्या अनेक गुणांचे वर्णन करणाऱ्या मूल्यांच्या संग्रहाने बनलेला असतो. हे व्हेरिएबल्स कधीकधी "वैशिष्ट्ये" किंवा "परिमाण" म्हणून ओळखले जातात.
एक चित्र, उदाहरणार्थ, पिक्सेलच्या मूल्यांचे वेक्टर म्हणून प्रस्तुत केले जाऊ शकते, परंतु संपूर्ण वाक्य शब्द एम्बेडिंगचे वेक्टर म्हणून प्रस्तुत केले जाऊ शकते.
वेक्टर डेटाबेस विशिष्ट क्वेरी व्हेक्टर प्रमाणेच असलेल्या वेक्टरचा शोध सुलभ करण्यासाठी अनुक्रमणिका धोरणे वापरतात. मध्ये हे विशेषतः फायदेशीर आहे मशीन शिक्षण ऍप्लिकेशन्स, कारण समानता शोध वारंवार तुलनात्मक डेटा पॉइंट्स शोधण्यासाठी किंवा सूचना व्युत्पन्न करण्यासाठी वापरले जातात.
वेक्टर डेटाबेसचे अंतर्गत कार्य
वेक्टर डेटाबेसचा वापर तंत्रांद्वारे उत्पादित उच्च-आयामी वेक्टर संचयित आणि अनुक्रमित करण्यासाठी केला जातो. खोल शिकणे. हे वेक्टर जटिल डेटा आयटमचे संख्यात्मक प्रतिनिधित्व आहेत जे एम्बेडिंग तंत्राद्वारे महत्त्वपूर्ण माहिती राखून कमी-आयामी जागेत अनुवादित केले जातात.
तर, वेक्टर डेटाबेसेस वेक्टर एम्बेडिंगच्या विशिष्ट संरचनेला सामावून घेण्यासाठी तयार केले जातात आणि ते क्वेरी वेक्टरच्या साम्यतेवर आधारित वेक्टर प्रभावीपणे शोधण्यासाठी आणि पुनर्प्राप्त करण्यासाठी अनुक्रमणिका अल्गोरिदम वापरतात.
हे कस काम करत?
वेक्टर डेटाबेस हे मॅजिक बॉक्सेस सारखेच कार्य करतात जे क्लिष्ट डेटा आयटम संग्रहित करतात आणि व्यवस्था करतात.
योग्य माहिती पटकन ओळखण्यासाठी आणि मिळवण्यासाठी ते PQ आणि HNSW पद्धती वापरतात. PQ लेगो विटाप्रमाणेच कार्य करते, तुलनात्मक गोष्टी शोधण्यात मदत करण्यासाठी वेक्टरला लहान भागांमध्ये संक्षेपित करते.
दुसरीकडे, HNSW, नेव्हिगेशन आणि शोध सोप्या बनवून, पदानुक्रमात वेक्टर आयोजित करण्यासाठी दुव्यांचे जाळे विकसित करते. इतर सर्जनशील पर्याय, जसे की समानता आणि फरक शोधण्यासाठी वेक्टर जोडणे आणि वजा करणे, हे देखील वेक्टर डेटाबेसद्वारे समर्थित आहेत.
AI मध्ये वेक्टर डेटाबेस कसे वापरले जातात?
च्या क्षेत्रात वेक्टर डेटाबेसमध्ये मोठी क्षमता आहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता. ते आम्हाला मोठ्या प्रमाणात डेटा व्यवस्थापित करण्यात आणि समानता शोध आणि वेक्टर अंकगणित यासारख्या अत्याधुनिक ऑपरेशन्सचे समर्थन करण्यात मदत करतात.
ते अनुप्रयोगांच्या विस्तृत श्रेणीमध्ये अपरिहार्य साधने बनले आहेत. यामध्ये नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, चित्र ओळखणे आणि शिफारस प्रणाली समाविष्ट आहेत. वेक्टर एम्बेडिंग, उदाहरणार्थ, मजकूराचा अर्थ आणि संदर्भ समजून घेण्यासाठी नैसर्गिक भाषेच्या प्रक्रियेमध्ये वापरला जातो, ज्यामुळे अचूक आणि संबंधित शोध परिणाम मिळू शकतात.
