مصنوعي ذهانت (AI) تبديل ٿي رهي آهي ته اسان ڊيٽا کي ڪيئن پروسيس ۽ جائزو وٺون ٿا. ۽، ویکٹر ڊيٽابيس هڪ بنيادي اوزارن مان آهن جيڪي هن منتقلي کي هلائي رهيا آهن.
اهي ڊيٽابيس انتهائي ڪارائتو آهن محفوظ ڪرڻ ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ ۾ اعلي سطحي ڊيٽا جي نمائندگي.
انهن وٽ AI ايپليڪيشنن جي ڪاميابي ۾ اهم ڪردار ادا ڪرڻ جي صلاحيت آهي جهڙوڪ قدرتي ٻولي پروسيسنگ، تصوير جي سڃاڻپ، ۽ سفارش واري نظام.
هن پوسٽ ۾، اسين AI ۾ ویکٹر ڊيٽابيس جي دلچسپ فيلڊ تي نظر ڪنداسين ۽ ڇو اهي ڊيٽا سائنسدانن ۽ مشين سکيا جي ماهرن لاء تمام اهم ٿي ويا آهن.
AI ايپليڪيشنن لاءِ لاڳاپو ڊيٽابيس ڇو نا مناسب آهي
اسان عام طور تي روايتي لاڳاپو ڊيٽابيس استعمال ڪندي ڊيٽا کي ذخيرو ۽ ٻيهر حاصل ڪندا آهيون. جڏهن ته، اهي ڊيٽابيس هميشه سٺي نموني نه هوندا آهن اعلي جہتي ڊيٽا جي نمائندگي لاءِ، جيڪي ڪيترن ئي AI ايپليڪيشنن ۾ هڪ عام گهربل آهن.
غير منظم ٿيل ڊيٽا جي وڏي مقدار کي پروسيس ڪرڻ جيڪي اڪثر AI ۾ استعمال ڪيا ويندا آهن انهن ڊيٽابيس جي منظم فطرت جي ڪري مشڪل ٿي سگهي ٿو.
ماهرن تاخير ۽ غير موثر ڳولا کان بچڻ چاهيندا هئا. تنهن ڪري، انهن چيلنجن کي منهن ڏيڻ لاء، انهن حل کي استعمال ڪيو آهي جهڙوڪ فليٽنگ ڊيٽا جو بناوت. بهرحال، اهو هڪ وقت سازي ۽ غلطي وارو عمل هو.
ویکٹر ڊيٽابيس جي اڀار سان اعليٰ جہتي ڊيٽا کي محفوظ ڪرڻ ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ لاءِ هڪ وڌيڪ اثرائتو طريقو سامهون آيو آهي. اهو طريقو، اهو ممڪن آهي ته وڌيڪ منظم ۽ ڪامياب AI ايپليڪيشنون.
هاڻي اچو ته ڏسو ته اهي ویکٹر ڊيٽابيس ڪيئن ڪم ڪن ٿا.
اصل ۾ ویکٹر ڊيٽابيس ڇا آهن؟
ویکٹر ڊيٽابيس خاص ڊيٽابيس آهن جيڪي ویکٹر جي صورت ۾ وڏي مقدار ۾ وڏي پيماني تي ڊيٽا کي ذخيرو ڪرڻ ۽ سنڀالڻ لاء آهن.
ویکٹر رياضياتي ڊيٽا جي نمائندگي ڪندڙ آهن جيڪي شيون بيان ڪن ٿيون انهن جي مختلف خاصيتن يا خاصيتن جي بنياد تي.
هر ویکٹر هڪ واحد ڊيٽا پوائنٽ جي نمائندگي ڪري ٿو، جهڙوڪ هڪ لفظ يا هڪ تصوير، ۽ ان جي ڪيترن ئي خاصيتن کي بيان ڪندي قدرن جي مجموعي مان ٺهيل آهي. اهي متغير ڪڏهن ڪڏهن "خصوصيت" يا "طول و عرض" طور سڃاتل آهن.
هڪ تصوير، مثال طور، پکسلز جي قدرن جي ویکٹر جي طور تي پيش ڪري سگهجي ٿي، پر هڪ مڪمل جملي کي لفظ ايمبيڊنگ جي ویکٹر طور پيش ڪري سگهجي ٿو.
