කෘතිම බුද්ධිය (AI) අප දත්ත සකසන ආකාරය සහ ඇගයීම වෙනස් කරයි. තවද, දෛශික දත්ත සමුදායන් මෙම සංක්රාන්තිය මෙහෙයවන මූලික මෙවලම්වලින් එකකි.
මෙම දත්ත සමුදායන් අධි-මාන දත්ත නිරූපණයන් ගබඩා කිරීම සහ නැවත ලබා ගැනීම සඳහා අතිශයින් කාර්යක්ෂම වේ.
ස්වාභාවික භාෂා සැකසීම, රූප හඳුනාගැනීම සහ නිර්දේශ පද්ධති වැනි AI යෙදුම්වල සාර්ථකත්වය සඳහා තීරණාත්මක කාර්යභාරයක් ඉටු කිරීමට ඔවුන්ට හැකියාව ඇත.
මෙම පෝස්ටුවෙන්, අපි AI හි දෛශික දත්ත සමුදායේ සිත් ඇදගන්නා ක්ෂේත්රය සහ ඒවා දත්ත විද්යාඥයින් සහ යන්ත්ර ඉගෙනුම් විශේෂඥයින් සඳහා එතරම් වැදගත් වන්නේ මන්දැයි බලමු.
AI යෙදුම් සඳහා සම්බන්ධතා දත්ත සමුදායන් ප්රමාණවත් නොවන්නේ ඇයි?
අපි සාමාන්යයෙන් සාම්ප්රදායික සම්බන්ධතා දත්ත සමුදායන් භාවිතයෙන් දත්ත ගබඩා කර ලබා ගනිමු. කෙසේ වෙතත්, මෙම දත්ත සමුදායන් බොහෝ AI යෙදුම්වල පොදු අවශ්යතාවයක් වන අධි-මාන දත්ත නිරූපණ සඳහා සැමවිටම සුදුසු නොවේ.
මෙම දත්ත සමුදායේ සංවිධානාත්මක ස්වභාවය හේතුවෙන් AI හි බොහෝ විට භාවිතා වන ව්යුහගත නොවන දත්ත විශාල ප්රමාණයක් සැකසීම අභියෝගාත්මක විය හැක.
විශේෂඥයින්ට ප්රමාද වූ සහ අකාර්යක්ෂම සෙවීම් වළක්වා ගැනීමට අවශ්ය විය. ඉතින් මේ අභියෝග ජයගන්න ඔවුන් සමතලා කිරීම වැනි විසඳුම් යොදාගෙන තිබෙනවා දත්ත ව්යුහයන්. කෙසේ වෙතත්, මෙය කාලය ගතවන සහ දෝෂ සහිත ක්රියා පටිපාටියක් විය.
දෛශික දත්ත සමුදායන් ඉහළ යාමත් සමඟ අධි-මාන දත්ත ගබඩා කිරීම සහ නැවත ලබා ගැනීම සඳහා වඩාත් ඵලදායී ක්රමයක් මතු වී ඇත. මේ ආකාරයෙන්, වඩාත් විධිමත් සහ සාර්ථක AI යෙදුම් ලබා ගැනීමට හැකි වේ.
දැන් අපි බලමු කොහොමද මේ දෛශික දත්ත සමුදායන් ක්රියා කරන්නේ කියලා.
ඇත්තටම දෛශික දත්ත සමුදායන් යනු කුමක්ද?
දෛශික දත්ත සමුදායන් යනු විශේෂිත දත්ත සමුදායන් වන අතර ඒවා දෛශික ස්වරූපයෙන් දැවැන්ත අධිමාන දත්ත ගබඩා කිරීමට සහ හැසිරවීමට අදහස් කෙරේ.
දෛශික යනු ඒවායේ විවිධ ලක්ෂණ හෝ ගුණාංග මත පදනම්ව වස්තූන් විස්තර කරන ගණිතමය දත්ත නිරූපණයකි.
