Sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób, w jaki przetwarzamy i oceniamy dane. Bazy danych wektorowych są jednym z podstawowych narzędzi napędzających tę zmianę.
Te bazy danych są niezwykle wydajne w przechowywaniu i wyszukiwaniu wielowymiarowych reprezentacji danych.
Mogą odegrać kluczową rolę w sukcesie aplikacji sztucznej inteligencji, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów i systemy rekomendacji.
W tym poście przyjrzymy się fascynującej dziedzinie wektorowych baz danych w sztucznej inteligencji i wyjaśnimy, dlaczego stały się one tak ważne dla analityków danych i ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego.
Dlaczego relacyjne bazy danych są nieodpowiednie dla aplikacji AI
Zwykle przechowujemy i pobieramy dane przy użyciu tradycyjnych relacyjnych baz danych. Jednak te bazy danych nie zawsze dobrze nadają się do wielowymiarowych reprezentacji danych, które są powszechnym wymogiem w wielu aplikacjach sztucznej inteligencji.
Przetwarzanie ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych, które są często wykorzystywane w sztucznej inteligencji, może być trudne ze względu na zorganizowany charakter tych baz danych.
Eksperci chcieli uniknąć opóźnionych i nieskutecznych poszukiwań. Aby przezwyciężyć te wyzwania, zastosowali rozwiązania takie jak spłaszczanie struktury danych. Była to jednak procedura czasochłonna i podatna na błędy.
Bardziej efektywna metoda przechowywania i wyszukiwania wielowymiarowych danych pojawiła się wraz z rozwojem wektorowych baz danych. W ten sposób można mieć bardziej usprawnione i skuteczne aplikacje AI.
Zobaczmy teraz, jak działają te wektorowe bazy danych.
Czym dokładnie są wektorowe bazy danych?
Wektorowe bazy danych to wyspecjalizowane bazy danych przeznaczone do przechowywania i obsługi ogromnych ilości wielowymiarowych danych w postaci wektorów.
Wektory to matematyczne reprezentacje danych, które opisują obiekty na podstawie ich różnych cech lub właściwości.
Każdy wektor reprezentuje pojedynczy punkt danych, taki jak słowo lub obraz, i składa się ze zbioru wartości opisujących jego liczne cechy. Te zmienne są czasami nazywane „cechami” lub „wymiarami”.
Na przykład obraz może być reprezentowany jako wektor wartości pikseli, ale całe zdanie może być reprezentowane jako wektor osadzonych słów.
Bazy danych wektorów wykorzystują strategie indeksowania, aby ułatwić wykrywanie wektorów podobnych do określonego wektora zapytania. Jest to szczególnie korzystne w uczenie maszynowe aplikacji, ponieważ wyszukiwanie podobieństw jest często używane do znajdowania porównywalnych punktów danych lub generowania sugestii.
Wewnętrzne działanie wektorowych baz danych
Wektorowe bazy danych służą do przechowywania i indeksowania wielowymiarowych wektorów wytwarzanych technikami takimi jak głęboka nauka. Wektory te są numerycznymi reprezentacjami złożonych elementów danych, które są tłumaczone na przestrzeń o niższych wymiarach, przy jednoczesnym zachowaniu kluczowych informacji za pomocą techniki osadzania.
Tak więc bazy danych wektorów są budowane w celu uwzględnienia określonej struktury osadzania wektorów i wykorzystują algorytmy indeksowania, aby skutecznie wyszukiwać i pobierać wektory na podstawie ich podobieństwa do wektora zapytania.
Jak to działa?
Bazy danych wektorowych działają podobnie do magicznych pudełek przechowujących i porządkujących skomplikowane elementy danych.
Wykorzystują metody PQ i HNSW, aby szybko identyfikować i uzyskiwać prawidłowe informacje. PQ działa podobnie do klocka Lego, kondensując wektory na małe części, aby pomóc w poszukiwaniu porównywalnych.
Z drugiej strony HNSW rozwija sieć linków w celu uporządkowania wektorów w hierarchię, co upraszcza nawigację i wyszukiwanie. Bazy danych wektorowych obsługują również inne kreatywne opcje, takie jak dodawanie i odejmowanie wektorów w celu wykrycia podobieństw i różnic.
Jak wykorzystuje się wektorowe bazy danych w sztucznej inteligencji?
Bazy danych wektorowych mają ogromny potencjał w dziedzinie sztuczna inteligencja. Pomagają nam efektywnie zarządzać dużymi ilościami danych i obsługują zaawansowane operacje, takie jak wyszukiwanie podobieństw i arytmetyka wektorów.