ویکٹر ڊيٽابيسس ویکٹر جي دريافت کي آسان ڪرڻ لاءِ انڊيڪسنگ حڪمت عمليون استعمال ڪن ٿيون جيڪي هڪ خاص سوال ویکٹر سان ملندڙ جلندڙ آهن. اهو خاص طور تي فائدي ۾ آهي مشين جي سکيا ايپليڪيشنون، جيئن ته هڪجهڙائي واري ڳولها اڪثر ڪري استعمال ٿينديون آهن تقابلي ڊيٽا پوائنٽن کي ڳولڻ يا تجويزون پيدا ڪرڻ لاءِ.
ویکٹر ڊيٽابيس جي اندروني ڪم
ویکٹر ڊيٽابيس کي استعمال ڪيو ويندو آهي ذخيرو ڪرڻ ۽ انڊيڪس ڪرڻ لاءِ اعليٰ جہتي ویکٹرز جيڪي ٽيڪنڪ پاران تيار ڪيل آهن جهڙوڪ تمام گهڻي سکيا. اهي ویکٹر پيچيده ڊيٽا جي شين جي عددي نمائندگي آهن جيڪي هڪ هيٺئين طول و عرض ۾ ترجمو ٿيل آهن جڏهن ته اهم معلومات کي برقرار رکڻ واري ٽيڪنڪ ذريعي.
تنهن ڪري، ویکٹر ڊيٽابيسس ویکٹر ايمبيڊنگس جي خاص ڍانچي کي ترتيب ڏيڻ لاءِ ٺاهيا ويا آهن، ۽ اهي انڊيڪسنگ الگورٿمز کي استعمال ڪن ٿا ته جيئن ویکٹر کي موثر طريقي سان ڳولهي ۽ حاصل ڪري سگهجي، انهن جي سوال جي ویکٹر سان مشابهت جي بنياد تي.
اهو ڪيئن ڪم آهي؟
ویکٹر ڊيٽابيسس ساڳيءَ طرح ڪم ڪن ٿا جادو باڪسز کي محفوظ ڪرڻ ۽ ترتيب ڏيڻ پيچيده ڊيٽا شيون.
اهي استعمال ڪن ٿا PQ ۽ HNSW طريقن کي سڃاڻڻ ۽ صحيح معلومات حاصل ڪرڻ لاءِ تيزيءَ سان. PQ ساڳيءَ طرح هڪ Lego برِڪ وانگر ڪم ڪري ٿو، ویکٹرز کي ننڍڙن حصن ۾ ڳنڍي ٿو ته جيئن مقابلي جي ڳولا ۾ مدد ڪن.
HNSW، ٻئي طرف، ويڪٽرن کي ترتيب ڏيڻ لاءِ ڳنڍين جي ويب ٺاهي ٿي، ترتيب ڏيڻ، نيويگيشن ۽ ڳولا کي آسان بڻائي ٿي. ٻيا تخليقي آپشن، جھڙوڪ ویکٹر کي شامل ڪرڻ ۽ گھٽائڻ جھڙوڪ ۽ فرق معلوم ڪرڻ لاءِ، پڻ ویکٹر ڊيٽابيس جي مدد سان آھي.
AI ۾ ویکٹر ڊيٽابيس ڪيئن استعمال ڪيا ويا آهن؟
ویکٹر ڊيٽابيس جي علائقي ۾ وڏي صلاحيت آهي مصنوعي انٽيلي جنس. اهي اسان کي ڊيٽا جي وڏي مقدار کي موثر طريقي سان منظم ڪرڻ ۾ مدد ڏين ٿا ۽ نفيس عملن جي مدد ڪن ٿا جهڙوڪ هڪجهڙائي جي ڳولا ۽ ویکٹر رياضي.
اهي ايپليڪيشنن جي وسيع رينج ۾ لازمي اوزار بڻجي چڪا آهن. انهن ۾ قدرتي ٻولي پروسيسنگ، تصوير جي سڃاڻپ، ۽ سفارش سسٽم شامل آهن. ویکٹر ايمبيڊنگس، مثال طور، متن جي معنيٰ ۽ مفهوم کي سمجھڻ لاءِ قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۾ استعمال ٿيل آهن، صحيح ۽ لاڳاپيل ڳولا جا نتيجا حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
تصوير جي سڃاڻپ ۾ ویکٹر ڊيٽابيس موثر نموني سان ڳولهي سگهجن ٿا، ايستائين جو وڏي ڊيٽا سيٽن ۾ به. اهي پڻ پيش ڪري سگھن ٿيون موازنہ شيون يا معلومات گراهڪن کي انهن جي پسند ۽ رويي جي بنياد تي سفارش واري نظام ۾.