සෑම දෛශිකයක්ම වචනයක් හෝ පින්තූරයක් වැනි තනි දත්ත ලක්ෂ්යයක් නියෝජනය කරන අතර එහි බොහෝ ගුණාංග විස්තර කරන අගයන් එකතුවකින් සමන්විත වේ. මෙම විචල්යයන් සමහර විට "විශේෂාංග" හෝ "මානයන්" ලෙස හැඳින්වේ.
උදාහරණයක් ලෙස, පින්තූරයක් පික්සෙල් අගයන්හි දෛශිකයක් ලෙස නිරූපණය කළ හැකි නමුත්, සම්පූර්ණ වාක්යයක්ම වචන කාවැද්දීමක දෛශිකයක් ලෙස නිරූපණය කළ හැක.
දෛශික දත්ත සමුදායන් විශේෂිත විමසුම් දෛශිකයකට සමාන දෛශික සොයා ගැනීම පහසු කිරීම සඳහා සුචිගත කිරීමේ උපාය මාර්ග භාවිතා කරයි. මෙය විශේෂයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ යන්ත්ර ඉගෙනීම යෙදුම්, සැසඳිය හැකි දත්ත ලකුණු සොයා ගැනීමට හෝ යෝජනා උත්පාදනය කිරීමට සමානතා සෙවීම් නිතර භාවිතා වේ.
දෛශික දත්ත සමුදායේ අභ්යන්තර ක්රියාකාරිත්වය
වැනි තාක්ෂණික ක්රම මගින් නිපදවන අධිමාන දෛශික ගබඩා කිරීමට සහ සුචිගත කිරීමට දෛශික දත්ත සමුදායන් භාවිතා වේ. ගැඹුරු ඉගෙනුම. මෙම දෛශික යනු සංකීර්ණ දත්ත අයිතමවල සංඛ්යාත්මක නිරූපණයන් වන අතර ඒවා කාවැද්දීමේ තාක්ෂණයක් හරහා තීරණාත්මක තොරතුරු පවත්වා ගනිමින් පහළ-මාන අවකාශයකට පරිවර්තනය වේ.
එබැවින්, දෛශික දත්ත සමුදායන් ගොඩනඟා ඇත්තේ දෛශික කාවැද්දීමේ විශේෂිත ව්යුහයට අනුගත වීම සඳහා වන අතර, විමසුම් දෛශිකයකට ඇති සමානකම් මත දෛශික ඵලදායී ලෙස සෙවීමට සහ ලබා ගැනීමට සුචිගත කිරීමේ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි.
ඒක කොහොමද වැඩ කරන්නේ?
දෛශික දත්ත සමුදායන් සංකීර්ණ දත්ත අයිතම ගබඩා කිරීම සහ සැකසීම මැජික් පෙට්ටි වලට සමානව ක්රියා කරයි.
ඔවුන් නිවැරදි තොරතුරු ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීමට සහ ලබා ගැනීමට PQ සහ HNSW ප්රවේශයන් භාවිතා කරයි. PQ ක්රියා කරන්නේ ලෙගෝ ගඩොල් වලට සමානව, දෛශික කුඩා කොටස් වලට ඝනීභවනය කරමින් සැසඳිය හැකි ඒවා සෙවීමට උපකාරී වේ.
අනෙක් අතට, HNSW, ධූරාවලියක් තුළ දෛශික සංවිධානය කිරීම සඳහා සබැඳි ජාලයක් සංවර්ධනය කරයි, සංචලනය සහ සෙවීම සරල කරයි. සමානකම් සහ වෙනස්කම් හඳුනා ගැනීම සඳහා දෛශික එකතු කිරීම සහ අඩු කිරීම වැනි වෙනත් නිර්මාණාත්මක විකල්ප ද දෛශික දත්ත සමුදායන් මගින් සහාය දක්වයි.
AI හි Vector Databases භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?
