Зеҳни сунъӣ (AI) тарзи коркард ва арзёбии маълумотро тағир медиҳад. Ва, пойгоҳи додаҳои векторӣ яке аз воситаҳои асосии пешбурди ин гузариш мебошанд.
Ин пойгоҳи додаҳо дар нигоҳдорӣ ва дарёфти муаррифии маълумоти баландандоза хеле самаранок мебошанд.
Онҳо имкон доранд, ки дар муваффақияти барномаҳои AI, аз қабили коркарди забони табиӣ, шинохти тасвир ва системаҳои тавсиявӣ нақши муҳим бозанд.
Дар ин паём, мо ба соҳаи ҷолиби пойгоҳи додаҳои векторӣ дар AI ва чаро онҳо барои олимони маълумот ва коршиносони омӯзиши мошинсозӣ ин қадар муҳим шудаанд, дида мебароем.
Чаро пойгоҳи додаҳои релятсионӣ барои барномаҳои AI нокифояанд
Мо маъмулан маълумотро бо истифода аз пойгоҳи додаҳои анъанавии релятсионӣ нигоҳ медорем ва мегирем. Бо вуҷуди ин, ин пойгоҳҳо на ҳама вақт барои муаррифии маълумоти баландандоза мувофиқанд, ки талаботи маъмул дар бисёре аз барномаҳои AI мебошанд.
Коркарди миқдори зиёди маълумоти сохторнашуда, ки аксар вақт дар AI истифода мешаванд, аз сабаби табиати муташаккили ин пойгоҳи додаҳо душвор буда метавонад.
Коршиносон мехостанд, ки аз ҷустуҷӯҳои таъхирнопазир ва бесамар канорагирӣ кунанд. Ҳамин тавр, барои бартараф кардани ин мушкилот, онҳо роҳҳои ҳалли монанди ҳамворкуниро истифода бурданд сохторҳои маълумот. Бо вуҷуди ин, ин як тартиби вақти зиёд ва хатогиҳо буд.
Бо афзоиши пойгоҳи додаҳои векторӣ усули самараноктар барои нигоҳдорӣ ва дарёфти маълумоти баландандоза пайдо шуд. Бо ин роҳ, имкон дорад, ки барномаҳои соддатар ва бомуваффақияти AI дошта бошанд.
Акнун биёед бубинем, ки ин базаҳои векторӣ чӣ гуна кор мекунанд.
Махзани маълумотҳои векторӣ кадомҳоянд?
Пойгоҳи додаҳои векторӣ пойгоҳҳои махсусгардонидашуда мебошанд, ки барои нигоҳдорӣ ва коркарди миқдори зиёди додаҳои баландандоза дар шакли векторҳо пешбинӣ шудаанд.
Векторҳо муаррифии додаҳои математикӣ мебошанд, ки объектҳоро дар асоси хусусиятҳо ё сифатҳои гуногуни онҳо тавсиф мекунанд.
Ҳар як вектор як нуқтаи ягонаи маълумотро, ба монанди калима ё тасвирро ифода мекунад ва аз маҷмӯи арзишҳо иборат аст, ки сифатҳои зиёди онро тавсиф мекунанд. Ин тағирёбандаҳо баъзан ҳамчун "хусусиятҳо" ё "ченакҳо" маълуманд.
Масалан, тасвир метавонад ҳамчун вектори арзишҳои пикселҳо муаррифӣ карда шавад, аммо тамоми як ҷумларо метавон ҳамчун вектори ҷойгиркунии калимаҳо муаррифӣ кард.
Пойгоҳи додаҳои векторӣ стратегияҳои индексатсияро барои осон кардани кашфи векторҳое истифода мебаранд, ки ба вектори мушаххаси дархост монанданд. Ин махсусан дар фоидаовар аст омӯзиши машқҳо барномаҳо, зеро ҷустуҷӯҳои монандӣ аксар вақт барои кашф кардани нуқтаҳои муқоисашавандаи додаҳо ё тавлиди пешниҳодҳо истифода мешаванд.
Корҳои дохилии пойгоҳи додаҳои векторӣ
Пойгоҳи додаҳои векторӣ барои нигоҳ доштан ва индексатсия кардани векторҳои баландҳаҷм, ки тавассути усулҳои ба монанди омӯзиши чуқур. Ин векторҳо намоишҳои ададии ҷузъҳои мураккаби додаҳо мебошанд, ки ба фазои андозагирии камтар тарҷума карда мешаванд ва ҳангоми нигоҳ доштани иттилооти муҳим тавассути техникаи дохилкунӣ.
