Umelá inteligencia (AI) mení spôsob, akým spracovávame a vyhodnocujeme údaje. A vektorové databázy sú jedným z primárnych nástrojov, ktoré riadia tento prechod.
Tieto databázy sú mimoriadne efektívne pri ukladaní a získavaní reprezentácií vysokorozmerných údajov.
Majú potenciál hrať kľúčovú úlohu v úspechu aplikácií AI, ako je spracovanie prirodzeného jazyka, rozpoznávanie obrázkov a systémy odporúčaní.
V tomto príspevku sa pozrieme na fascinujúcu oblasť vektorových databáz v AI a na to, prečo sa stali takými dôležitými pre vedcov údajov a odborníkov na strojové učenie.
Prečo sú relačné databázy pre aplikácie AI nedostatočné
Údaje zvyčajne ukladáme a získavame pomocou tradičných relačných databáz. Tieto databázy však nie sú vždy vhodné pre vysokorozmerné reprezentácie údajov, ktoré sú bežnou požiadavkou v mnohých aplikáciách AI.
Spracovanie obrovského množstva neštruktúrovaných údajov, ktoré sa často používajú v AI, môže byť náročné kvôli organizovanej povahe týchto databáz.
Odborníci sa chceli vyhnúť oneskoreným a neefektívnym vyhľadávaniam. Na prekonanie týchto výziev teda použili riešenia ako sploštenie dátových štruktúr. Bol to však časovo náročný a chybný postup.
S rozmachom vektorových databáz sa objavila efektívnejšia metóda na ukladanie a získavanie vysokorozmerných údajov. Týmto spôsobom je možné mať efektívnejšie a úspešnejšie aplikácie AI.
Teraz sa pozrime, ako tieto vektorové databázy fungujú.
Čo sú to vlastne vektorové databázy?
Vektorové databázy sú špecializované databázy, ktoré sú určené na ukladanie a spracovanie veľkého množstva vysokorozmerných údajov vo forme vektorov.
Vektory sú reprezentácie matematických údajov, ktoré opisujú objekty na základe ich rôznych charakteristík alebo vlastností.
Každý vektor predstavuje jeden dátový bod, ako napríklad slovo alebo obrázok, a skladá sa zo súboru hodnôt popisujúcich jeho mnohé kvality. Tieto premenné sú niekedy známe ako „vlastnosti“ alebo „rozmery“.
Obrázok môže byť napríklad reprezentovaný ako vektor hodnôt pixelov, ale celá veta môže byť reprezentovaná ako vektor vložených slov.
Vektorové databázy využívajú stratégie indexovania na uľahčenie objavovania vektorov, ktoré sú podobné konkrétnemu vektoru dopytu. To je výhodné najmä v strojové učenie aplikácie, pretože podobnostné vyhľadávanie sa často používa na objavovanie porovnateľných údajových bodov alebo generovanie návrhov.
Vnútorné fungovanie vektorových databáz
Vektorové databázy slúžia na ukladanie a indexovanie vysokorozmerných vektorov produkovaných technikami ako napr hlboké vzdelávanie. Tieto vektory sú numerickými reprezentáciami zložitých dátových položiek, ktoré sa prekladajú do priestoru nižšej dimenzie, pričom sa zachovávajú dôležité informácie prostredníctvom techniky vkladania.
Takže vektorové databázy sú zostavené tak, aby vyhovovali konkrétnej štruktúre vloženia vektorov, a využívajú indexovacie algoritmy na efektívne vyhľadávanie a získavanie vektorov na základe ich podobnosti s vektorom dopytu.
Ako to funguje?
Vektorové databázy fungujú podobne ako magické boxy, ktoré ukladajú a usporadúvajú komplikované dátové položky.
Využívajú prístupy PQ a HNSW na rýchlu identifikáciu a získanie správnych informácií. PQ funguje podobne ako kocka Lego, kondenzuje vektory na malé časti, čo pomáha pri hľadaní porovnateľných.
Na druhej strane HNSW vyvíja sieť odkazov na usporiadanie vektorov v hierarchii, čím zjednodušuje navigáciu a vyhľadávanie. Vektorové databázy podporujú aj ďalšie kreatívne možnosti, ako je sčítanie a odčítanie vektorov na zistenie podobností a rozdielov.
Ako sa vektorové databázy používajú v AI?