مصنوعي ذهانت ۾ ویکٹر ڊيٽابيس استعمال ڪرڻ لاءِ بهترين طريقا
شروع ڪرڻ لاءِ، ڊيٽابيس ۾ ذخيرو ٿيڻ کان اڳ ان پٽ ویکٹرز کي اڳي پروسيس ڪيو وڃي ۽ عام ڪيو وڃي. هي ویکٹر ڳولا جي درستگي ۽ ڪارڪردگي کي وڌائي سگھي ٿو.
ٻيو، مناسب انڊيڪسنگ الگورٿم چونڊيو وڃي انفرادي استعمال جي صورت ۽ ڊيٽا جي ورڇ جي بنياد تي. مختلف الگورٿمس جي درستگي ۽ رفتار جي وچ ۾ واپار جا مختلف فرق آهن، ۽ مناسب چونڊڻ سان ڳولها جي ڪارڪردگي تي وڏو اثر پئجي سگهي ٿو.
ٽيون، بهتر ڪارڪردگي جي ضمانت ڏيڻ لاءِ، ویکٹر ڊيٽابيس کي باقاعدي مانيٽر ۽ برقرار رکڻ گهرجي. ھن ۾ شامل آھي ڊيٽابيس کي ضرورت جي مطابق ٻيهر ترتيب ڏيڻ، انڊيڪسنگ پيٽرولر کي ٺيڪ ڪرڻ، ۽ ڪنھن به مشڪلات کي دريافت ڪرڻ ۽ حل ڪرڻ لاءِ ڳولا جي ڪارڪردگي جي نگراني ڪرڻ.
آخرڪار، AI ايپليڪيشنن جي صلاحيت کي وڌائڻ لاء، اهو مشورو ڏنو ويو آهي ته هڪ ویکٹر ڊيٽابيس کي استعمال ڪيو وڃي جيڪو نفيس خاصيتن کي سپورٽ ڪري ٿو جهڙوڪ ویکٹر رياضي ۽ هڪجهڙائي جي ڳولا.
توهان کي ویکٹر ڊيٽابيس ڇو استعمال ڪرڻ گهرجي؟
ویکٹر ڊيٽابيس کي استعمال ڪرڻ لاء سڀ کان وڌيڪ عام مقصد پيداوار ۾ ویکٹر جي ڳولا لاء آهي. ڪيترن ئي شين جي هڪجهڙائي هڪ ڳولا جي سوال يا موضوع جي شيء سان ڳولها جي هن فارم ۾ مقابلو ڪيو ويو آهي. ویکٹر ڊيٽابيس وٽ اها صلاحيت آهي ته انهن شين جي هڪجهڙائي جي مقابلي ڪرڻ لاءِ ويجهن ميچن کي ڳولڻ لاءِ موضوع جي شيءِ يا سوال کي ساڳي ML ايمبيڊنگ ماڊل استعمال ڪندي ویکٹر ۾ تبديل ڪري.
هي درست نتيجا پيدا ڪري ٿو جڏهن ته معياري سرچ ٽيڪنالاجيز پاران پيدا ڪيل غير لاڳاپيل نتيجن کان پاسو ڪري ٿو.
تصوير، آڊيو، وڊيو هڪجهڙائي جي ڳولا
تصويرون، ميوزڪ، وڊيو، ۽ ٻيون غير ترتيب ڏنل معلومات هڪ عام ڊيٽابيس ۾ درجه بندي ڪرڻ ۽ ذخيرو ڪرڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو. ویکٹر ڊيٽابيس ان لاءِ هڪ بهترين جواب آهن ڇاڪاڻ ته اهي وڏي ڊيٽا سيٽن ۾ به تيزيءَ سان مقابلي واري شيون ڳولي سگهن ٿا. اهو طريقو ڪنهن انسان جي ضرورت ناهي ڊيٽا ٽيگنگ يا ليبلنگ ۽ هڪجهڙائي واري اسڪور جي بنياد تي ويجھي ميچن کي جلدي ڳولي سگھي ٿو.