Ҳамин тариқ, пойгоҳи додаҳои векторӣ барои мувофиқ кардани сохтори мушаххаси дохилкунии векторҳо сохта шудаанд ва онҳо алгоритмҳои индексатсияро барои самаранок ҷустуҷӯ ва дарёфти векторҳо дар асоси шабоҳати онҳо ба вектори дархост истифода мебаранд.
Чӣ тавр он кор?
Пойгоҳи додаҳои векторӣ ба қуттиҳои ҷодугарӣ, ки ҷузъҳои мураккаби маълумотро нигоҳ медоранд ва ба тартиб меоранд, амал мекунанд.
Онҳо равишҳои PQ ва HNSW-ро истифода мебаранд, то маълумоти дурустро зуд муайян ва ба даст оранд. PQ ба хишти Lego монанд кор мекунад ва векторҳоро ба қисмҳои хурд конденсат мекунад, то дар ҷустуҷӯи ҳиштиҳои муқоисашаванда кӯмак кунад.
HNSW, аз тарафи дигар, веби истинодҳоро таҳия мекунад, то векторҳоро дар иерархия ташкил кунад ва паймоиш ва ҷустуҷӯро соддатар кунад. Вариантҳои дигари эҷодӣ, ба монанди илова ва тарҳ кардани векторҳо барои муайян кардани шабоҳатҳо ва фарқиятҳо, инчунин аз ҷониби пойгоҳи додаҳои векторӣ дастгирӣ карда мешаванд.
Пойгоҳҳои векторӣ дар AI чӣ гуна истифода мешаванд?
Потенсиали бузурги махзани маълумотҳои векторӣ дар соҳаи мағзи маслуӣ. Онҳо ба мо кӯмак мекунанд, ки миқдори зиёди маълумотро самаранок идора кунем ва амалиёти мураккабро, аз қабили ҷустуҷӯи монандӣ ва арифметикаи векториро дастгирӣ кунем.
Онҳо дар доираи васеи барномаҳо асбобҳои зарурӣ гардиданд. Ба онҳо коркарди забони табиӣ, шинохти тасвирҳо ва системаҳои тавсиявӣ дохил мешаванд. Масалан, дохилкуниҳои векторӣ дар коркарди забони табиӣ барои фаҳмидани маъно ва контексти матн истифода мешаванд, ки ба натиҷаҳои ҷустуҷӯи дақиқ ва мувофиқ имкон медиҳанд.
Пойгоҳи додаҳои векторӣ дар шинохти тасвир метавонад тасвирҳои муқоисашавандаро ҳатто дар маҷмӯаҳои бузурги додаҳо самаранок ҷустуҷӯ кунад. Онҳо инчунин метавонанд ашё ё маълумоти муқоисашавандаро ба муштариён дар асоси писанд ва рафтори онҳо дар системаҳои тавсиявӣ пешниҳод кунанд.
Таҷрибаҳои беҳтарини истифодаи пойгоҳи додаҳои векторӣ дар зеҳни сунъӣ
Барои оғоз кардан, векторҳои воридотӣ бояд пеш аз нигоҳ доштан дар пойгоҳи додаҳо коркард ва муқаррарӣ карда шаванд. Ин метавонад дақиқӣ ва иҷрои ҷустуҷӯи векторро афзоиш диҳад.
Дуюм, алгоритми дурусти индексатсия бояд вобаста ба ҳолати истифодаи инфиродӣ ва тақсимоти маълумот интихоб карда шавад. алгоритмҳои гуногун дар байни дақиқӣ ва суръат тафовути гуногун доранд ва интихоби мувофиқ метавонад ба иҷрои ҷустуҷӯ таъсири назаррас расонад.
Сеюм, барои кафолат додани кори оптималӣ, базаи векторӣ бояд мунтазам назорат ва нигоҳ дошта шавад. Ин аз нав индексатсия кардани пойгоҳи додаҳо дар ҳолати зарурӣ, танзими дақиқи параметрҳои индексатсия ва мониторинги иҷрои ҷустуҷӯ барои кашф ва ҳалли ҳама гуна мушкилот иборат аст.
Ниҳоят, барои ба ҳадди аксар расонидани потенсиали замимаҳои AI, тавсия дода мешавад, ки пойгоҳи додаҳои векториро истифода баред, ки хусусиятҳои мураккабро ба монанди арифметикаи векторӣ ва ҷустуҷӯи шабеҳро дастгирӣ мекунад.
Чаро шумо бояд пойгоҳи додаҳои векториро истифода баред?