Vektorové databázy majú veľký potenciál v oblasti umelá inteligencia. Pomáhajú nám efektívne spravovať veľké množstvo údajov a podporujú sofistikované operácie, ako je vyhľadávanie podobností a vektorová aritmetika.
Stali sa nepostrádateľným nástrojom v širokej škále aplikácií. Patrí medzi ne spracovanie prirodzeného jazyka, rozpoznávanie obrázkov a systémy odporúčaní. Napríklad vektorové vloženie sa používa pri spracovaní prirodzeného jazyka na pochopenie významu a kontextu textu, čo umožňuje presné a relevantné výsledky vyhľadávania.
Vektorové databázy v rozpoznávaní obrázkov dokážu efektívne vyhľadávať porovnateľné obrázky, dokonca aj vo veľkých súboroch údajov. Môžu tiež ponúknuť porovnateľné položky alebo informácie zákazníkom na základe ich záľub a správania v systémoch odporúčaní.
Najlepšie postupy na používanie vektorových databáz v umelej inteligencii
Na začiatok musia byť vstupné vektory pred uložením do databázy predspracované a normalizované. To môže zvýšiť presnosť a výkon vyhľadávania vektorov.
Po druhé, správny indexovací algoritmus sa musí zvoliť v závislosti od individuálneho prípadu použitia a distribúcie údajov. rôzne algoritmy majú rôzne kompromisy medzi presnosťou a rýchlosťou a výber vhodného algoritmu môže mať značný vplyv na výkonnosť vyhľadávania.
Po tretie, aby sa zaručil optimálny výkon, vektorová databáza by sa mala pravidelne monitorovať a udržiavať. To zahŕňa reindexáciu databázy podľa potreby, dolaďovanie parametrov indexovania a monitorovanie výkonu vyhľadávania s cieľom odhaliť a vyriešiť akékoľvek problémy.
Nakoniec, aby sa maximalizoval potenciál aplikácií AI, odporúča sa použiť vektorovú databázu, ktorá podporuje sofistikované funkcie, ako je vektorová aritmetika a vyhľadávanie podobností.
Prečo by ste mali používať vektorovú databázu?
Najtypickejším účelom použitia vektorovej databázy je vyhľadávanie vektorov vo výrobe. V tejto forme vyhľadávania sa porovnáva podobnosť mnohých položiek s vyhľadávacím dopytom alebo položkou témy. Vektorová databáza má potenciál porovnať podobnosť týchto položiek a objaviť najbližšie zhody transformáciou predmetu alebo dotazu na vektor pomocou rovnakého modelu vkladania ML.
To poskytuje presné výsledky a zároveň sa vyhýba irelevantným výsledkom produkovaným štandardnými technológiami vyhľadávania.
Vyhľadávanie podobnosti obrázkov, zvuku, videa
Obrázky, hudbu, video a iné neštruktúrované informácie môže byť ťažké kategorizovať a uložiť do bežnej databázy. Vektorové databázy sú na to vynikajúcou odpoveďou, pretože dokážu rýchlo vyhľadávať porovnateľné položky aj v obrovských súboroch údajov. Táto metóda nevyžaduje človeka označovanie údajov alebo označovanie a dokáže rýchlo nájsť najbližšie zhody na základe skóre podobnosti.
Motory hodnotenia a odporúčaní
Vektorové databázy sú tiež vhodné na použitie v systémoch hodnotenia a odporúčaní. Môžu sa použiť na odporúčanie vecí porovnateľných s predchádzajúcimi nákupmi alebo aktuálnym predmetom, na ktorý sa spotrebiteľ pozerá.
Streamovacie mediálne služby môžu namiesto toho, aby záviseli od spoločného filtrovania alebo zoznamov obľúbenosti, využiť hodnotenia skladieb používateľa a poskytnúť dokonale prispôsobené návrhy prispôsobené jednotlivcovi. Môžu nájsť porovnateľné produkty na základe najbližších zhôd.
Sémantické hľadanie
Sémantické vyhľadávanie je silný nástroj na vyhľadávanie textu a dokumentov, ktorý presahuje bežné vyhľadávanie kľúčových slov. Význam a kontext reťazcov textu, fráz a celých dokumentov je možné pochopiť pomocou vektorových databáz na ukladanie a indexovanie vektorových vložení z Natural Modely spracovania jazyka.
Používatelia tak budú môcť rýchlejšie nájsť to, čo potrebujú, bez toho, aby museli rozumieť tomu, ako sú údaje kategorizované.
