ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราประมวลผลและประเมินข้อมูล และฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้
ฐานข้อมูลเหล่านี้มีประสิทธิภาพอย่างมากในการจัดเก็บและเรียกข้อมูลการแสดงข้อมูลในมิติสูง
พวกเขามีศักยภาพที่จะมีบทบาทสำคัญในความสำเร็จของแอปพลิเคชัน AI เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การจดจำรูปภาพ และระบบคำแนะนำ
ในโพสต์นี้ เราจะดูข้อมูลที่น่าสนใจของฐานข้อมูลเวกเตอร์ใน AI และเหตุใดจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง
เหตุใดฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงไม่เพียงพอสำหรับแอปพลิเคชัน AI
โดยทั่วไปเราจะจัดเก็บและดึงข้อมูลโดยใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลเหล่านี้มักไม่เหมาะสมสำหรับการแสดงข้อมูลในมิติสูง ซึ่งเป็นข้อกำหนดทั่วไปในแอปพลิเคชัน AI จำนวนมาก
การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลที่มักใช้ใน AI อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย เนื่องจากลักษณะการจัดระเบียบของฐานข้อมูลเหล่านี้
ผู้เชี่ยวชาญต้องการหลีกเลี่ยงการค้นหาที่ล่าช้าและไม่มีประสิทธิภาพ ดังนั้น เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ พวกเขาจึงใช้วิธีแก้ไขอย่างการทำให้แบนราบ โครงสร้างข้อมูล. อย่างไรก็ตาม ขั้นตอนนี้ใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย
วิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการจัดเก็บและดึงข้อมูลมิติสูงได้เกิดขึ้นพร้อมกับการเพิ่มขึ้นของฐานข้อมูลเวกเตอร์ ด้วยวิธีนี้ จึงเป็นไปได้ที่จะมีแอปพลิเคชัน AI ที่คล่องตัวและประสบความสำเร็จมากขึ้น
ทีนี้ มาดูกันว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์เหล่านี้ทำงานอย่างไร
ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไรกันแน่?
ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นฐานข้อมูลพิเศษที่มีไว้เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลมิติสูงจำนวนมหาศาลในรูปแบบของเวกเตอร์
เวกเตอร์คือการแสดงข้อมูลทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายวัตถุตามลักษณะหรือคุณภาพที่แตกต่างกัน
เวกเตอร์แต่ละตัวแทนจุดข้อมูลเดียว เช่น คำหรือรูปภาพ และประกอบด้วยชุดของค่าที่อธิบายถึงคุณสมบัติต่างๆ ของมัน ตัวแปรเหล่านี้บางครั้งเรียกว่า "คุณลักษณะ" หรือ "มิติข้อมูล"
ตัวอย่างเช่น รูปภาพอาจแสดงเป็นเวกเตอร์ของค่าพิกเซล แต่ทั้งประโยคอาจแสดงเป็นเวกเตอร์ของการฝังคำ
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้กลยุทธ์การจัดทำดัชนีเพื่อให้ง่ายต่อการค้นพบเวกเตอร์ที่คล้ายกับเวกเตอร์คิวรี่เฉพาะ สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งใน เรียนรู้เครื่อง แอปพลิเคชัน เนื่องจากการค้นหาความคล้ายคลึงกันมักใช้เพื่อค้นหาจุดข้อมูลที่เปรียบเทียบได้หรือสร้างคำแนะนำ
การทำงานภายในของฐานข้อมูลเวกเตอร์
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้เพื่อจัดเก็บและจัดทำดัชนีเวกเตอร์มิติสูงที่ผลิตโดยเทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้ลึก ๆ. เวกเตอร์เหล่านี้เป็นการแสดงตัวเลขของรายการข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งถูกแปลเป็นพื้นที่ที่มีมิติต่ำกว่า ในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลสำคัญผ่านเทคนิคการฝัง
ดังนั้น ฐานข้อมูลเวกเตอร์จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อรองรับโครงสร้างเฉพาะของการฝังเวกเตอร์ และใช้อัลกอริทึมการจัดทำดัชนีเพื่อค้นหาและดึงข้อมูลเวกเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพตามความคล้ายคลึงกับเวกเตอร์คิวรี
มันทำงานอย่างไร?