इमेज रेकग्निशनमधील वेक्टर डेटाबेस मोठ्या डेटासेटमध्येही, तुलनात्मक चित्रे कार्यक्षमतेने शोधू शकतात. ते शिफारस प्रणालीमधील त्यांच्या आवडी आणि वर्तनावर आधारित ग्राहकांना तुलनात्मक वस्तू किंवा माहिती देखील देऊ शकतात.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये वेक्टर डेटाबेस वापरण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धती
सुरू करण्यासाठी, डेटाबेसमध्ये संचयित होण्यापूर्वी इनपुट व्हेक्टर पूर्व-प्रक्रिया आणि सामान्यीकृत केले जाणे आवश्यक आहे. हे वेक्टर शोधाची अचूकता आणि कार्यप्रदर्शन वाढवू शकते.
दुसरे, वैयक्तिक वापर केस आणि डेटा वितरणावर अवलंबून योग्य अनुक्रमणिका अल्गोरिदम निवडणे आवश्यक आहे. वेगवेगळ्या अल्गोरिदममध्ये अचूकता आणि वेग यांच्यामध्ये भिन्नता असते आणि योग्य निवडल्याने शोध कार्यप्रदर्शनावर लक्षणीय प्रभाव पडतो.
तिसरे, इष्टतम कार्यक्षमतेची हमी देण्यासाठी, वेक्टर डेटाबेसचे नियमितपणे परीक्षण आणि देखभाल केली पाहिजे. यामध्ये आवश्यकतेनुसार डेटाबेस पुन्हा अनुक्रमित करणे, अनुक्रमणिका पॅरामीटर्सचे सूक्ष्म-ट्यूनिंग आणि कोणत्याही अडचणी शोधण्यासाठी आणि त्यांचे निराकरण करण्यासाठी शोध कार्यप्रदर्शनाचे निरीक्षण करणे समाविष्ट आहे.
शेवटी, एआय ऍप्लिकेशन्सची क्षमता वाढवण्यासाठी, वेक्टर अंकगणित आणि समानता शोध यासारख्या अत्याधुनिक वैशिष्ट्यांना समर्थन देणारा वेक्टर डेटाबेस वापरण्याचा सल्ला दिला जातो.
आपण वेक्टर डेटाबेस का वापरला पाहिजे?
वेक्टर डेटाबेस वापरण्याचा सर्वात सामान्य हेतू उत्पादनामध्ये वेक्टर शोध आहे. शोध क्वेरी किंवा विषय आयटमशी अनेक आयटमची समानता शोध या प्रकारात तुलना केली जाते. व्हेक्टर डेटाबेसमध्ये समान ML एम्बेडिंग मॉडेल वापरून विषय आयटम किंवा क्वेरीचे वेक्टरमध्ये रूपांतर करून सर्वात जवळच्या जुळण्या शोधण्यासाठी या आयटमच्या समानतेची तुलना करण्याची क्षमता आहे.
हे मानक शोध तंत्रज्ञानाद्वारे तयार केलेले असंबद्ध परिणाम टाळून अचूक परिणाम देते.
प्रतिमा, ऑडिओ, व्हिडिओ समानता शोध
प्रतिमा, संगीत, व्हिडिओ आणि इतर असंरचित माहिती सामान्य डेटाबेसमध्ये वर्गीकृत करणे आणि संग्रहित करणे कठीण असू शकते. व्हेक्टर डेटाबेस हे यासाठी एक उत्कृष्ट उत्तर आहे कारण ते प्रचंड डेटासेटमध्येही तुलना करता येण्याजोग्या वस्तू वेगाने शोधू शकतात. या पद्धतीला मनुष्याची आवश्यकता नाही डेटा टॅगिंग किंवा लेबलिंग आणि समानता स्कोअरवर आधारित सर्वात जवळचे सामने पटकन शोधू शकतात.