درجه بندي ۽ سفارش جي انجڻ
ویکٹر ڊيٽابيس پڻ مناسب آهن درجه بندي ۽ سفارش واري نظام ۾ استعمال لاءِ. اهي استعمال ڪري سگھجن ٿيون شين جي سفارش ڪرڻ لاءِ جيڪي اڳئين خريداري جي مقابلي ۾ يا موجوده شيون جيڪي صارف ڏسي رهيو آهي.
بلڪه تعاون واري فلٽرنگ يا مقبوليت جي فهرستن تي انحصار ڪرڻ جي بدران، اسٽريمنگ ميڊيا سروسز صارف جي گيت جي درجه بندي کي استعمال ڪري سگھن ٿيون ته جيئن فرد کي ذاتي طور تي مڪمل طور تي ملندڙ تجويزون مهيا ڪن. اهي ڳولي سگهن ٿا موازنہ پراڊڪٽس ويجھي ميچن جي بنياد تي.
لسانياتي ڳولا
Semantic ڳولا هڪ مضبوط متن ۽ دستاويزن جي ڳولا وارو اوزار آهي جيڪو عام لفظن جي ڳولا کان ٻاهر آهي. متن، جملن ۽ سمورن دستاويزن جي اسٽرنگ جي معنيٰ ۽ مفهوم کي ویکٹر ڊيٽابيس کي استعمال ڪندي سمجهي سگهجي ٿو ته جيئن نيچرل مان ویکٹر ايمبيڊنگس کي ذخيرو ۽ انڊيڪس ڪيو وڃي. ٻولي پروسيسنگ ماڊل.
تنهن ڪري، صارفين کي ڳولڻ جي قابل هوندا جيڪي انهن کي تيزيء سان گهربل آهي اهو سمجهڻ جي بغير ڊيٽا کي ڪيئن درجه بندي ڪيو ويو آهي.
ویکٹر ڊيٽابيس لاءِ ٽيڪنالاجيون
هتي مختلف ویکٹر ڊيٽابيس ٽيڪنالاجيون موجود آهن، هر هڪ پنهنجي فائدن ۽ نقصانن جي پنهنجي سيٽ سان.
پنن, فيس, ناراضگي, ملواس، ۽ هنسولب ڪجهه وڌيڪ مشهور امڪان آهن.
پنن
اهو ڪلائوڊ تي ٻڌل ویکٹر ڊيٽابيس آهي. توھان ترقي ڪري سگھو ٿا حقيقي وقت جي مشابھت واري ڳولا ايپس. اهو صارفين کي مليسيڪنڊ دير سان گڏ اعلي جہتي ویکٹر ايمبيڊنگ کي ذخيرو ۽ ڳولڻ جي قابل بڻائي ٿو.
اهو ان کي ايپليڪيشنن لاءِ موزون بڻائي ٿو جهڙوڪ سفارش واري نظام، تصوير ۽ وڊيو ڳولا، ۽ قدرتي ٻولي پروسيسنگ.
Pinecone جي بنيادي خصوصيتن ۾ شامل آھن خودڪار انڊيڪسنگ، حقيقي وقت جي اپڊيٽس، سوال آٽو ٽيوننگ، ۽ موجوده عملن سان سادي رابطي لاءِ REST API. ان جو فن تعمير اسپيبليبلٽي ۽ مضبوطيءَ لاءِ ٺهيل آهي. توهان آساني سان ڊيٽا جي وڏي مقدار کي منظم ڪري سگهو ٿا جڏهن ته اعلي دستيابي کي برقرار رکڻ.
فيس
اهو هڪ فيس بڪ اوپن سورس پيڪيج آهي جيڪو وڏي پيماني تي ویکٹرز لاءِ انڊيڪسنگ ۽ سرچنگ الگورٿمز جي جديد عملن کي مهيا ڪري ٿو.
اهو ڪيترن ئي ویکٹر ڳولا ٽيڪنالاجي کي سپورٽ ڪري ٿو. ان جي بنيادي فائدن مان هڪ آهي ان جي رفتار ۽ اسڪيبلٽي، جيڪا جلدي ڳولا جي اجازت ڏئي ٿي جيتوڻيڪ اربين ویکٹرز سان گڏ ڊيٽا سيٽن ۾.
ناراضگي
Annoy، ٻئي طرف، هڪ C++ لائبريري آهي جيڪا اعليٰ طول و عرض جي لڳ ڀڳ ويجهي پاڙيسري ڳولا لاءِ ٺاهي وئي آهي. اهو استعمال ڪرڻ آسان آهي ۽ بي ترتيب پروجئشن ٽري ٽيڪنڪ کي جلدي لاڳو ڪري ٿو.
