Kunstmatige intelligentie (AI) verandert de manier waarop we gegevens verwerken en evalueren. En vectordatabases zijn een van de belangrijkste hulpmiddelen die deze overgang aansturen.
Deze databases zijn uiterst efficiënt in het opslaan en ophalen van hoogdimensionale gegevensrepresentaties.
Ze hebben het potentieel om een cruciale rol te spelen in het succes van AI-toepassingen zoals natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning en aanbevelingssystemen.
In dit bericht kijken we naar het fascinerende gebied van vectordatabases in AI en waarom ze zo belangrijk zijn geworden voor datawetenschappers en experts op het gebied van machine learning.
Waarom relationele databases niet geschikt zijn voor AI-toepassingen
We slaan gegevens doorgaans op en halen ze op met behulp van traditionele relationele databases. Deze databases zijn echter niet altijd even geschikt voor hoog-dimensionale gegevensrepresentaties, wat een gebruikelijke vereiste is in veel AI-toepassingen.
Het verwerken van de enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens die vaak in AI worden gebruikt, kan een uitdaging zijn vanwege de georganiseerde aard van deze databases.
Experts wilden vertraagde en ineffectieve zoekopdrachten voorkomen. Dus om deze uitdagingen het hoofd te bieden, hebben ze oplossingen zoals afvlakking gebruikt data structuren. Dit was echter een tijdrovende en foutgevoelige procedure.
Een effectievere methode voor het opslaan en ophalen van hoogdimensionale gegevens is ontstaan met de opkomst van vectordatabases. Op deze manier is het mogelijk om meer gestroomlijnde en succesvolle AI-toepassingen te hebben.
Laten we nu eens kijken hoe deze vectordatabases werken.
Wat zijn vectordatabases precies?
Vectordatabases zijn gespecialiseerde databases die bedoeld zijn om enorme hoeveelheden hoogdimensionale gegevens in de vorm van vectoren op te slaan en te verwerken.
Vectoren zijn wiskundige gegevensrepresentaties die objecten beschrijven op basis van hun verschillende kenmerken of kwaliteiten.
Elke vector vertegenwoordigt een enkel gegevenspunt, zoals een woord of een afbeelding, en is samengesteld uit een verzameling waarden die de vele eigenschappen ervan beschrijven. Deze variabelen worden ook wel 'kenmerken' of 'dimensies' genoemd.
Een afbeelding kan bijvoorbeeld worden weergegeven als een vector van waarden van pixels, maar een hele zin kan worden weergegeven als een vector van woordinbeddingen.
Vectordatabases maken gebruik van indexeringsstrategieën om de ontdekking van vectoren die vergelijkbaar zijn met een bepaalde queryvector te vergemakkelijken. Dit is vooral voordelig in machine learning toepassingen, aangezien zoekopdrachten naar overeenkomsten vaak worden gebruikt om vergelijkbare gegevenspunten te ontdekken of suggesties te genereren.
Innerlijke werking van vectordatabases
Vectordatabases worden gebruikt om hoogdimensionale vectoren op te slaan en te indexeren die zijn geproduceerd door technieken zoals diepgaand leren. Deze vectoren zijn numerieke representaties van complexe gegevensitems die worden vertaald naar een lager-dimensionale ruimte terwijl cruciale informatie behouden blijft via een inbeddingstechniek.
Vectordatabases zijn dus gebouwd om tegemoet te komen aan de specifieke structuur van vectorinbeddingen, en ze gebruiken indexeringsalgoritmen om vectoren effectief te zoeken en op te halen op basis van hun gelijkenis met een queryvector.
Hoe werkt het?
Vectordatabases werken op dezelfde manier als magische dozen waarin ingewikkelde gegevensitems worden opgeslagen en gerangschikt.
Ze gebruiken PQ- en HNSW-benaderingen om snel de juiste informatie te identificeren en te verkrijgen. PQ werkt op dezelfde manier als een legosteen, waarbij vectoren worden gecondenseerd tot kleine delen om te helpen bij het zoeken naar vergelijkbare.
HNSW daarentegen ontwikkelt een web van links om de vectoren in een hiërarchie te ordenen, waardoor navigeren en zoeken eenvoudiger wordt. Andere creatieve opties, zoals het optellen en aftrekken van vectoren om overeenkomsten en verschillen te detecteren, worden ook ondersteund door vectordatabases.
Hoe worden vectordatabases gebruikt in AI?
