Искусственный интеллект (ИИ) меняет то, как мы обрабатываем и оцениваем данные. И векторные базы данных являются одним из основных инструментов, обеспечивающих этот переход.
Эти базы данных чрезвычайно эффективны при хранении и извлечении многомерных представлений данных.
Они могут сыграть решающую роль в успехе приложений ИИ, таких как обработка естественного языка, распознавание изображений и системы рекомендаций.
В этом посте мы рассмотрим захватывающую область векторных баз данных в ИИ и почему они стали так важны для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению.
Почему реляционные базы данных не подходят для приложений ИИ
Обычно мы храним и извлекаем данные, используя традиционные реляционные базы данных. Однако эти базы данных не всегда хорошо подходят для многомерных представлений данных, которые являются общим требованием во многих приложениях ИИ.
Обработка огромных объемов неструктурированных данных, которые часто используются в ИИ, может быть сложной задачей из-за организованного характера этих баз данных.
Эксперты хотели избежать затяжных и неэффективных поисков. Итак, чтобы преодолеть эти проблемы, они использовали такие решения, как сглаживание структуры данных. Однако это была трудоемкая и подверженная ошибкам процедура.
С появлением векторных баз данных появился более эффективный метод хранения и извлечения многомерных данных. Таким образом, можно иметь более оптимизированные и успешные приложения ИИ.
Теперь давайте посмотрим, как работают эти векторные базы данных.
Что такое векторные базы данных?
Векторные базы данных — это специализированные базы данных, предназначенные для хранения и обработки больших объемов многомерных данных в виде векторов.
Векторы — это математические представления данных, которые описывают объекты на основе их различных характеристик или качеств.
Каждый вектор представляет одну точку данных, такую как слово или изображение, и состоит из набора значений, описывающих его многочисленные качества. Эти переменные иногда называют «функциями» или «размерами».
Картинка, например, может быть представлена как вектор значений пикселей, но все предложение может быть представлено как вектор вложений слов.
Базы данных векторов используют стратегии индексирования, чтобы облегчить обнаружение векторов, похожих на определенный вектор запроса. Это особенно выгодно в обучение с помощью машины приложений, так как поиск по сходству часто используется для обнаружения сопоставимых точек данных или создания предложений.
Внутренняя работа векторных баз данных
Векторные базы данных используются для хранения и индексации многомерных векторов, созданных с помощью таких методов, как глубокое обучение. Эти векторы представляют собой численные представления сложных элементов данных, которые переводятся в пространство более низкого измерения, сохраняя при этом важную информацию с помощью метода встраивания.
Таким образом, векторные базы данных создаются с учетом конкретной структуры векторных вложений и используют алгоритмы индексации для эффективного поиска и извлечения векторов на основе их сходства с вектором запроса.
Как это работает?
Векторные базы данных функционируют аналогично волшебным ящикам, в которых хранятся и упорядочиваются сложные элементы данных.
Они используют подходы PQ и HNSW для быстрого определения и получения правильной информации. PQ действует аналогично кубику Lego, объединяя векторы в мелкие части, чтобы помочь в поиске сопоставимых.
HNSW, с другой стороны, разрабатывает сеть ссылок для организации векторов в иерархию, упрощающую навигацию и поиск. Другие творческие возможности, такие как сложение и вычитание векторов для выявления сходства и различия, также поддерживаются векторными базами данных.
Как векторные базы данных используются в ИИ?
Векторные базы данных имеют большой потенциал в области искусственный интеллект. Они помогают нам эффективно управлять большими объемами данных и поддерживают сложные операции, такие как поиск по сходству и векторную арифметику.
Они стали незаменимыми инструментами в широком спектре приложений. К ним относятся обработка естественного языка, распознавание изображений и системы рекомендаций. Встраивание векторов, например, используется в обработке естественного языка для понимания смысла и контекста текста, что позволяет получать точные и релевантные результаты поиска.
Векторные базы данных в распознавании изображений могут эффективно искать сопоставимые изображения даже в больших наборах данных. Они также могут предлагать сопоставимые товары или информацию клиентам на основе их предпочтений и поведения в системах рекомендаций.
Лучшие практики использования векторных баз данных в искусственном интеллекте
Для начала входные векторы должны быть предварительно обработаны и нормализованы перед сохранением в базе данных. Это может повысить точность и производительность векторного поиска.
Во-вторых, правильный алгоритм индексации должен быть выбран в зависимости от конкретного варианта использования и распределения данных. разные алгоритмы имеют разные компромиссы между точностью и скоростью, и выбор подходящего может оказать значительное влияние на производительность поиска.
В-третьих, чтобы гарантировать оптимальную производительность, база данных векторов должна регулярно контролироваться и поддерживаться. Это включает переиндексацию базы данных по мере необходимости, точную настройку параметров индексации и мониторинг производительности поиска для обнаружения и устранения любых проблем.
Наконец, чтобы максимально использовать потенциал приложений ИИ, рекомендуется использовать векторную базу данных, которая поддерживает сложные функции, такие как векторная арифметика и поиск по сходству.
Почему вы должны использовать векторную базу данных?
Наиболее типичной целью использования базы данных векторов является поиск векторов в производстве. В этой форме поиска сравнивается сходство многих элементов с поисковым запросом или элементом темы. База данных векторов может сравнивать сходство этих элементов, чтобы обнаруживать наиболее близкие совпадения путем преобразования предметного элемента или запроса в вектор с использованием той же модели встраивания ML.