Annoy هڪ گهٽ ۾ گهٽ ميموري فوٽ پرنٽ لائبريري آهي جيڪا وسيلن جي محدود حالتن ۾ استعمال لاءِ مناسب آهي.
ملواس
Milvus وڏي پئماني تي ویکٹر کي محفوظ ڪرڻ ۽ ڳولڻ لاءِ هڪ مفت ۽ اوپن سورس ویکٹر ڊيٽابيس آهي. اهو IVF ۽ HNSW سميت مختلف قسم جي انڊيڪسنگ ٽيڪنالاجي کي سپورٽ ڪري ٿو، ۽ آساني سان لکين ویکٹرز کي منظم ڪري سگھن ٿا.
GPU جي رفتار لاءِ ان جي صلاحيت، جيڪا شايد ڳولا جي عمل کي تمام تيز ڪري سگهي ٿي، ان جي سڀ کان خاص خصوصيتن مان هڪ آهي.
اهو آساني سان بهترين انتخاب آهي جڏهن ویکٹر ڊيٽابيس لاءِ پراڊڪٽ چونڊڻ جو فيصلو ڪيو وڃي.
هنسولب
Hnswlib اڃا تائين هڪ ٻي اوپن سورس لائبريري آهي جيڪا اعليٰ جہتي ویکٹرز کي تيزيءَ سان ترتيب ڏيڻ ۽ ڳولڻ لاءِ هڪ ترتيب وار نيويگيبل ننڍي دنيا جو نيٽ ورڪ فراهم ڪري ٿي.
اھو انھن حالتن لاءِ بھترين آھي جتي ویکٹر اسپيس مسلسل تبديل ٿي رھي آھي، ۽ اھو انڊيڪس کي نون ویکٹرن سان موجوده تائين جاري رکڻ لاءِ وڌندڙ انڊيڪسنگ مهيا ڪري ٿو. اهو پڻ انتهائي ترتيب ڏيڻ وارو آهي، صارفين کي سڌائي ۽ رفتار جي توازن کي ٺيڪ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
ممڪن نقصان
جڏهن ته ویکٹر ڊيٽابيس جا ڪيترائي فائدا آهن، انهن وٽ پڻ اهم نقصان آهن. هڪ ممڪن خدشو ویکٹر ايمبيڊنگ کي منظم ڪرڻ لاءِ گهربل اسٽوريج جي وڏي مقدار آهي.
ان کان علاوه، ویکٹر ڊيٽابيس شايد خاص ڊيٽا جي قسمن سان جدوجهد ڪري سگھن ٿيون، جهڙوڪ مختصر يا تمام خاص سوال. آخرڪار، انهن ڊيٽابيس کي ترتيب ڏيڻ ۽ بهتر ڪرڻ ۾ ڪافي مهارت شامل ٿي سگھي ٿي، انهن کي ڪجهه استعمال ڪندڙن لاءِ گهٽ رسائي.
ايندڙ سطح ڇا آهي؟
افق تي مختلف ممڪن واڌايون آهن جيئن ته ویکٹر ڊيٽابيس جي ترقي جاري آهي. ھڪڙو علائقو جتي وڏي ترقي ٿي سگھي ٿي وڌيڪ صحيح ۽ موثر NLP ماڊلز جي پيدائش ۾.
اهو ٿي سگهي ٿو بهتر ویکٹر ايمبيڊنگس جيڪي متن جي معنى ۽ مفهوم کي وڌيڪ واضح طور تي پڪڙين، ڳولها اڃا به وڌيڪ صحيح ۽ لاڳاپيل هجن.
ترقيءَ لاءِ ٻيو علائقو شايد درجه بندي ۽ سفارش واري انجڻ لاءِ وڌيڪ ترقي يافته الگورتھم، اڃا به وڌيڪ موزون ۽ ھدف ٿيل سفارشون ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
ان کان علاوه، ٽيڪنالاجي ۾ ترقي، جهڙوڪ GPUs ۽ خاص سي پي يوز، شايد مدد ڪري سگھن ٿيون ویکٹر ڊيٽابيس جي عملن جي رفتار ۽ ڪارڪردگي کي وڌائڻ ۾. انهي طريقي سان اهي صارفن ۽ ايپليڪيشنن جي وسيع قسم تائين وڌيڪ پهچ وارا هوندا.
جواب ڇڏي وڃو