Umetna inteligenca (AI) spreminja način obdelave in vrednotenja podatkov. Vektorske baze podatkov so eno od glavnih orodij, ki spodbujajo ta prehod.
Te zbirke podatkov so izjemno učinkovite pri shranjevanju in pridobivanju visokodimenzionalnih predstavitev podatkov.
Imajo potencial, da igrajo ključno vlogo pri uspehu aplikacij AI, kot so obdelava naravnega jezika, prepoznavanje slik in sistemi priporočil.
V tej objavi si bomo ogledali fascinantno področje vektorskih baz podatkov v AI in zakaj so postale tako pomembne za podatkovne znanstvenike in strokovnjake za strojno učenje.
Zakaj so relacijske baze podatkov neustrezne za aplikacije AI
Podatke običajno shranjujemo in pridobivamo z uporabo tradicionalnih relacijskih baz podatkov. Vendar te zbirke podatkov niso vedno primerne za visokodimenzionalne predstavitve podatkov, ki so pogosta zahteva v številnih aplikacijah AI.
Obdelava ogromnih količin nestrukturiranih podatkov, ki se pogosto uporabljajo v umetni inteligenci, je lahko zahtevna zaradi organizirane narave teh baz podatkov.
Strokovnjaki so se želeli izogniti zapoznelim in neučinkovitim iskanjem. Zato so za premagovanje teh izzivov uporabili rešitve, kot je sploščenje podatkovne strukture. Vendar je bil to dolgotrajen postopek, nagnjen k napakam.
Z vzponom vektorskih baz podatkov se je pojavila učinkovitejša metoda za shranjevanje in pridobivanje visokodimenzionalnih podatkov. Na ta način je mogoče imeti bolj poenostavljene in uspešne aplikacije AI.
Zdaj pa poglejmo, kako te vektorske baze podatkov delujejo.
Kaj pravzaprav so vektorske baze podatkov?
Vektorske baze podatkov so specializirane baze podatkov, ki so namenjene shranjevanju in obdelavi ogromnih količin visokodimenzionalnih podatkov v obliki vektorjev.
Vektorji so matematične predstavitve podatkov, ki opisujejo predmete na podlagi njihovih različnih značilnosti ali kakovosti.
Vsak vektor predstavlja eno podatkovno točko, kot je beseda ali slika, in je sestavljen iz zbirke vrednosti, ki opisujejo njegove številne lastnosti. Te spremenljivke so včasih znane kot »funkcije« ali »dimenzije«.
Sliko, na primer, lahko predstavimo kot vektor vrednosti slikovnih pik, celoten stavek pa lahko predstavimo kot vektor vdelanih besed.
Vektorske baze podatkov uporabljajo strategije indeksiranja za lažje odkrivanje vektorjev, ki so podobni določenemu vektorju poizvedbe. To je še posebej koristno pri strojno učenje aplikacije, saj se iskanje podobnosti pogosto uporablja za odkrivanje primerljivih podatkovnih točk ali ustvarjanje predlogov.
Notranje delovanje vektorskih baz podatkov
Vektorske zbirke podatkov se uporabljajo za shranjevanje in indeksiranje visokodimenzionalnih vektorjev, ki jih ustvarijo tehnike, kot je globoko učenje. Ti vektorji so numerične predstavitve zapletenih podatkovnih postavk, ki so prevedene v nižji dimenzionalni prostor, hkrati pa ohranjajo ključne informacije s tehniko vdelave.
Torej so vektorske baze podatkov zgrajene tako, da ustrezajo določeni strukturi vdelav vektorjev in uporabljajo algoritme indeksiranja za učinkovito iskanje in pridobivanje vektorjev na podlagi njihove podobnosti z vektorjem poizvedbe.
Kako deluje?
Vektorske zbirke podatkov delujejo podobno kot čarobne škatle, ki shranjujejo in urejajo zapletene podatkovne postavke.
Uporabljajo pristope PQ in HNSW za hitro prepoznavanje in pridobivanje pravilnih informacij. PQ deluje podobno kot Lego kocke, zgošča vektorje v majhne dele za pomoč pri iskanju primerljivih.
HNSW po drugi strani razvija mrežo povezav za organiziranje vektorjev v hierarhiji, kar poenostavlja navigacijo in iskanje. Druge kreativne možnosti, kot je dodajanje in odštevanje vektorjev za odkrivanje podobnosti in razlik, podpirajo tudi vektorske baze podatkov.