Мақсади маъмултарини истифодаи базаи векторӣ ҷустуҷӯи векторҳо дар истеҳсолот мебошад. Дар ин шакли ҷустуҷӯ шабоҳати бисёр ашёҳо ба дархости ҷустуҷӯ ё объекти мавзӯъ муқоиса карда мешавад. Махзани маълумотҳои векторӣ дорои потенсиали муқоисаи шабоҳати ин ҷузъҳо барои дарёфти мувофиқати наздиктарин тавассути табдил додани ашёи мавзӯъ ё дархост ба вектор бо истифода аз ҳамон модели дохилкунии ML мебошад.
Ин натиҷаҳои дақиқ медиҳад ва аз натиҷаҳои номатлубе, ки аз ҷониби технологияҳои стандартии ҷустуҷӯ истеҳсол карда мешаванд, пешгирӣ мекунад.
Ҷустуҷӯи монандии тасвир, аудио, видео
Тасвирҳо, мусиқӣ, видео ва дигар иттилооти сохторнашуда гурӯҳбандӣ кардан ва нигоҳ доштан дар пойгоҳи додаҳои маъмулӣ душвор буда метавонанд. Пойгоҳи додаҳои векторӣ барои ин ҷавоби олиҷаноб мебошанд, зеро онҳо метавонанд ҳатто дар маҷмӯаҳои азими додаҳо ашёҳои муқоисашавандаро зуд ҷустуҷӯ кунанд. Ин усул одамро талаб намекунад нишонгузорӣ ё тамғагузории маълумот ва метавонад мувофиқатҳои наздиктаринро дар асоси холҳои монандӣ зуд пайдо кунад.
Моторҳои рейтинг ва тавсияҳо
Пойгоҳи додаҳои векторӣ инчунин барои истифода дар системаҳои рейтинг ва тавсияҳо мувофиқанд. Онҳо метавонанд барои тавсия додани чизҳои муқоисашаванда бо харидҳои қаблӣ ё ашёи ҷории истеъмолкунанда истифода шаванд.
Ба ҷои вобаста ба филтркунии муштарак ё рӯйхатҳои маъруфият, хидматҳои ҷараёндиҳандаи медиа метавонанд рейтинги суруди корбарро истифода баранд, то пешниҳодҳои комилан мувофиқро барои шахс пешниҳод кунанд. Онҳо метавонанд маҳсулоти муқоисашавандаро дар асоси мувофиқатҳои наздиктарин пайдо кунанд.
Ҷустуҷӯи семантикӣ
Ҷустуҷӯи семантикӣ воситаи пурқуввати ҷустуҷӯи матн ва ҳуҷҷат аст, ки аз доираи ҷустуҷӯи калимаҳои калидӣ берунтар аст. Мафҳум ва контексти сатрҳои матн, ибораҳо ва тамоми ҳуҷҷатҳоро тавассути истифодаи пойгоҳи додаҳои векторӣ барои нигоҳдорӣ ва индексатсияи векторӣ аз Natural дарк кардан мумкин аст. Моделҳои коркарди забон.
Ҳамин тавр, корбарон метавонанд чизеро, ки ба онҳо лозим аст, зудтар пайдо кунанд, бидуни фаҳмидани он, ки маълумот чӣ гуна гурӯҳбандӣ шудааст.
Технологияҳо барои пойгоҳи додаҳои векторӣ
Технологияҳои гуногуни пойгоҳи додаҳои векторӣ мавҷуданд, ки ҳар як маҷмӯи афзалиятҳо ва нуқсонҳои худро дорад.
Пайкон, Файс, Безор, Милвусва Hnswlib баъзе аз имкониятҳои маъмултарин мебошанд.
Пайкон
Он махзани вектории ба абр асосёфта мебошад. Шумо метавонед барномаҳои ҷустуҷӯии шабеҳро дар вақти воқеӣ таҳия кунед. Он ба корбарон имкон медиҳад, ки ҷобаҷогузории векторҳои андозагирии баландро бо таъхирҳои миллисония ҳифз ва кашф кунанд.
Ин онро барои барномаҳо ба монанди системаҳои тавсиявӣ, ҷустуҷӯи тасвирҳо ва видеоҳо ва коркарди забони табиӣ мувофиқ мекунад.
Хусусиятҳои асосии Pinecone иборатанд аз индексатсияи худкор, навсозии вақти воқеӣ, танзими автоматии дархост ва REST API барои ҳамкории оддӣ бо равандҳои ҷорӣ. Меъмории он барои миқёспазирӣ ва устуворӣ сохта шудааст. Шумо метавонед миқдори зиёди маълумотро ҳангоми нигоҳ доштани дастрасии баланд ба осонӣ идора кунед.