Stały się niezbędnymi narzędziami w szerokim zakresie zastosowań. Obejmują one przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów i systemy rekomendacji. Na przykład osadzanie wektorowe jest stosowane w przetwarzaniu języka naturalnego w celu uchwycenia znaczenia i kontekstu tekstu, co pozwala na uzyskanie dokładnych i trafnych wyników wyszukiwania.
Wektorowe bazy danych w rozpoznawaniu obrazów mogą skutecznie wyszukiwać porównywalne obrazy, nawet w dużych zbiorach danych. Mogą również oferować klientom porównywalne produkty lub informacje na podstawie ich upodobań i zachowań w systemach rekomendacji.
Najlepsze praktyki dotyczące korzystania z wektorowych baz danych w sztucznej inteligencji
Na początek wektory wejściowe muszą zostać wstępnie przetworzone i znormalizowane przed zapisaniem ich w bazie danych. Może to zwiększyć dokładność i wydajność wyszukiwania wektorów.
Po drugie, należy wybrać odpowiedni algorytm indeksowania w zależności od indywidualnego przypadku użycia i dystrybucji danych. różne algorytmy mają różne kompromisy między dokładnością a szybkością, a wybór odpowiedniego może mieć znaczny wpływ na wydajność wyszukiwania.
Po trzecie, aby zagwarantować optymalną wydajność, należy regularnie monitorować i konserwować bazę danych wektorów. Obejmuje to ponowne indeksowanie bazy danych w razie potrzeby, dostrajanie parametrów indeksowania i monitorowanie wydajności wyszukiwania w celu wykrycia i rozwiązania wszelkich problemów.
Wreszcie, aby zmaksymalizować potencjał aplikacji AI, zaleca się wykorzystanie wektorowej bazy danych, która obsługuje zaawansowane funkcje, takie jak arytmetyka wektorów i wyszukiwanie podobieństw.
Dlaczego warto korzystać z wektorowej bazy danych?
Najbardziej typowym celem korzystania z bazy danych wektorów jest wyszukiwanie wektorów w produkcji. W tej formie wyszukiwania porównywane jest podobieństwo wielu elementów do zapytania lub elementu tematu. Baza danych wektorów może porównywać podobieństwo tych elementów w celu znalezienia najbliższych dopasowań poprzez przekształcenie przedmiotu lub zapytania w wektor przy użyciu tego samego modelu osadzania ML.
Daje to dokładne wyniki, unikając nieistotnych wyników generowanych przez standardowe technologie wyszukiwania.
Wyszukiwanie podobieństw obrazu, dźwięku i wideo
Obrazy, muzykę, wideo i inne nieustrukturyzowane informacje mogą być trudne do skategoryzowania i przechowywania w typowej bazie danych. Bazy danych wektorowych są w tym przypadku doskonałą odpowiedzią, ponieważ umożliwiają szybkie wyszukiwanie porównywalnych elementów nawet w ogromnych zbiorach danych. Ta metoda nie wymaga człowieka znakowanie lub etykietowanie danych i może szybko zlokalizować najbliższe dopasowania na podstawie wyników podobieństwa.
Silniki rankingu i rekomendacji
Bazy danych wektorowych doskonale nadają się również do wykorzystania w systemach rankingowych i rekomendacyjnych. Mogą być używane do polecania rzeczy porównywalnych z poprzednimi zakupami lub aktualnego przedmiotu, na który patrzy konsument.
Zamiast polegać na wspólnym filtrowaniu lub listach popularności, usługi mediów strumieniowych mogą wykorzystywać oceny utworów użytkownika, aby zapewnić idealnie dopasowane sugestie spersonalizowane dla danej osoby. Mogą zlokalizować porównywalne produkty na podstawie najbliższych dopasowań.
Wyszukiwanie semantyczne
Wyszukiwanie semantyczne to skuteczne narzędzie do wyszukiwania tekstu i dokumentów, które wykracza poza zwykłe wyszukiwanie słów kluczowych. Znaczenie i kontekst ciągów tekstowych, fraz i całych dokumentów można zrozumieć, wykorzystując wektorowe bazy danych do przechowywania i indeksowania osadzonych wektorów z Natural Modele przetwarzania języka.
Dzięki temu użytkownicy będą mogli szybciej znaleźć to, czego potrzebują, bez konieczności rozumienia, w jaki sposób dane są kategoryzowane.