Kako se v AI uporabljajo vektorske zbirke podatkov?
Vektorske baze podatkov imajo velik potencial na področju Umetna inteligenca. Pomagajo nam učinkovito upravljati velike količine podatkov in podpirajo sofisticirane operacije, kot sta iskanje podobnosti in vektorska aritmetika.
Postali so nepogrešljivo orodje v številnih aplikacijah. Ti vključujejo obdelavo naravnega jezika, prepoznavanje slik in sisteme priporočil. Vektorske vdelave se na primer uporabljajo pri obdelavi naravnega jezika za razumevanje pomena in konteksta besedila, kar omogoča natančne in ustrezne rezultate iskanja.
Vektorske zbirke podatkov pri prepoznavanju slik lahko učinkovito iščejo primerljive slike, tudi v velikih zbirkah podatkov. Strankam lahko ponudijo tudi primerljive predmete ali informacije na podlagi njihovih všečkov in vedenja v sistemih priporočil.
Najboljše prakse za uporabo vektorskih baz podatkov v umetni inteligenci
Za začetek je treba vhodne vektorje predhodno obdelati in normalizirati, preden jih shranimo v bazo podatkov. To lahko poveča natančnost in učinkovitost vektorskega iskanja.
Drugič, ustrezen algoritem indeksiranja je treba izbrati glede na posamezen primer uporabe in distribucijo podatkov. različni algoritmi imajo različne kompromise med natančnostjo in hitrostjo, izbira ustreznega pa lahko precej vpliva na uspešnost iskanja.
Tretjič, da bi zagotovili optimalno delovanje, je treba vektorsko bazo podatkov redno spremljati in vzdrževati. To vključuje ponovno indeksiranje baze podatkov po potrebi, natančno nastavitev parametrov indeksiranja in spremljanje uspešnosti iskanja za odkrivanje in razreševanje morebitnih težav.
Nazadnje, da bi povečali potencial aplikacij AI, je priporočljivo uporabiti vektorsko bazo podatkov, ki podpira sofisticirane funkcije, kot sta vektorska aritmetika in iskanje podobnosti.
Zakaj bi morali uporabljati vektorsko bazo podatkov?
Najpogostejši namen uporabe vektorske baze podatkov je vektorsko iskanje v proizvodnji. V tej obliki iskanja se primerja podobnost številnih postavk z iskalno poizvedbo ali postavko teme. Vektorska baza podatkov ima možnost primerjati podobnost teh elementov, da odkrije najbližja ujemanja, tako da predmetno postavko ali poizvedbo pretvori v vektor z uporabo istega modela vdelave ML.
To ustvari natančne rezultate, hkrati pa se izogne nepomembnim rezultatom, ki jih ustvarijo standardne iskalne tehnologije.
Iskanje po podobnosti slike, zvoka, videa
Slike, glasbo, videoposnetke in druge nestrukturirane informacije je težko kategorizirati in shraniti v tipični bazi podatkov. Vektorske zbirke podatkov so odličen odgovor za to, saj lahko hitro iščejo primerljive predmete tudi v ogromnih zbirkah podatkov. Ta metoda ne zahteva človeka označevanje ali označevanje podatkov in lahko hitro poišče najbližja ujemanja na podlagi rezultatov podobnosti.
Motorji za razvrščanje in priporočila
Vektorske baze podatkov so prav tako zelo primerne za uporabo v sistemih za razvrščanje in priporočila. Uporabljajo se lahko za priporočanje stvari, ki so primerljive s prejšnjimi nakupi, ali trenutnim predmetom, ki si ga potrošnik ogleduje.
Namesto da bi bili odvisni od skupnega filtriranja ali seznamov priljubljenosti, lahko pretočne medijske storitve izkoristijo ocene pesmi uporabnika, da zagotovijo popolnoma ujemajoče se predloge, prilagojene posamezniku. Na podlagi najbližjih ujemanj lahko poiščejo primerljive izdelke.
Semantično iskanje
Semantično iskanje je močno orodje za iskanje besedila in dokumentov, ki presega običajno iskanje po ključnih besedah. Pomen in kontekst nizov besedila, stavkov in celotnih dokumentov je mogoče razumeti z uporabo vektorskih baz podatkov za shranjevanje in indeksiranje vektorskih vdelav iz Natural Modeli jezikovne obdelave.
Tako bodo lahko uporabniki hitreje našli, kar potrebujejo, ne da bi morali razumeti, kako so podatki kategorizirani.