Файс
Ин як бастаи кушодаи Facebook мебошад, ки татбиқи муосири алгоритмҳои индексатсия ва ҷустуҷӯро барои векторҳои калонҳаҷм таъмин мекунад.
Он якчанд усулҳои ҷустуҷӯи векториро дастгирӣ мекунад. Яке аз бартариҳои асосии он суръат ва миқёспазирии он аст, ки имкон медиҳад ҷустуҷӯи зуд ҳатто дар маҷмӯаҳои додаҳо бо миллиардҳо векторҳо.
Безор
Аз тарафи дигар, Annoy як китобхонаи C++ аст, ки барои ҷустуҷӯи тахминии ҳамсояи наздиктарин андозагирӣ сохта шудааст. Истифодаи он оддӣ аст ва техникаи дарахти проекцияи тасодуфиро зуд амалӣ мекунад.
Annoy як китобхонаи ҳадди ақали изофаи хотира аст, ки барои истифода дар сенарияҳои маҳдуди захира мувофиқ аст.
Милвус
Milvus як махзани вектории ройгон ва кушодаасос барои нигоҳдорӣ ва ҷустуҷӯи векторҳои миқёси калон мебошад. Он усулҳои гуногуни индексатсия, аз ҷумла IVF ва HNSW -ро дастгирӣ мекунад ва метавонад миллионҳо векторҳоро ба осонӣ идора кунад.
Қобилияти он барои суръатбахшии GPU, ки метавонад раванди ҷустуҷӯро хеле суръат бахшад, яке аз хусусиятҳои фарқкунандаи он мебошад.
Ҳангоми интихоби маҳсулот барои пойгоҳи додаҳои векторӣ ин ба осонӣ беҳтарин интихоб аст.
Hnswlib
Hnswlib боз як китобхонаи кушодаасос мебошад, ки шабакаи иерархивии сайршавандаи хурди ҷаҳониро барои зуд индексатсия ва ҷустуҷӯи векторҳои баландандоза таъмин мекунад.
Он барои ҳолатҳое, ки фазои векторӣ доимо тағир меёбад, хеле хуб аст ва он индексатсияи афзояндаро таъмин мекунад, то индексро то ҷорӣ бо векторҳои нав нигоҳ дорад. Он инчунин бениҳоят танзимшаванда аст, ки ба корбарон имкон медиҳад, ки тавозуни дақиқ ва суръатро дуруст танзим кунанд.
Камбудиҳои имконпазир
Гарчанде ки пойгоҳи додаҳои векторӣ бартариҳои зиёд доранд, онҳо инчунин камбудиҳои назаррас доранд. Яке аз нигарониҳои имконпазир ин миқдори зиёди нигоҳдорӣ барои идоракунии ҷойгиркунии векторҳо мебошад.
Ғайр аз он, пойгоҳи додаҳои векторӣ метавонанд бо намудҳои мушаххаси додаҳо, ба монанди дархостҳои кӯтоҳ ё хеле махсус мубориза баранд. Ниҳоят, таъсис ва оптимизатсияи ин пойгоҳи додаҳо метавонад малакаи назаррасро дар бар гирад ва онҳоро барои баъзе корбарон камтар дастрас кунад.
Сатҳи оянда чист?
Дар уфуқ такмилоти мухталифи имконпазир мавҷуданд, зеро пойгоҳи додаҳои векторӣ таҳаввулро идома медиҳанд. Яке аз соҳаҳое, ки дар он пешрафти назаррас ба даст овардан мумкин аст, эҷоди моделҳои дақиқтар ва самараноки NLP мебошад.
Ин метавонад ба такмили дохилкунии векторҳо оварда расонад, ки маъно ва контексти матнро дақиқтар сабт мекунанд ва ҷустуҷӯҳоро боз ҳам дақиқтар ва мувофиқтар мекунанд.
Самти дигари пешрафт метавонад алгоритмҳои мукаммалтар барои рейтингҳо ва муҳаррикҳои тавсияшаванда бошад, ки имкон медиҳад тавсияҳои боз ҳам бештар мутобиқшуда ва мақсаднок дода шаванд.
Ғайр аз он, пешрафтҳо дар технология, ба монанди GPU ва CPU-ҳои махсус, метавонанд барои баланд бардоштани суръат ва самаранокии амалиёти пойгоҳи додаҳои векторӣ мусоидат кунанд. Бо ин роҳ онҳо метавонанд барои доираи васеи корбарон ва барномаҳо дастрастар бошанд.
Дин ва мазҳаб