Technológie pre vektorové databázy
K dispozícii sú rôzne technológie vektorových databáz, z ktorých každá má svoje výhody a nevýhody.
Borovicová šiška, Faiss, otravovať, Milvusa Hnswlib sú niektoré z najpopulárnejších možností.
Borovicová šiška
Ide o cloudovú vektorovú databázu. Môžete vyvíjať aplikácie na vyhľadávanie podobností v reálnom čase. Umožňuje používateľom ukladať a skúmať vysokorozmerné vektorové vloženia s milisekundovou latenciou.
Vďaka tomu je vhodný pre aplikácie, ako sú systémy odporúčaní, vyhľadávanie obrázkov a videí a spracovanie prirodzeného jazyka.
Medzi primárne funkcie Pinecone patrí automatické indexovanie, aktualizácie v reálnom čase, automatické ladenie dotazov a REST API pre jednoduchú interakciu s aktuálnymi procesmi. Jeho architektúra je postavená na škálovateľnosť a robustnosť. Môžete jednoducho spravovať obrovské množstvo dát pri zachovaní vysokej dostupnosti.
Faiss
Ide o open-source balík Facebooku, ktorý poskytuje špičkové implementácie indexovacích a vyhľadávacích algoritmov pre veľké vektory.
Podporuje niekoľko techník vyhľadávania vektorov. Jednou z jeho primárnych výhod je rýchlosť a škálovateľnosť, ktorá umožňuje rýchle vyhľadávanie aj v súboroch údajov s miliardami vektorov.
otravovať
Na druhej strane Annoy je knižnica C++ vytvorená pre vysokorozmerné približné vyhľadávanie najbližšieho suseda. Je jednoduchý na používanie a rýchlo implementuje techniku stromu náhodnej projekcie.
Annoy je knižnica s minimálnou pamäťou, ktorá je vhodná na použitie v scenároch s obmedzenými zdrojmi.
Milvus
Milvus je bezplatná a open-source vektorová databáza na ukladanie a vyhľadávanie vektorov vo veľkom meradle. Podporuje rôzne techniky indexovania, vrátane IVF a HNSW, a dokáže ľahko spravovať milióny vektorov.
Jeho schopnosť akcelerácie GPU, ktorá môže výrazne urýchliť proces vyhľadávania, je jednou z jeho najvýraznejších vlastností.
Je to jednoducho najlepšia voľba pri rozhodovaní o výbere produktu pre vektorové databázy.
Hnswlib
Hnswlib je ďalšia knižnica s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá poskytuje hierarchickú navigačnú sieť malého sveta na rýchle indexovanie a vyhľadávanie vysokorozmerných vektorov.
Je to skvelé pre situácie, keď sa vektorový priestor neustále mení, a poskytuje prírastkové indexovanie, aby bol index aktuálny s novými vektormi. Je tiež extrémne nastaviteľný, čo umožňuje používateľom jemne doladiť rovnováhu presnosti a rýchlosti.
Možné nevýhody
Hoci vektorové databázy majú množstvo výhod, majú aj značné nevýhody. Jednou z možných obáv je veľké množstvo úložného priestoru potrebného na správu vkladania vektorov.
Okrem toho môžu vektorové databázy zápasiť s konkrétnymi typmi údajov, ako sú krátke alebo veľmi špecializované dotazy. Napokon, zriadenie a optimalizácia týchto databáz môže vyžadovať značné zručnosti, vďaka čomu sú pre niektorých používateľov menej dostupné.
Čo je ďalšia úroveň?
Na obzore sú rôzne možné vylepšenia, pretože vektorové databázy sa neustále vyvíjajú. Jednou z oblastí, kde by sa mohol dosiahnuť výrazný pokrok, je vytváranie presnejších a efektívnejších modelov NLP.
To by mohlo viesť k vylepšeným vektorovým vložkám, ktoré presnejšie zachytávajú význam a kontext textu, vďaka čomu sú vyhľadávania ešte presnejšie a relevantnejšie.
Ďalšou oblasťou pokroku môžu byť pokročilejšie algoritmy pre nástroje hodnotenia a odporúčaní, ktoré umožňujú ešte viac prispôsobené a cielenejšie odporúčania.
Okrem toho pokroky v technológii, ako sú GPU a špecializované CPU, môžu pomôcť zvýšiť rýchlosť a efektivitu operácií s vektorovými databázami. Týmto spôsobom môžu byť prístupnejšie pre širšiu škálu používateľov a aplikácií.
Nechaj odpoveď