දෛශික දත්ත සමුදායන් ප්රදේශය තුළ විශාල විභවයක් ඇත කෘතිම බුද්ධිය. ඒවා අපට විශාල දත්ත ප්රමාණයක් කාර්යක්ෂමව කළමනාකරණය කිරීමට සහ සමානතා සෙවීම සහ දෛශික ගණිතය වැනි නවීන මෙහෙයුම් සඳහා සහාය වේ.
ඒවා පුළුල් පරාසයක යෙදුම්වල අත්යවශ්ය මෙවලම් බවට පත්ව ඇත. මේවාට ස්වභාවික භාෂා සැකසීම, පින්තූර හඳුනාගැනීම සහ නිර්දේශ පද්ධති ඇතුළත් වේ. උදාහරණයක් ලෙස, දෛශික කාවැද්දීම, නිවැරදි සහ අදාළ සෙවුම් ප්රතිඵල සඳහා ඉඩ සලසමින්, පාඨයේ අර්ථය සහ සන්දර්භය ග්රහණය කර ගැනීම සඳහා ස්වභාවික භාෂා සැකසීමේදී යොදා ගැනේ.
රූප හඳුනාගැනීමේ දෛශික දත්ත සමුදායන්ට විශාල දත්ත කට්ටලවල පවා සංසන්දනාත්මක පින්තූර කාර්යක්ෂමව සෙවිය හැක. නිර්දේශ පද්ධති තුළ ඔවුන්ගේ රුචි අරුචිකම් සහ හැසිරීම් මත පදනම්ව පාරිභෝගිකයින්ට සැසඳිය හැකි අයිතම හෝ තොරතුරු පිරිනැමීමටද ඔවුන්ට හැකිය.
කෘතිම බුද්ධියේ දෛශික දත්ත සමුදායන් භාවිතා කිරීම සඳහා හොඳම භාවිතයන්
ආරම්භ කිරීම සඳහා, දත්ත ගබඩාවේ ගබඩා කිරීමට පෙර ආදාන දෛශික පෙර සැකසිය යුතු අතර සාමාන්යකරණය කළ යුතුය. මෙය දෛශික සෙවුමේ නිරවද්යතාවය සහ කාර්ය සාධනය වැඩි කළ හැක.
දෙවනුව, පුද්ගල භාවිත අවස්ථාව සහ දත්ත බෙදාහැරීම අනුව නිසි සුචිගත කිරීමේ ඇල්ගොරිතම තෝරාගත යුතුය. විවිධ ඇල්ගොරිතමවල නිරවද්යතාවය සහ වේගය අතර වෙනස් වන වෙළඳාම් ඇති අතර සුදුසු එකක් තෝරාගැනීම සෙවුම් කාර්ය සාධනය කෙරෙහි සැලකිය යුතු බලපෑමක් ඇති කළ හැකිය.
තෙවනුව, ප්රශස්ත ක්රියාකාරිත්වය සහතික කිරීම සඳහා, දෛශික දත්ත සමුදාය නිරන්තරයෙන් අධීක්ෂණය කර නඩත්තු කළ යුතුය. මෙයට අවශ්ය පරිදි දත්ත සමුදාය නැවත සුචිගත කිරීම, සුචිගත කිරීමේ පරාමිතීන් මනාව සකස් කිරීම සහ කිසියම් දුෂ්කරතා සොයා ගැනීමට සහ විසඳීමට සෙවුම් කාර්ය සාධනය නිරීක්ෂණය කිරීම ඇතුළත් වේ.
අවසාන වශයෙන්, AI යෙදුම්වල විභවය උපරිම කිරීම සඳහා, දෛශික ගණිතය සහ සමානතා සෙවීම වැනි නවීන විශේෂාංග සඳහා සහය වන දෛශික දත්ත ගබඩාවක් භාවිතා කිරීමට උපදෙස් දෙනු ලැබේ.
ඔබ දෛශික දත්ත ගබඩාවක් භාවිතා කළ යුත්තේ ඇයි?