Vectordatabases hebben een groot potentieel op het gebied van kunstmatige intelligentie. Ze helpen ons grote hoeveelheden gegevens efficiënt te beheren en ondersteunen geavanceerde bewerkingen zoals het zoeken naar overeenkomsten en vectorberekeningen.
Ze zijn onmisbare hulpmiddelen geworden in een breed scala aan toepassingen. Deze omvatten natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning en aanbevelingssystemen. Vector-inbeddingen worden bijvoorbeeld gebruikt bij natuurlijke taalverwerking om de betekenis en context van de tekst te begrijpen, waardoor nauwkeurige en relevante zoekresultaten mogelijk zijn.
Vectordatabases in beeldherkenning kunnen efficiënt zoeken naar vergelijkbare afbeeldingen, zelfs in grote datasets. Ze kunnen klanten ook vergelijkbare items of informatie aanbieden op basis van hun voorkeuren en gedrag in aanbevelingssystemen.
Best practices voor het gebruik van vectordatabases in kunstmatige intelligentie
Om te beginnen moeten de invoervectoren worden voorbewerkt en genormaliseerd voordat ze in de database worden opgeslagen. Dit kan de nauwkeurigheid en prestaties van vectorzoekopdrachten verbeteren.
Ten tweede moet het juiste indexeringsalgoritme worden gekozen, afhankelijk van de individuele use case en de gegevensdistributie. verschillende algoritmen hebben verschillende afwegingen tussen nauwkeurigheid en snelheid, en het selecteren van de juiste kan een aanzienlijke invloed hebben op de zoekprestaties.
Ten derde, om optimale prestaties te garanderen, moet de vectordatabase regelmatig worden gecontroleerd en onderhouden. Dit houdt in dat de database indien nodig opnieuw wordt geïndexeerd, de indexeringsparameters worden verfijnd en de zoekprestaties worden gecontroleerd om eventuele problemen te ontdekken en op te lossen.
Tot slot, om het potentieel van AI-toepassingen te maximaliseren, wordt geadviseerd om een vectordatabase te gebruiken die geavanceerde functies ondersteunt, zoals vectorberekeningen en het zoeken naar overeenkomsten.
Waarom zou u een vectordatabase gebruiken?
Het meest typische doel voor het gebruik van een vectordatabase is het zoeken naar vectoren in productie. Bij deze vorm van zoeken wordt de gelijkenis van veel items met een zoekvraag of onderwerpitem vergeleken. De vectordatabase heeft het potentieel om de gelijkenis van deze items te vergelijken om de beste overeenkomsten te ontdekken door het onderwerpitem of de query om te zetten in een vector met behulp van hetzelfde ML-inbeddingsmodel.
Dit levert nauwkeurige resultaten op terwijl irrelevante resultaten van standaard zoektechnologieën worden vermeden.
Zoeken naar gelijkenissen in afbeeldingen, audio en video
Afbeeldingen, muziek, video en andere ongestructureerde informatie kan moeilijk te categoriseren en op te slaan zijn in een typische database. Vectordatabases zijn hiervoor een uitstekend antwoord, omdat ze zelfs in enorme datasets snel naar vergelijkbare items kunnen zoeken. Deze methode vereist geen mens data tagging of labeling en kan snel de dichtstbijzijnde overeenkomsten vinden op basis van gelijkenisscores.
Motoren van ranking en aanbeveling
Vectordatabases zijn ook zeer geschikt voor gebruik in classificatie- en aanbevelingssystemen. Ze kunnen worden gebruikt om dingen aan te bevelen die vergelijkbaar zijn met eerdere aankopen of een actueel item waar de consument naar kijkt.
In plaats van afhankelijk te zijn van collaboratieve filtering of populariteitslijsten, kunnen streaming mediadiensten gebruikmaken van de songbeoordelingen van een gebruiker om perfect op elkaar afgestemde suggesties te bieden die op het individu zijn afgestemd. Ze kunnen vergelijkbare producten vinden op basis van de dichtstbijzijnde overeenkomsten.
Semantisch zoeken
Semantisch zoeken is een krachtige zoekfunctie voor tekst en documenten die verder gaat dan gewoon zoeken op trefwoorden. De betekenis en context van tekstreeksen, zinsdelen en volledige documenten kan worden begrepen door vectordatabases te gebruiken om vectorinbeddingen van Natural op te slaan en te indexeren Taalverwerkingsmodellen.
Gebruikers kunnen dus sneller vinden wat ze nodig hebben zonder dat ze hoeven te begrijpen hoe de gegevens zijn gecategoriseerd.
