Artificiell intelligens (AI) förändrar hur vi bearbetar och utvärderar data. Och vektordatabaser är ett av de primära verktygen som driver denna övergång.
Dessa databaser är extremt effektiva för att lagra och hämta högdimensionella datarepresentationer.
De har potential att spela en avgörande roll i framgången för AI-applikationer som naturlig språkbehandling, bildigenkänning och rekommendationssystem.
I det här inlägget kommer vi att titta på det fascinerande området vektordatabaser i AI och varför de har blivit så viktiga för datavetare och maskininlärningsexperter.
Varför relationsdatabaser är otillräckliga för AI-applikationer
Vi lagrar och hämtar vanligtvis data med hjälp av traditionella relationsdatabaser. Dessa databaser är dock inte alltid väl lämpade för högdimensionella datarepresentationer, vilket är ett vanligt krav i många AI-applikationer.
Att bearbeta de enorma mängder ostrukturerad data som ofta används i AI kan vara utmanande på grund av dessa databasers organiserade karaktär.
Experter ville undvika försenade och ineffektiva sökningar. Så för att övervinna dessa utmaningar har de använt lösningar som tillplattning data struktur. Detta var dock en tidskrävande och felbenägen procedur.
En mer effektiv metod för att lagra och hämta högdimensionell data har vuxit fram i och med framväxten av vektordatabaser. På så sätt är det möjligt att få mer strömlinjeformade och framgångsrika AI-applikationer.
Låt oss nu se hur dessa vektordatabaser fungerar.
Vad är vektordatabaser egentligen?
Vektordatabaser är specialiserade databaser som är avsedda att lagra och hantera enorma mängder högdimensionell data i form av vektorer.
Vektorer är matematiska datarepresentationer som beskriver objekt baserat på deras olika egenskaper eller kvaliteter.
Varje vektor representerar en enda datapunkt, såsom ett ord eller en bild, och är sammansatt av en samling värden som beskriver dess många egenskaper. Dessa variabler kallas ibland för "funktioner" eller "dimensioner".
En bild, till exempel, kan representeras som en vektor av värden på pixlar, men en hel mening kan representeras som en vektor av ordinbäddningar.
Vektordatabaser använder indexeringsstrategier för att underlätta upptäckten av vektorer som liknar en viss frågevektor. Detta är särskilt fördelaktigt i maskininlärning applikationer, eftersom likhetssökningar ofta används för att upptäcka jämförbara datapunkter eller generera förslag.
Inre funktioner i vektordatabaser
Vektordatabaser används för att lagra och indexera högdimensionella vektorer framställda av tekniker som t.ex djupt lärande. Dessa vektorer är numeriska representationer av komplexa dataobjekt som översätts till ett lägre dimensionellt utrymme samtidigt som viktig information bibehålls via en inbäddningsteknik.
Så vektordatabaser är byggda för att rymma den speciella strukturen hos vektorinbäddningar, och de använder indexeringsalgoritmer för att effektivt söka och hämta vektorer baserat på deras likhet med en frågevektor.
Hur fungerar det?
Vektordatabaser fungerar på samma sätt som magiska lådor som lagrar och arrangerar komplicerade dataobjekt.
De använder PQ- och HNSW-metoder för att snabbt identifiera och få rätt information. PQ fungerar på samma sätt som en legokloss, och kondenserar vektorer till små delar för att hjälpa till i sökandet efter jämförbara.
HNSW, å andra sidan, utvecklar en webb av länkar för att organisera vektorerna i en hierarki, vilket gör navigering och sökning enklare. Andra kreativa alternativ, som att lägga till och subtrahera vektorer för att upptäcka likheter och skillnader, stöds också av vektordatabaser.
Hur används vektordatabaser i AI?
Vektordatabaser har stor potential inom området artificiell intelligens. De hjälper oss att effektivt hantera stora mängder data och stöder sofistikerade operationer som likhetssökning och vektoraritmetik.
De har blivit oumbärliga verktyg i en mängd olika applikationer. Dessa inkluderar naturlig språkbehandling, bildigenkänning och rekommendationssystem. Vektorinbäddningar, till exempel, används i naturlig språkbehandling för att förstå textens betydelse och sammanhang, vilket möjliggör korrekta och relevanta sökresultat.
Vektordatabaser i bildigenkänning kan söka efter jämförbara bilder effektivt, även i stora datamängder. De kan också erbjuda jämförbara varor eller information till kunder baserat på deras tycke och beteende i rekommendationssystem.
Bästa metoder för att använda vektordatabaser i artificiell intelligens
Till att börja med måste indatavektorerna förbehandlas och normaliseras innan de lagras i databasen. Detta kan öka vektorsökningens noggrannhet och prestanda.
För det andra måste den korrekta indexeringsalgoritmen väljas beroende på det individuella användningsfallet och datadistributionen. varierande algoritmer har olika avvägningar mellan noggrannhet och hastighet, och att välja den lämpliga kan ha en avsevärd inverkan på sökprestanda.
För det tredje, för att garantera optimal prestanda, bör vektordatabasen övervakas och underhållas regelbundet. Detta innebär att omindexera databasen efter behov, finjustera indexeringsparametrarna och övervaka sökprestanda för att upptäcka och lösa eventuella problem.
Slutligen, för att maximera potentialen hos AI-applikationer, rekommenderas det att använda en vektordatabas som stöder sofistikerade funktioner som vektoraritmetik och likhetssökning.
Varför ska du använda en vektordatabas?