Tehnologije za vektorske baze podatkov
Na voljo so različne tehnologije vektorskih baz podatkov, vsaka s svojimi prednostmi in slabostmi.
Pincone, Faiss, Moti, Milvusin Hnswlib so nekatere izmed bolj priljubljenih možnosti.
Pincone
Je vektorska baza podatkov v oblaku. Razvijete lahko aplikacije za iskanje podobnosti v realnem času. Uporabnikom omogoča shranjevanje in raziskovanje visokodimenzionalnih vektorskih vdelav z milisekundnimi zakasnitvami.
Zaradi tega je primeren za aplikacije, kot so sistemi priporočil, iskanje slik in videa ter obdelava naravnega jezika.
Primarne funkcije Pinecone vključujejo samodejno indeksiranje, posodobitve v realnem času, samodejno prilagajanje poizvedb in API REST za preprosto interakcijo s trenutnimi procesi. Njegova arhitektura je zgrajena za razširljivost in robustnost. Z lahkoto lahko upravljate z ogromnimi količinami podatkov, hkrati pa ohranjate visoko razpoložljivost.
Faiss
Je Facebookov odprtokodni paket, ki zagotavlja vrhunske izvedbe algoritmov indeksiranja in iskanja za obsežne vektorje.
Podpira več tehnik vektorskega iskanja. Ena njegovih glavnih prednosti je njegova hitrost in razširljivost, ki omogoča hitro iskanje tudi v naborih podatkov z milijardami vektorjev.
Moti
Na drugi strani je Annoy knjižnica C++, zgrajena za visokodimenzionalno iskanje približnega najbližjega soseda. Je preprost za uporabo in hitro izvaja tehniko drevesa naključne projekcije.
Annoy je knjižnica z minimalnim pomnilniškim odtisom, ki je primerna za uporabo v scenarijih z omejenimi viri.
Milvus
Milvus je brezplačna in odprtokodna vektorska zbirka podatkov za shranjevanje in iskanje velikih vektorjev. Podpira različne tehnike indeksiranja, vključno z IVF in HNSW, in lahko preprosto upravlja milijone vektorjev.
Njegova zmožnost pospeševanja GPU, ki lahko močno pospeši proces iskanja, je ena njegovih najbolj značilnih lastnosti.
Z lahkoto je najboljša izbira, ko se odločate za izbiro izdelka za vektorske zbirke podatkov.
Hnswlib
Hnswlib je še ena odprtokodna knjižnica, ki ponuja hierarhično navigacijsko omrežje majhnega sveta za hitro indeksiranje in iskanje visokodimenzionalnih vektorjev.
Odličen je za situacije, ko se vektorski prostor nenehno spreminja, in zagotavlja postopno indeksiranje, da je indeks posodobljen z novimi vektorji. Prav tako je izjemno prilagodljiv, kar uporabnikom omogoča natančno nastavitev ravnovesja med natančnostjo in hitrostjo.
Možne pomanjkljivosti
Čeprav imajo vektorske zbirke podatkov številne prednosti, imajo tudi precejšnje pomanjkljivosti. Ena možna skrb je velika količina prostora za shranjevanje, ki je potreben za upravljanje vdelav vektorjev.
Poleg tega se lahko vektorske baze podatkov spopadajo z določenimi tipi podatkov, kot so kratke ali zelo specializirane poizvedbe. Nazadnje, nastavitev in optimizacija teh baz podatkov lahko vključuje precejšnje spretnosti, zaradi česar so nekaterim uporabnikom manj dostopne.
Kaj je The Next Level?
Na obzorju so različne možne izboljšave, saj se vektorske baze podatkov še naprej razvijajo. Eno od področij, kjer bi lahko dosegli znaten napredek, je ustvarjanje natančnejših in učinkovitejših NLP modelov.
To lahko privede do izboljšanih vektorskih vdelav, ki natančneje zajamejo pomen in kontekst besedila, zaradi česar bodo iskanja še bolj natančna in ustrezna.
Drugo področje za napredek so lahko naprednejši algoritmi za mehanizme za razvrščanje in priporočila, ki omogočajo še bolj prilagojena in ciljno usmerjena priporočila.
Poleg tega lahko napredek v tehnologiji, kot so GPE in specializirani CPE, pomaga povečati hitrost in učinkovitost operacij vektorske baze podatkov. Tako so lahko bolj dostopni širšemu krogu uporabnikov in aplikacij.
Pustite Odgovori