Это дает точные результаты, избегая нерелевантных результатов, выдаваемых стандартными технологиями поиска.
Изображение, аудио, поиск по сходству видео
Изображения, музыку, видео и другую неструктурированную информацию трудно классифицировать и хранить в обычной базе данных. Векторные базы данных — отличный ответ для этого, поскольку они могут быстро искать сопоставимые элементы даже в огромных наборах данных. Этот метод не требует участия человека. тегирование или маркировка данных и может быстро найти ближайшие совпадения на основе показателей сходства.
Механизмы ранжирования и рекомендации
Векторные базы данных также хорошо подходят для использования в системах ранжирования и рекомендаций. Их можно использовать, чтобы рекомендовать вещи, сопоставимые с предыдущими покупками или текущим товаром, на который смотрит потребитель.
Вместо того, чтобы зависеть от совместной фильтрации или списков популярности, службы потокового мультимедиа могут использовать рейтинги песен пользователя, чтобы предоставлять идеально подобранные предложения, персонализированные для конкретного человека. Они могут найти сопоставимые продукты на основе ближайших совпадений.
Семантический поиск
Семантический поиск — это мощное средство поиска текста и документов, выходящее за рамки обычного поиска по ключевым словам. Значение и контекст строк текста, фраз и целых документов можно понять, используя векторные базы данных для хранения и индексирования векторных вложений из Natural. Модели обработки языка.
Таким образом, пользователи смогут быстрее находить то, что им нужно, не разбираясь в том, как классифицируются данные.
Технологии для векторных баз данных
Существуют различные технологии векторных баз данных, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки.
сосновая шишка, Файсс, Раздражать, Milvusи Хнсвлиб являются одними из наиболее популярных возможностей.
сосновая шишка
Это облачная база данных векторов. Вы можете разрабатывать приложения для поиска сходства в реальном времени. Это позволяет пользователям хранить и исследовать многомерные векторные вложения с миллисекундными задержками.
Это делает его подходящим для таких приложений, как рекомендательные системы, поиск изображений и видео и обработка естественного языка.
Основные функции Pinecone включают автоматическое индексирование, обновления в реальном времени, автоматическую настройку запросов и REST API для простого взаимодействия с текущими процессами. Его архитектура построена для масштабируемости и надежности. Вы можете легко управлять огромными объемами данных, сохраняя при этом высокую доступность.
Файсс
Это пакет Facebook с открытым исходным кодом, который предоставляет передовые реализации алгоритмов индексирования и поиска для крупномасштабных векторов.
Он поддерживает несколько методов векторного поиска. Одним из его основных преимуществ является скорость и масштабируемость, что позволяет выполнять быстрый поиск даже в наборах данных с миллиардами векторов.
Раздражать
Annoy, с другой стороны, представляет собой библиотеку C++, созданную для многомерного приближенного поиска ближайших соседей. Он прост в использовании и быстро реализует метод дерева случайных проекций.
Annoy — это библиотека с минимальным потреблением памяти, подходящая для использования в сценариях с ограниченными ресурсами.
Milvus
Milvus — это бесплатная база данных векторов с открытым исходным кодом для хранения и поиска крупномасштабных векторов. Он поддерживает различные методы индексирования, включая IVF и HNSW, и может легко управлять миллионами векторов.
Его способность к ускорению графического процессора, которая может значительно ускорить процесс поиска, является одной из его наиболее отличительных особенностей.
Это лучший выбор при выборе продукта для векторных баз данных.
Хнсвлиб
Hnswlib — еще одна библиотека с открытым исходным кодом, которая обеспечивает иерархическую навигацию по сети малого мира для быстрого индексирования и поиска многомерных векторов.
Он отлично подходит для ситуаций, когда векторное пространство постоянно меняется, и обеспечивает добавочную индексацию, чтобы поддерживать индекс в актуальном состоянии с новыми векторами. Он также чрезвычайно настраиваемый, что позволяет пользователям точно настраивать баланс точности и скорости.
Возможные недостатки
Хотя векторные базы данных имеют множество преимуществ, они также имеют существенные недостатки. Одной из возможных проблем является большой объем памяти, необходимый для управления векторными вложениями.
Кроме того, векторные базы данных могут иметь проблемы с определенными типами данных, такими как краткие или очень специализированные запросы. Наконец, настройка и оптимизация этих баз данных может потребовать значительных навыков, что делает их менее доступными для некоторых пользователей.
Что такое следующий уровень?
По мере развития векторных баз данных на горизонте возможны различные улучшения. Одной из областей, где можно добиться существенного прогресса, является создание более точных и эффективных моделей НЛП.
Это может привести к улучшению векторных вложений, которые более точно отражают смысл и контекст текста, делая поиск еще более точным и релевантным.
Еще одной областью для продвижения могут быть более продвинутые алгоритмы ранжирования и механизмов рекомендаций, позволяющие давать еще более индивидуальные и целенаправленные рекомендации.
Кроме того, достижения в области технологий, такие как графические процессоры и специализированные процессоры, могут способствовать повышению скорости и эффективности операций с векторными базами данных. Таким образом, они могут быть более доступными для более широкого круга пользователей и приложений.
Оставьте комментарий