Det mest typiska syftet med att använda en vektordatabas är för vektorsökning i produktionen. Likheten mellan många objekt och en sökfråga eller ämnesobjekt jämförs i denna form av sökning. Vektordatabasen har potential att jämföra likheten mellan dessa objekt för att upptäcka de närmaste matchningarna genom att transformera ämnesobjektet eller frågan till en vektor med samma ML-inbäddningsmodell.
Detta ger korrekta resultat samtidigt som man undviker irrelevanta resultat som produceras av vanliga söktekniker.
Bild, ljud, video likhetssökning
Bilder, musik, video och annan ostrukturerad information kan vara svår att kategorisera och lagra i en typisk databas. Vektordatabaser är ett utmärkt svar på detta eftersom de kan söka efter jämförbara objekt snabbt även i enorma datamängder. Denna metod kräver ingen människa datamärkning eller märkning och kan snabbt hitta de närmaste matchningarna baserat på likhetspoäng.
Motorer för rankning och rekommendation
Vektordatabaser är också väl lämpade för användning i ranking- och rekommendationssystem. De kan användas för att rekommendera saker som kan jämföras med tidigare köp eller en aktuell vara som konsumenten tittar på.
Istället för att vara beroende av kollaborativ filtrering eller popularitetslistor kan streamingmediatjänster utnyttja en användares låtbetyg för att ge perfekt matchade förslag anpassade till individen. De kan hitta jämförbara produkter baserat på de närmaste matchningarna.
Semantisk sökning
Semantisk sökning är ett starkt sökverktyg för text och dokument som går utöver vanliga nyckelordssökningar. Innebörden och sammanhanget för textsträngar, fraser och hela dokument kan förstås genom att använda vektordatabaser för att lagra och indexera vektorinbäddningar från Natural Språkbehandlingsmodeller.
Så användare kommer att kunna hitta det de behöver snabbare utan att behöva förstå hur data kategoriseras.
Teknik för vektordatabaser
Det finns olika vektordatabasteknologier tillgängliga, var och en med sina egna fördelar och nackdelar.
Pinecone, Faiss, Irritera, Milvusoch Hnswlib är några av de mer populära möjligheterna.
Pinecone
Det är en molnbaserad vektordatabas. Du kan utveckla appar för likhetssökning i realtid. Det gör det möjligt för användare att lagra och utforska högdimensionella vektorinbäddningar med millisekunders latenser.
Detta gör den lämplig för applikationer som rekommendationssystem, bild- och videosökning och naturlig språkbehandling.
Pinecones primära funktioner inkluderar automatisk indexering, realtidsuppdateringar, automatisk justering av frågor och ett REST API för enkel interaktion med nuvarande processer. Dess arkitektur är byggd för skalbarhet och robusthet. Du kan enkelt hantera enorma mängder data samtidigt som du bibehåller hög tillgänglighet.
Faiss
Det är ett Facebook-paket med öppen källkod som tillhandahåller banbrytande implementeringar av indexerings- och sökalgoritmer för storskaliga vektorer.
Den stöder flera vektorsökningstekniker. En av dess främsta fördelar är dess hastighet och skalbarhet, vilket möjliggör snabba sökningar även i datauppsättningar med miljarder vektorer.
Irritera
Annoy, å andra sidan, är ett C++-bibliotek byggt för högdimensionell sökning efter närmaste granne. Det är enkelt att använda och implementerar tekniken för slumpmässigt projektionsträd snabbt.
Annoy är ett minimalt minnesavtrycksbibliotek som är lämpligt för användning i resursbegränsade scenarier.
Milvus
Milvus är en gratis vektordatabas med öppen källkod för lagring och sökning av storskaliga vektorer. Den stöder en mängd olika indexeringstekniker, inklusive IVF och HNSW, och kan enkelt hantera miljontals vektorer.
Dess förmåga för GPU-acceleration, vilket kan påskynda sökprocessen avsevärt, är en av dess mest utmärkande egenskaper.
Det är lätt det bästa valet när man bestämmer sig för att välja en produkt för vektordatabaser.
Hnswlib
Hnswlib är ännu ett bibliotek med öppen källkod som tillhandahåller ett hierarkiskt navigerbart nätverk i en liten värld för snabb indexering och sökning av högdimensionella vektorer.
Det är utmärkt för situationer där vektorutrymmet ständigt förändras, och det ger inkrementell indexering för att hålla indexet aktuellt med nya vektorer. Den är också extremt justerbar, vilket gör att användarna kan finjustera balansen mellan precision och hastighet.
Möjliga nackdelar
Även om vektordatabaser har många fördelar, har de också betydande nackdelar. En möjlig oro är den stora mängden lagring som krävs för att hantera vektorinbäddningar.
Dessutom kan vektordatabaser kämpa med särskilda datatyper, såsom korta eller mycket specialiserade frågor. Slutligen kan inrättandet och optimeringen av dessa databaser innebära betydande kunskaper, vilket gör dem mindre tillgängliga för vissa användare.
Vad är The Next Level?
Det finns olika möjliga förbättringar vid horisonten när vektordatabaser fortsätter att utvecklas. Ett område där betydande framsteg kan göras är att skapa mer exakta och effektiva NLP-modeller.
Detta kan leda till förbättrade vektorinbäddningar som fångar textens betydelse och sammanhang mer exakt, vilket gör sökningar ännu mer exakta och relevanta.
Ett annat område för avancemang kan vara mer avancerade algoritmer för ranknings- och rekommendationsmotorer, vilket möjliggör ännu mer skräddarsydda och riktade rekommendationer.
Vidare kan framsteg inom teknik, såsom GPU:er och specialiserade processorer, hjälpa till att öka hastigheten och effektiviteten för vektordatabasoperationer. På så sätt kan de bli mer tillgängliga för ett bredare utbud av användare och applikationer.
Kommentera uppropet