रँकिंग आणि शिफारसीचे इंजिन
वेक्टर डेटाबेस देखील क्रमवारी आणि शिफारस प्रणालींमध्ये वापरण्यासाठी योग्य आहेत. त्यांचा वापर मागील खरेदीशी तुलना करता येण्याजोग्या गोष्टी किंवा ग्राहक पाहत असलेल्या वर्तमान आयटमची शिफारस करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
सहयोगी फिल्टरिंग किंवा लोकप्रियता सूचीवर अवलंबून राहण्याऐवजी, प्रवाहित मीडिया सेवा वापरकर्त्याच्या गाण्याच्या रेटिंगचा फायदा घेऊ शकतात जेणेकरून व्यक्तीला वैयक्तिकृत केलेल्या उत्तम प्रकारे जुळलेल्या सूचना प्रदान करा. ते जवळच्या जुळण्यांवर आधारित तुलनात्मक उत्पादने शोधू शकतात.
अर्थपूर्ण शोध
सिमेंटिक शोध हे एक मजबूत मजकूर आणि दस्तऐवज शोध साधन आहे जे सामान्य कीवर्ड शोधांच्या पलीकडे जाते. मजकूर, वाक्प्रचार आणि संपूर्ण दस्तऐवजांच्या स्ट्रिंग्सचा अर्थ आणि संदर्भ नॅचरलमधून वेक्टर एम्बेडिंग संचयित आणि अनुक्रमित करण्यासाठी वेक्टर डेटाबेस वापरून समजून घेतले जाऊ शकतात. भाषा प्रक्रिया मॉडेल.
त्यामुळे, डेटाचे वर्गीकरण कसे केले जाते हे समजून न घेता वापरकर्ते त्यांना आवश्यक असलेल्या गोष्टी जलद शोधण्यात सक्षम होतील.
वेक्टर डेटाबेससाठी तंत्रज्ञान
विविध वेक्टर डेटाबेस तंत्रज्ञान उपलब्ध आहेत, प्रत्येकाचे स्वतःचे फायदे आणि तोटे आहेत.
पिनकोन, फॅस, त्रास देणे, मिल्वसआणि Hnswlib काही अधिक लोकप्रिय शक्यता आहेत.
पिनकोन
हा क्लाउड-आधारित वेक्टर डेटाबेस आहे. तुम्ही रिअल-टाइम समानता शोध अॅप्स विकसित करू शकता. हे वापरकर्त्यांना मिलिसेकंद विलंबांसह उच्च-आयामी वेक्टर एम्बेडिंग संचयित आणि एक्सप्लोर करण्यास सक्षम करते.
हे शिफारस प्रणाली, चित्र आणि व्हिडिओ शोध आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया यासारख्या अनुप्रयोगांसाठी योग्य बनवते.
Pinecone च्या प्राथमिक वैशिष्ट्यांमध्ये स्वयंचलित अनुक्रमणिका, रिअल-टाइम अपडेट्स, क्वेरी ऑटो-ट्यूनिंग आणि वर्तमान प्रक्रियेसह साध्या परस्परसंवादासाठी REST API यांचा समावेश आहे. त्याची आर्किटेक्चर स्केलेबिलिटी आणि मजबूतीसाठी तयार केली गेली आहे. उच्च उपलब्धता राखून तुम्ही मोठ्या प्रमाणात डेटा सहजपणे व्यवस्थापित करू शकता.
फॅस
हे फेसबुक ओपन-सोर्स पॅकेज आहे जे मोठ्या प्रमाणात व्हेक्टरसाठी अनुक्रमणिका आणि शोध अल्गोरिदमची अत्याधुनिक अंमलबजावणी प्रदान करते.
हे अनेक वेक्टर शोध तंत्रांना समर्थन देते. त्याच्या प्राथमिक फायद्यांपैकी एक म्हणजे त्याची गती आणि स्केलेबिलिटी, जे कोट्यवधी व्हेक्टरसह डेटासेटमध्ये देखील जलद शोधांना अनुमती देते.
त्रास देणे
Annoy, दुसरीकडे, उच्च-आयामी अंदाजे जवळच्या शेजारी शोधासाठी तयार केलेली C++ लायब्ररी आहे. हे वापरणे सोपे आहे आणि यादृच्छिक प्रोजेक्शन ट्री तंत्र त्वरीत लागू करते.