දෛශික දත්ත සමුදායක් භාවිතා කිරීමේ වඩාත් සාමාන්ය අරමුණ වන්නේ නිෂ්පාදනයේදී දෛශික සෙවීමයි. බොහෝ අයිතමවල සෙවුම් විමසුමකට හෝ මාතෘකා අයිතමයකට ඇති සමානකම මෙම සෙවුම් ආකාරයෙන් සංසන්දනය කෙරේ. දෛශික දත්ත ගබඩාවට විෂය අයිතමය හෝ විමසුම එකම ML කාවැද්දීමේ ආකෘතිය භාවිතයෙන් දෛශිකයක් බවට පරිවර්තනය කිරීමෙන් ආසන්නතම ගැලපීම් සොයා ගැනීමට මෙම අයිතමවල සමානකම් සංසන්දනය කිරීමේ හැකියාව ඇත.
මෙය සම්මත සෙවුම් තාක්ෂණයන් මගින් නිපදවන අදාල නොවන ප්රතිඵල මගහරිමින් නිවැරදි ප්රතිඵල නිපදවයි.
රූපය, ශ්රව්ය, වීඩියෝ සමානතා සෙවීම
රූප, සංගීතය, වීඩියෝ සහ අනෙකුත් ව්යුහගත නොවන තොරතුරු වර්ගීකරණය කිරීම සහ සාමාන්ය දත්ත ගබඩාවක ගබඩා කිරීම අපහසු විය හැක. දෛශික දත්ත සමුදායන් මේ සඳහා විශිෂ්ට පිළිතුරක් වන්නේ ඒවාට විශාල දත්ත කට්ටලවල පවා සැසඳිය හැකි අයිතම වේගයෙන් සෙවිය හැකි බැවිනි. මෙම ක්රමයට මිනිසුන් අවශ්ය නොවේ දත්ත ටැග් කිරීම හෝ ලේබල් කිරීම සහ සමානතා ලකුණු මත පදනම්ව ආසන්නතම තරඟ ඉක්මනින් සොයා ගත හැක.
ශ්රේණිගත කිරීම සහ නිර්දේශ කිරීමේ එන්ජින්
දෛශික දත්ත සමුදායන් ශ්රේණිගත කිරීම් සහ නිර්දේශ පද්ධතිවල භාවිතය සඳහා ද හොඳින් ගැලපේ. පෙර මිලදී ගැනීම් හෝ පාරිභෝගිකයා බලා සිටින වත්මන් අයිතමය සමඟ සැසඳිය හැකි දේවල් නිර්දේශ කිරීමට ඒවා භාවිතා කළ හැකිය.
සහයෝගිතා පෙරහන හෝ ජනප්රියතා ලැයිස්තු මත රඳා පවතිනවා වෙනුවට, ප්රවාහ මාධ්ය සේවාවන්ට පුද්ගලයාට පුද්ගලීකරණය කළ පරිපූර්ණ ලෙස ගැළපෙන යෝජනා සැපයීමට පරිශීලකයාගේ ගීත ශ්රේණිගත කිරීම් උත්තේජනය කළ හැකිය. ආසන්නතම ගැලපීම් මත පදනම්ව ඔවුන්ට සංසන්දනාත්මක නිෂ්පාදන ස්ථානගත කළ හැකිය.
අර්ථ සෙවීම
Semantic search යනු සාමාන්ය මූල පද සෙවුම් වලින් ඔබ්බට යන ශක්තිමත් පෙළ සහ ලේඛන සෙවුම් මෙවලමකි. ස්වාභාවික වලින් දෛශික කාවැද්දීම් ගබඩා කිරීමට සහ සුචිගත කිරීමට දෛශික දත්ත සමුදායන් භාවිතා කිරීමෙන් පෙළ, වාක්ය ඛණ්ඩ සහ සම්පූර්ණ ලේඛනවල අර්ථය සහ සන්දර්භය අවබෝධ කර ගත හැකිය. භාෂා සැකසුම් ආකෘති.
එබැවින්, දත්ත වර්ගීකරණය කරන ආකාරය තේරුම් නොගෙන පරිශීලකයින්ට අවශ්ය දේ ඉක්මනින් සොයා ගැනීමට හැකි වනු ඇත.