Technologieën voor vectordatabases
Er zijn verschillende technologieën voor vectordatabases beschikbaar, elk met zijn eigen voor- en nadelen.
pinecone, Fais, Ergeren, Milvus en Hnswlib zijn enkele van de meer populaire mogelijkheden.
pinecone
Het is een cloudgebaseerde vectordatabase. U kunt real-time apps voor het zoeken naar overeenkomsten ontwikkelen. Het stelt gebruikers in staat om hoog-dimensionale vector-inbeddingen op te slaan en te verkennen met vertragingen van milliseconden.
Dit maakt het geschikt voor toepassingen zoals aanbevelingssystemen, zoeken naar afbeeldingen en video's en natuurlijke taalverwerking.
De belangrijkste functies van Pinecone zijn automatische indexering, real-time updates, automatische afstemming van query's en een REST API voor eenvoudige interactie met huidige processen. De architectuur is gebouwd voor schaalbaarheid en robuustheid. U kunt eenvoudig enorme hoeveelheden gegevens beheren met behoud van hoge beschikbaarheid.
Fais
Het is een open-sourcepakket van Facebook dat geavanceerde implementaties biedt van indexerings- en zoekalgoritmen voor grootschalige vectoren.
Het ondersteunt verschillende vectorzoektechnieken. Een van de belangrijkste voordelen is de snelheid en schaalbaarheid, waardoor snel kan worden gezocht, zelfs in datasets met miljarden vectoren.
Ergeren
Annoy, aan de andere kant, is een C ++ -bibliotheek die is gebouwd voor hoog-dimensionaal zoeken naar naaste buren. Het is eenvoudig te gebruiken en implementeert de willekeurige projectieboomtechniek snel.
Annoy is een bibliotheek met minimale geheugenvoetafdruk die geschikt is voor gebruik in scenario's met beperkte middelen.
Milvus
Milvus is een gratis en open-source vectordatabase voor het opslaan en doorzoeken van grootschalige vectoren. Het ondersteunt verschillende indexeringstechnieken, waaronder IVF en HNSW, en kan gemakkelijk miljoenen vectoren beheren.
De mogelijkheid voor GPU-versnelling, die het zoekproces aanzienlijk kan versnellen, is een van de meest onderscheidende kenmerken.
Het is gemakkelijk de beste keuze bij het kiezen van een product voor vectordatabases.
Hnswlib
Hnswlib is nog een andere open-sourcebibliotheek die een hiërarchisch navigeerbaar small-world-netwerk biedt voor het snel indexeren en doorzoeken van hoogdimensionale vectoren.
Het is geweldig voor situaties waarin de vectorruimte voortdurend verandert, en het biedt incrementele indexering om de index up-to-date te houden met nieuwe vectoren. Het is ook extreem verstelbaar, waardoor gebruikers de balans tussen precisie en snelheid kunnen verfijnen.
Mogelijke nadelen
Hoewel vectordatabases tal van voordelen hebben, hebben ze ook aanzienlijke nadelen. Een mogelijke zorg is de grote hoeveelheid opslagruimte die nodig is om vectorinbeddingen te beheren.
Bovendien kunnen vectordatabases worstelen met bepaalde gegevenstypen, zoals korte of zeer gespecialiseerde zoekopdrachten. Ten slotte kan het opzetten en optimaliseren van deze databases aanzienlijke vaardigheden met zich meebrengen, waardoor ze voor sommige gebruikers minder toegankelijk worden.
Wat is The Next Level?
Er zijn verschillende mogelijke verbeteringen aan de horizon naarmate vectordatabases blijven evolueren. Een gebied waarop substantiële vooruitgang kan worden geboekt, is het creëren van nauwkeurigere en efficiëntere NLP-modellen.
Dit kan leiden tot verbeterde inbedding van vectoren die de betekenis en context van tekst nauwkeuriger vastleggen, waardoor zoekopdrachten nog nauwkeuriger en relevanter worden.
Een ander gebied voor vooruitgang zijn mogelijk geavanceerdere algoritmen voor ranking- en aanbevelingsengines, waardoor nog meer op maat gemaakte en gerichte aanbevelingen mogelijk zijn.
Bovendien kunnen technologische ontwikkelingen, zoals GPU's en gespecialiseerde CPU's, helpen om de snelheid en efficiëntie van vectordatabasebewerkingen te verhogen. Op deze manier kunnen ze beter toegankelijk zijn voor een grotere verscheidenheid aan gebruikers en toepassingen.
Laat een reactie achter