Inteligența artificială (AI) schimbă modul în care procesăm și evaluăm datele. Și bazele de date vectoriale sunt unul dintre instrumentele principale care conduc această tranziție.
Aceste baze de date sunt extrem de eficiente în stocarea și preluarea reprezentărilor de date cu dimensiuni mari.
Ele au potențialul de a juca un rol critic în succesul aplicațiilor AI, cum ar fi procesarea limbajului natural, recunoașterea imaginilor și sistemele de recomandare.
În această postare, ne vom uita la domeniul fascinant al bazelor de date vectoriale în AI și de ce au devenit atât de importante pentru oamenii de știință de date și experții în învățarea automată.
De ce bazele de date relaționale sunt inadecvate pentru aplicațiile AI
În mod obișnuit, stocăm și recuperăm date folosind baze de date relaționale tradiționale. Cu toate acestea, aceste baze de date nu sunt întotdeauna potrivite pentru reprezentările de date cu dimensiuni mari, care sunt o cerință comună în multe aplicații AI.
Procesarea cantităților uriașe de date nestructurate care sunt adesea folosite în IA poate fi o provocare din cauza naturii organizate a acestor baze de date.
Experții au dorit să evite căutările întârziate și ineficiente. Deci, pentru a depăși aceste provocări, au folosit soluții precum aplatizarea structuri de date. Cu toate acestea, aceasta a fost o procedură consumatoare de timp și predispusă la erori.
O metodă mai eficientă pentru stocarea și recuperarea datelor cu dimensiuni mari a apărut odată cu apariția bazelor de date vectoriale. În acest fel, este posibil să aveți aplicații AI mai raționalizate și de succes.
Acum, să vedem cum funcționează aceste baze de date vectoriale.
Ce sunt mai exact bazele de date vectoriale?
Bazele de date vectoriale sunt baze de date specializate care sunt menite să stocheze și să manipuleze cantități masive de date cu dimensiuni mari sub formă de vectori.
Vectorii sunt reprezentări de date matematice care descriu obiecte pe baza diferitelor caracteristici sau calități ale acestora.
Fiecare vector reprezintă un singur punct de date, cum ar fi un cuvânt sau o imagine, și este compus dintr-o colecție de valori care descriu numeroasele sale calități. Aceste variabile sunt uneori cunoscute ca „caracteristici” sau „dimensiuni”.
O imagine, de exemplu, poate fi reprezentată ca un vector de valori ale pixelilor, dar o propoziție întreagă poate fi reprezentată ca un vector de înglobare de cuvinte.
Bazele de date vectoriale folosesc strategii de indexare pentru a facilita descoperirea vectorilor care sunt similari cu un anumit vector de interogare. Acest lucru este benefic în special în masina de învățare aplicații, deoarece căutările de similaritate sunt frecvent utilizate pentru a descoperi puncte de date comparabile sau pentru a genera sugestii.
Funcționarea interioară a bazelor de date vectoriale
Bazele de date vectoriale sunt folosite pentru a stoca și indexa vectori de dimensiuni mari produși prin tehnici precum învățare profundă. Acești vectori sunt reprezentări numerice ale elementelor de date complexe care sunt traduse într-un spațiu de dimensiuni inferioare, păstrând în același timp informații cruciale printr-o tehnică de încorporare.
Deci, bazele de date vectoriale sunt construite pentru a se adapta structurii particulare a înglobărilor vectoriale și folosesc algoritmi de indexare pentru a căuta și a prelua efectiv vectori pe baza asemănării lor cu un vector de interogare.
Cum functioneazã?
Bazele de date vectoriale funcționează în mod similar cutiilor magice care stochează și aranjează elemente de date complicate.
Ei folosesc abordări PQ și HNSW pentru a identifica și obține rapid informațiile corecte. PQ funcționează similar cu o cărămidă Lego, condensând vectorii în părți mici pentru a ajuta la căutarea celor comparabile.
HNSW, pe de altă parte, dezvoltă o rețea de legături pentru a organiza vectorii într-o ierarhie, simplificând navigarea și căutarea. Alte opțiuni creative, cum ar fi adăugarea și scăderea vectorilor pentru a detecta asemănările și diferențele, sunt, de asemenea, acceptate de bazele de date vectoriale.