දෛශික දත්ත සමුදායන් සඳහා තාක්ෂණය
විවිධ දෛශික දත්ත සමුදා තාක්ෂණයන් ඇත, ඒ සෑම එකක්ම එහි වාසි සහ අවාසි ඇත.
පිනෙකෝන්, ෆයිස්, කරදර කරන්න, මිල්වුස්, සහ Hnswlib වඩාත් ජනප්රිය අවස්ථා කිහිපයකි.
පිනෙකෝන්
එය වලාකුළු මත පදනම් වූ දෛශික දත්ත ගබඩාවකි. ඔබට තත්ය කාලීන සමානතා සෙවුම් යෙදුම් සංවර්ධනය කළ හැක. මිලි තත්පර ප්රමාදයන් සහිත අධි-මාන දෛශික කාවැද්දීම් ගබඩා කිරීමට සහ ගවේෂණය කිරීමට එය පරිශීලකයින්ට හැකියාව ලබා දෙයි.
මෙය නිර්දේශ පද්ධති, පින්තූර සහ වීඩියෝ සෙවීම, සහ ස්වභාවික භාෂා සැකසීම වැනි යෙදුම් සඳහා සුදුසු වේ.
Pinecone හි මූලික විශේෂාංග අතර ස්වයංක්රීය සුචිගත කිරීම, තත්ය කාලීන යාවත්කාලීන කිරීම්, විමසුම් ස්වයංක්රීය සුසර කිරීම සහ වත්මන් ක්රියාවලීන් සමඟ සරල අන්තර්ක්රියා සඳහා REST API ඇතුළත් වේ. එහි ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය පරිමාණය සහ ශක්තිමත් බව සඳහා ගොඩනගා ඇත. ඔබට පහසුවෙන් ලබා ගත හැකි බව පවත්වා ගනිමින් දැවැන්ත දත්ත ප්රමාණයක් කළමනාකරණය කළ හැකිය.
ෆයිස්
එය ෆේස්බුක් විවෘත මූලාශ්ර පැකේජයක් වන අතර එය මහා පරිමාණ දෛශික සඳහා සුචිගත කිරීමේ සහ සෙවීමේ ඇල්ගොරිතමවල අති නවීන ක්රියාත්මක කිරීම් සපයයි.
එය දෛශික සෙවුම් ක්රම කිහිපයකට සහය දක්වයි. එහි එක් මූලික ප්රතිලාභයක් වන්නේ එහි වේගය සහ පරිමාණය වන අතර, බිලියන ගණනක් දෛශික සහිත දත්ත කට්ටලවල පවා ඉක්මන් සෙවීම් සඳහා ඉඩ සලසයි.
කරදර කරන්න
Annoy, අනෙක් අතට, ඉහළ-මාන ආසන්නතම සමීපතම අසල්වැසි සෙවීම සඳහා ගොඩනගා ඇති C++ පුස්තකාලයකි. එය භාවිතා කිරීම සරල වන අතර අහඹු ප්රක්ෂේපණ ගස තාක්ෂණය ඉක්මනින් ක්රියාත්මක කරයි.
Annoy යනු සම්පත් සීමා සහිත අවස්ථා වලදී භාවිතයට සුදුසු අවම මතක පිය සටහන් පුස්තකාලයකි.
මිල්වුස්
Milvus යනු මහා පරිමාණ දෛශික ගබඩා කිරීම සහ සෙවීම සඳහා නිදහස් සහ විවෘත මූලාශ්ර දෛශික දත්ත ගබඩාවකි. එය IVF සහ HNSW ඇතුළු විවිධ සුචිගත කිරීමේ ශිල්පීය ක්රම සඳහා සහය දක්වන අතර, දෛශික මිලියන ගණනක් පහසුවෙන් කළමනාකරණය කළ හැක.