Annoy ही किमान मेमरी फूटप्रिंट लायब्ररी आहे जी संसाधन-प्रतिबंधित परिस्थितींमध्ये वापरण्यासाठी योग्य आहे.
मिल्वस
मिल्वस हा मोठ्या प्रमाणात व्हेक्टर संग्रहित करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी एक विनामूल्य आणि मुक्त-स्रोत वेक्टर डेटाबेस आहे. हे IVF आणि HNSW सह विविध इंडेक्सिंग तंत्रांना समर्थन देते आणि लाखो वेक्टर सहजपणे व्यवस्थापित करू शकते.
GPU प्रवेगासाठी त्याची क्षमता, जी शोध प्रक्रियेला मोठ्या प्रमाणात गती देऊ शकते, हे त्याच्या सर्वात विशिष्ट वैशिष्ट्यांपैकी एक आहे.
वेक्टर डेटाबेससाठी उत्पादन निवडण्याचा निर्णय घेताना ही सहज सर्वोत्तम निवड आहे.
Hnswlib
Hnswlib ही आणखी एक मुक्त-स्रोत लायब्ररी आहे जी उच्च-आयामी वेक्टर द्रुतपणे अनुक्रमित करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी श्रेणीबद्ध नेव्हिगेट करण्यायोग्य लहान-जागतिक नेटवर्क प्रदान करते.
वेक्टर स्पेस सतत बदलत असते अशा परिस्थितींसाठी हे उत्तम आहे आणि ते नवीन व्हेक्टरसह निर्देशांक चालू ठेवण्यासाठी वाढीव अनुक्रमणिका प्रदान करते. हे अत्यंत समायोज्य देखील आहे, जे वापरकर्त्यांना अचूकता आणि गतीचा समतोल साधण्यास अनुमती देते.
संभाव्य तोटे
वेक्टर डेटाबेसचे असंख्य फायदे असले तरी त्यांचे लक्षणीय तोटे देखील आहेत. वेक्टर एम्बेडिंग्स व्यवस्थापित करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या मोठ्या प्रमाणात स्टोरेज ही एक संभाव्य चिंता आहे.
शिवाय, वेक्टर डेटाबेस विशिष्ट डेटा प्रकारांसह संघर्ष करू शकतात, जसे की संक्षिप्त किंवा अतिशय विशेष क्वेरी. शेवटी, हे डेटाबेस सेट अप आणि ऑप्टिमाइझ करण्यामध्ये लक्षणीय कौशल्याचा समावेश असू शकतो, ज्यामुळे ते काही वापरकर्त्यांसाठी कमी प्रवेशयोग्य बनतात.
पुढील स्तर काय आहे?
व्हेक्टर डेटाबेस सतत विकसित होत असल्याने क्षितिजावर विविध संभाव्य सुधारणा आहेत. अधिक अचूक आणि कार्यक्षम NLP मॉडेल्स तयार करणे हे एक क्षेत्र आहे जेथे लक्षणीय प्रगती केली जाऊ शकते.
यामुळे सुधारित वेक्टर एम्बेडिंग होऊ शकते जे मजकूराचा अर्थ आणि संदर्भ अधिक अचूकपणे कॅप्चर करतात, शोध आणखी अचूक आणि संबंधित बनवतात.
प्रगतीसाठी आणखी एक क्षेत्र रँकिंग आणि शिफारस इंजिनसाठी अधिक प्रगत अल्गोरिदम असू शकते, जे आणखी तयार आणि लक्ष्यित शिफारसींना अनुमती देते.
शिवाय, तंत्रज्ञानातील प्रगती, जसे की GPUs आणि विशेष CPUs, व्हेक्टर डेटाबेस ऑपरेशन्सची गती आणि कार्यक्षमता वाढवण्यास मदत करू शकतात. अशा प्रकारे ते वापरकर्ते आणि अनुप्रयोगांच्या विस्तृत विविधतेसाठी अधिक प्रवेशयोग्य असू शकतात.
प्रत्युत्तर द्या