Cum sunt folosite bazele de date vectoriale în AI?
Bazele de date vectoriale au un mare potential in domeniul inteligență artificială. Ele ne ajută să gestionăm eficient cantități mari de date și să accepte operațiuni sofisticate, cum ar fi căutarea de similaritate și aritmetica vectorială.
Au devenit instrumente indispensabile într-o gamă largă de aplicații. Acestea includ procesarea limbajului natural, recunoașterea imaginilor și sistemele de recomandare. Înglobările vectoriale, de exemplu, sunt folosite în procesarea limbajului natural pentru a înțelege sensul și contextul textului, permițând rezultate de căutare precise și relevante.
Bazele de date vectoriale în recunoașterea imaginilor pot căuta imagini comparabile în mod eficient, chiar și în seturi mari de date. De asemenea, pot oferi clienților articole sau informații comparabile pe baza gusturilor și comportamentului lor în sistemele de recomandare.
Cele mai bune practici pentru utilizarea bazelor de date vectoriale în inteligența artificială
Pentru început, vectorii de intrare trebuie să fie preprocesați și normalizați înainte de a fi stocați în baza de date. Acest lucru poate crește acuratețea și performanța căutării vectoriale.
În al doilea rând, algoritmul de indexare adecvat trebuie ales în funcție de cazul de utilizare individual și de distribuția datelor. Algoritmii variați au compromisuri diferite între precizie și viteză, iar selectarea celui potrivit poate avea o influență considerabilă asupra performanței căutării.
În al treilea rând, pentru a garanta o performanță optimă, baza de date vectorială trebuie monitorizată și întreținută în mod regulat. Aceasta implică reindexarea bazei de date după cum este necesar, reglarea fină a parametrilor de indexare și monitorizarea performanței căutării pentru a descoperi și rezolva orice dificultăți.
În cele din urmă, pentru a maximiza potențialul aplicațiilor AI, se recomandă utilizarea unei baze de date vectoriale care acceptă caracteristici sofisticate, cum ar fi aritmetica vectorială și căutarea de similaritate.
De ce ar trebui să utilizați o bază de date vectorială?
Cel mai obișnuit scop pentru utilizarea unei baze de date vectoriale este căutarea vectorială în producție. Asemănarea multor articole cu o interogare de căutare sau un articol de subiect este comparată în această formă de căutare. Baza de date vectorială are potențialul de a compara similitudinea acestor elemente pentru a descoperi cele mai apropiate potriviri prin transformarea subiectului sau a interogării într-un vector folosind același model de încorporare ML.
Acest lucru produce rezultate precise, evitând în același timp rezultatele irelevante produse de tehnologiile standard de căutare.
Căutare de similaritate imagini, audio, video
Imaginile, muzica, videoclipurile și alte informații nestructurate pot fi dificil de clasificat și stocat într-o bază de date tipică. Bazele de date vectoriale sunt un răspuns excelent pentru aceasta, deoarece pot căuta rapid articole comparabile chiar și în seturi de date enorme. Această metodă nu necesită nici un om etichetarea sau etichetarea datelor și poate găsi rapid cele mai apropiate potriviri pe baza scorurilor de similaritate.
Motoare de clasare și recomandare
Bazele de date vectoriale sunt, de asemenea, potrivite pentru utilizarea în sistemele de clasificare și recomandare. Ele pot fi folosite pentru a recomanda lucruri comparabile cu achizițiile anterioare sau cu un articol curent la care se uită consumatorul.
În loc să depindă de filtrarea colaborativă sau de listele de popularitate, serviciile media de streaming pot valorifica evaluările cântecelor unui utilizator pentru a oferi sugestii perfect potrivite, personalizate individului. Ei pot găsi produse comparabile pe baza celor mai apropiate potriviri.
Căutare semantică
Căutarea semantică este un instrument puternic de căutare a textului și a documentelor, care depășește căutările obișnuite de cuvinte cheie. Semnificația și contextul șirurilor de text, fraze și documente întregi pot fi înțelese prin utilizarea bazelor de date vectoriale pentru a stoca și indexa înglobările vectoriale din Natural. Modele de procesare a limbajului.
Deci, utilizatorii vor putea găsi mai rapid ceea ce au nevoie, fără a fi nevoiți să înțeleagă cum sunt clasificate datele.