සෙවුම් ක්රියාවලිය විශාල වශයෙන් වේගවත් කළ හැකි GPU ත්වරණය සඳහා එහි ඇති හැකියාව එහි වඩාත් සුවිශේෂී ලක්ෂණ වලින් එකකි.
දෛශික දත්ත සමුදායන් සඳහා නිෂ්පාදනයක් තෝරා ගැනීමට තීරණය කිරීමේදී එය පහසුවෙන්ම හොඳම තේරීම වේ.
Hnswlib
Hnswlib යනු අධිමාන දෛශික ඉක්මනින් සුචිගත කිරීම සහ සෙවීම සඳහා ධූරාවලි යාත්රා කළ හැකි කුඩා ලෝක ජාලයක් සපයන තවත් විවෘත මූලාශ්ර පුස්තකාලයකි.
දෛශික අවකාශය නිරන්තරයෙන් වෙනස් වන අවස්ථාවන් සඳහා එය විශිෂ්ට වන අතර, එය නව දෛශික සමඟ දර්ශකය වත්මන් දක්වා තබා ගැනීම සඳහා වර්ධක සුචිගත කිරීමක් සපයයි. එය අතිශයින්ම වෙනස් කළ හැකි අතර, පරිශීලකයින්ට නිරවද්යතාවයේ සහ වේගයේ ශේෂය මනාව සකස් කිරීමට ඉඩ සලසයි.
විය හැකි අඩුපාඩු
දෛශික දත්ත සමුදායන් බොහෝ වාසි ඇති අතර, ඒවාට සැලකිය යුතු අවාසි ද ඇත. විය හැකි එක් සැලකිල්ලක් වන්නේ දෛශික කාවැද්දීම කළමනාකරණය කිරීමට අවශ්ය අධික ගබඩා ප්රමාණයයි.
තවද, දෛශික දත්ත සමුදායන් කෙටි හෝ ඉතා විශේෂිත විමසුම් වැනි විශේෂිත දත්ත වර්ග සමඟ අරගල කළ හැක. අවසාන වශයෙන්, මෙම දත්ත සමුදායන් පිහිටුවීම සහ ප්රශස්ත කිරීම සඳහා සැලකිය යුතු කුසලතා ඇතුළත් විය හැකි අතර, ඒවා සමහර පරිශීලකයින්ට අඩුවෙන් ප්රවේශ විය හැකිය.
මීළඟ මට්ටම යනු කුමක්ද?
දෛශික දත්ත සමුදායන් අඛණ්ඩව පරිණාමය වන බැවින් ක්ෂිතිජයේ විවිධ වැඩිදියුණු කිරීම් තිබේ. සැලකිය යුතු ප්රගතියක් ලබා ගත හැකි එක් ක්ෂේත්රයක් වන්නේ වඩාත් නිවැරදි හා කාර්යක්ෂම NLP ආකෘති නිර්මාණය කිරීමයි.
මෙය සෙවුම් වඩාත් නිවැරදි සහ අදාළ කරමින්, පෙළෙහි අර්ථය සහ සන්දර්භය වඩාත් නිවැරදිව ග්රහණය කරන වැඩිදියුණු කළ දෛශික කාවැද්දීම්වලට තුඩු දිය හැකිය.
ප්රගතිය සඳහා තවත් ක්ෂේත්රයක් ශ්රේණිගත කිරීම් සහ නිර්දේශ එන්ජින් සඳහා වඩාත් දියුණු ඇල්ගොරිතම විය හැකි අතර, ඊටත් වඩා ගැලපෙන සහ ඉලක්කගත නිර්දේශ සඳහා ඉඩ ලබා දේ.
තවද, GPU සහ විශේෂිත CPU වැනි තාක්ෂණයේ දියුණුව දෛශික දත්ත සමුදා මෙහෙයුම්වල වේගය සහ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කිරීමට සහාය විය හැක. මේ ආකාරයෙන් ඔවුන් පුළුල් පරාසයක පරිශීලකයන් සහ යෙදුම් සඳහා වඩාත් ප්රවේශ විය හැක.
ඔබමයි