Technologie dla wektorowych baz danych
Dostępne są różne technologie wektorowych baz danych, z których każda ma własny zestaw zalet i wad.
szyszka, Faiss, Drażnić, Milvus, Hnswlib to tylko niektóre z bardziej popularnych możliwości.
szyszka
Jest to oparta na chmurze baza danych wektorowych. Możesz tworzyć aplikacje do wyszukiwania podobieństw w czasie rzeczywistym. Umożliwia użytkownikom przechowywanie i eksplorowanie wielowymiarowych osadzonych wektorów z milisekundowymi opóźnieniami.
Dzięki temu nadaje się do zastosowań takich jak systemy rekomendacji, wyszukiwanie zdjęć i filmów oraz przetwarzanie języka naturalnego.
Podstawowe funkcje Pinecone obejmują automatyczne indeksowanie, aktualizacje w czasie rzeczywistym, automatyczne dostrajanie zapytań oraz interfejs API REST do prostej interakcji z bieżącymi procesami. Jego architektura została zbudowana z myślą o skalowalności i niezawodności. Możesz łatwo zarządzać ogromnymi ilościami danych przy zachowaniu wysokiej dostępności.
Faiss
Jest to pakiet typu open source Facebooka, który zapewnia najnowocześniejsze implementacje algorytmów indeksowania i wyszukiwania wektorów o dużej skali.
Obsługuje kilka technik wyszukiwania wektorów. Jedną z jego głównych zalet jest szybkość i skalowalność, co pozwala na szybkie wyszukiwanie nawet w zbiorach danych zawierających miliardy wektorów.
Drażnić
Z drugiej strony Annoy to biblioteka C++ stworzona do wielowymiarowego przybliżonego wyszukiwania najbliższego sąsiada. Jest prosty w użyciu i szybko wdraża technikę losowego drzewa projekcji.
Annoy to biblioteka o minimalnym zużyciu pamięci, która jest odpowiednia do użycia w scenariuszach z ograniczonymi zasobami.
Milvus
Milvus to bezpłatna baza danych wektorów o otwartym kodzie źródłowym do przechowywania i wyszukiwania wektorów na dużą skalę. Obsługuje różne techniki indeksowania, w tym IVF i HNSW, i może z łatwością zarządzać milionami wektorów.
Jego zdolność do akceleracji GPU, która może znacznie przyspieszyć proces wyszukiwania, jest jedną z jego najbardziej charakterystycznych cech.
To bez wątpienia najlepszy wybór przy podejmowaniu decyzji o wyborze produktu do wektorowych baz danych.
Hnswlib
Hnswlib to kolejna biblioteka typu open source, która zapewnia hierarchiczną, łatwą w nawigacji sieć małych światów do szybkiego indeksowania i wyszukiwania wielowymiarowych wektorów.
Jest świetny w sytuacjach, w których przestrzeń wektorowa stale się zmienia, i zapewnia przyrostowe indeksowanie, aby indeks był aktualny z nowymi wektorami. Jest również niezwykle regulowany, co pozwala użytkownikom precyzyjnie dostroić równowagę między precyzją a szybkością.
Możliwe wady
Wektorowe bazy danych mają wiele zalet, ale mają też istotne wady. Jednym z możliwych problemów jest duża ilość pamięci wymaganej do zarządzania osadzaniami wektorowymi.
Ponadto wektorowe bazy danych mogą mieć problemy z określonymi typami danych, takimi jak krótkie lub bardzo specjalistyczne zapytania. Wreszcie, tworzenie i optymalizacja tych baz danych może wymagać znacznych umiejętności, co czyni je mniej dostępnymi dla niektórych użytkowników.
Czym jest następny poziom?
Na horyzoncie pojawiają się różne możliwe ulepszenia, ponieważ wektorowe bazy danych wciąż ewoluują. Jednym z obszarów, w których można poczynić znaczne postępy, jest tworzenie dokładniejszych i wydajniejszych modeli NLP.
Może to prowadzić do ulepszonych osadzeń wektorowych, które dokładniej oddają znaczenie i kontekst tekstu, czyniąc wyszukiwania jeszcze dokładniejszymi i trafniejszymi.
Kolejnym obszarem do rozwoju mogą być bardziej zaawansowane algorytmy dla silników rankingowych i rekomendacyjnych, pozwalające na jeszcze bardziej dopasowane i ukierunkowane rekomendacje.
Ponadto postęp technologiczny, taki jak procesory graficzne i wyspecjalizowane procesory, może pomóc w zwiększeniu szybkości i wydajności operacji wektorowych baz danych. W ten sposób mogą być bardziej dostępne dla szerszej gamy użytkowników i aplikacji.
Dodaj komentarz