Tehnologii pentru baze de date vectoriale
Există diverse tehnologii de baze de date vectoriale disponibile, fiecare cu propriul său set de avantaje și dezavantaje.
pinecone, Faiss, Deranja, Milvus, și Hnswlib sunt unele dintre cele mai populare posibilități.
pinecone
Este o bază de date vectorială bazată pe cloud. Puteți dezvolta aplicații de căutare a similitudinii în timp real. Le permite utilizatorilor să stocheze și să exploreze înglobări vectoriale de dimensiuni mari cu latențe de milisecunde.
Acest lucru îl face potrivit pentru aplicații precum sistemele de recomandare, căutarea de imagini și videoclipuri și procesarea limbajului natural.
Caracteristicile principale ale Pinecone includ indexarea automată, actualizări în timp real, reglarea automată a interogărilor și un API REST pentru o interacțiune simplă cu procesele curente. Arhitectura sa este construită pentru scalabilitate și robustețe. Puteți gestiona cu ușurință cantități masive de date, menținând în același timp o disponibilitate ridicată.
Faiss
Este un pachet Facebook open-source care oferă implementări de ultimă oră ale algoritmilor de indexare și căutare pentru vectori la scară largă.
Acceptă mai multe tehnici de căutare vectorială. Unul dintre avantajele sale principale este viteza și scalabilitatea, care permite căutări rapide chiar și în seturi de date cu miliarde de vectori.
Deranja
Annoy, pe de altă parte, este o bibliotecă C++ construită pentru căutarea aproximativă a vecinilor cel mai apropiat de dimensiuni mari. Este simplu de utilizat și implementează rapid tehnica arborelui de proiecție aleatorie.
Annoy este o bibliotecă de memorie minimă, potrivită pentru utilizare în scenarii cu resurse limitate.
Milvus
Milvus este o bază de date vectorială gratuită și open-source pentru stocarea și căutarea vectorilor la scară largă. Acceptă o varietate de tehnici de indexare, inclusiv FIV și HNSW și poate gestiona cu ușurință milioane de vectori.
Capacitatea sa de accelerare GPU, care poate accelera foarte mult procesul de căutare, este una dintre caracteristicile sale cele mai distinctive.
Este cu ușurință cea mai bună alegere atunci când decideți să alegeți un produs pentru bazele de date vectoriale.
Hnswlib
Hnswlib este încă o altă bibliotecă open-source care oferă o rețea ierarhică navigabilă de lume mică pentru indexarea și căutarea rapidă a vectorilor de dimensiuni mari.
Este excelent pentru situațiile în care spațiul vectorial se schimbă în mod constant și oferă indexare incrementală pentru a menține indexul la curent cu noii vectori. De asemenea, este extrem de reglabil, permițând utilizatorilor să ajusteze echilibrul dintre precizie și viteză.
Posibile dezavantaje
În timp ce bazele de date vectoriale au numeroase avantaje, ele au și dezavantaje semnificative. O posibilă îngrijorare este cantitatea mare de stocare necesară pentru gestionarea înglobărilor de vectori.
În plus, bazele de date vectoriale se pot lupta cu anumite tipuri de date, cum ar fi interogări scurte sau foarte specializate. În cele din urmă, configurarea și optimizarea acestor baze de date poate implica abilități substanțiale, făcându-le mai puțin accesibile pentru unii utilizatori.
Care este The Next Level?
Există diferite îmbunătățiri posibile la orizont, pe măsură ce bazele de date vectoriale continuă să evolueze. Un domeniu în care s-ar putea face progrese substanțiale este crearea de modele NLP mai precise și mai eficiente.
Acest lucru ar putea duce la îmbunătățirea înglobărilor vectoriale care surprind sensul și contextul textului mai precis, făcând căutările și mai precise și mai relevante.
Un alt domeniu de avansare ar putea fi algoritmii mai avansați pentru motoarele de clasare și recomandare, permițând recomandări și mai personalizate și mai bine direcționate.
În plus, progresele tehnologice, cum ar fi GPU-urile și procesoarele specializate, pot ajuta la creșterea vitezei și eficienței operațiunilor cu baze de date vectoriale. În acest fel, ele pot fi mai accesibile pentru o varietate mai largă de utilizatori și aplicații.
Lasă un comentariu