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทำงานคล้ายกับกล่องวิเศษในการจัดเก็บและจัดเรียงรายการข้อมูลที่ซับซ้อน
พวกเขาใช้วิธี PQ และ HNSW เพื่อระบุและรับข้อมูลที่ถูกต้องอย่างรวดเร็ว PQ ทำหน้าที่คล้ายกับตัวต่อเลโก้ โดยย่อเวกเตอร์ออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อช่วยในการค้นหาสิ่งที่เทียบเคียงได้
ในทางกลับกัน HNSW พัฒนาเว็บที่มีลิงก์เพื่อจัดระเบียบเวกเตอร์ในลำดับชั้น ทำให้การนำทางและการค้นหาง่ายขึ้น ตัวเลือกที่สร้างสรรค์อื่นๆ เช่น การเพิ่มและการลบเวกเตอร์เพื่อตรวจหาความเหมือนและความแตกต่าง ยังรองรับโดยฐานข้อมูลเวกเตอร์อีกด้วย
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้ใน AI อย่างไร
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีศักยภาพที่ดีในด้านของ ปัญญาประดิษฐ์. ซึ่งช่วยให้เราจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพและสนับสนุนการดำเนินการที่ซับซ้อน เช่น การค้นหาความคล้ายคลึงและการคำนวณเวกเตอร์
พวกเขากลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การจดจำรูปภาพ และระบบคำแนะนำ ตัวอย่างเช่น การฝังเวกเตอร์ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเข้าใจความหมายและบริบทของข้อความ ทำให้ได้ผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องและแม่นยำ
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ในการจดจำรูปภาพสามารถค้นหารูปภาพที่เปรียบเทียบได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังสามารถเสนอรายการหรือข้อมูลที่เปรียบเทียบได้ให้กับลูกค้าตามความชอบและพฤติกรรมในระบบคำแนะนำ
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ในปัญญาประดิษฐ์
ในการเริ่มต้น เวกเตอร์อินพุตต้องได้รับการประมวลผลล่วงหน้าและทำให้เป็นมาตรฐานก่อนที่จะจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล สิ่งนี้สามารถเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของการค้นหาเวกเตอร์ได้
ประการที่สอง ต้องเลือกอัลกอริทึมการจัดทำดัชนีที่เหมาะสมโดยขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานและการกระจายข้อมูลของแต่ละบุคคล อัลกอริทึมที่แตกต่างกันมีการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำและความเร็วที่แตกต่างกัน และการเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมอาจมีอิทธิพลอย่างมากต่อประสิทธิภาพการค้นหา
ประการที่สาม เพื่อรับประกันประสิทธิภาพสูงสุด ฐานข้อมูลเวกเตอร์ควรได้รับการตรวจสอบและบำรุงรักษาอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดทำดัชนีฐานข้อมูลใหม่ตามความจำเป็น การปรับพารามิเตอร์การจัดทำดัชนีอย่างละเอียด และการตรวจสอบประสิทธิภาพการค้นหาเพื่อค้นหาและแก้ไขปัญหาใดๆ
สุดท้าย เพื่อเพิ่มศักยภาพของแอปพลิเคชัน AI ขอแนะนำให้ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่รองรับคุณสมบัติที่ซับซ้อน เช่น การคำนวณเวกเตอร์และการค้นหาความคล้ายคลึงกัน
เหตุใดคุณจึงควรใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์
วัตถุประสงค์ทั่วไปที่สุดสำหรับการใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์คือการค้นหาเวกเตอร์ในการผลิต ความคล้ายคลึงกันของหลายรายการกับคำค้นหาหรือรายการหัวข้อจะถูกเปรียบเทียบในรูปแบบการค้นหานี้ ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีศักยภาพในการเปรียบเทียบความคล้ายคลึงกันของรายการเหล่านี้เพื่อค้นหาการจับคู่ที่ใกล้เคียงที่สุดโดยการแปลงรายการหัวเรื่องหรือข้อความค้นหาเป็นเวกเตอร์โดยใช้โมเดลการฝัง ML เดียวกัน
สิ่งนี้ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องในขณะที่หลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งผลิตโดยเทคโนโลยีการค้นหามาตรฐาน
การค้นหาความคล้ายคลึงกันของรูปภาพ เสียง วิดีโอ
รูปภาพ เพลง วิดีโอ และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอื่นๆ อาจเป็นเรื่องยากที่จะจัดหมวดหมู่และจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลทั่วไป ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นคำตอบที่ยอดเยี่ยมสำหรับสิ่งนี้เนื่องจากสามารถค้นหารายการที่เปรียบเทียบได้อย่างรวดเร็วแม้ในชุดข้อมูลขนาดมหึมา วิธีนี้ไม่ต้องใช้คน การติดแท็กข้อมูลหรือการติดฉลาก และสามารถค้นหาคู่ที่ใกล้เคียงที่สุดได้อย่างรวดเร็วตามคะแนนความเหมือน
เครื่องมือจัดอันดับและคำแนะนำ
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ยังเหมาะสำหรับใช้ในระบบการจัดอันดับและคำแนะนำ สามารถใช้เพื่อแนะนำสิ่งที่เทียบได้กับการซื้อครั้งก่อนหรือรายการปัจจุบันที่ผู้บริโภคกำลังดูอยู่
แทนที่จะขึ้นอยู่กับการกรองร่วมกันหรือรายการความนิยม บริการสื่อแบบสตรีมสามารถใช้ประโยชน์จากการให้คะแนนเพลงของผู้ใช้เพื่อให้คำแนะนำที่ตรงกันอย่างสมบูรณ์แบบสำหรับแต่ละบุคคล พวกเขาสามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เทียบเคียงได้โดยอิงจากการจับคู่ที่ใกล้เคียงที่สุด
การค้นหาความหมาย
การค้นหาความหมายคือเครื่องมือค้นหาข้อความและเอกสารที่มีประสิทธิภาพซึ่งนอกเหนือไปจากการค้นหาคำหลักทั่วไป ความหมายและบริบทของสตริงข้อความ วลี และเอกสารทั้งหมดสามารถเข้าใจได้โดยใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อจัดเก็บและจัดทำดัชนีการฝังเวกเตอร์จาก Natural โมเดลการประมวลผลภาษา.
ดังนั้น ผู้ใช้จะสามารถค้นหาสิ่งที่ต้องการได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องเข้าใจว่าข้อมูลถูกจัดหมวดหมู่อย่างไร
เทคโนโลยีสำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์
มีเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่หลากหลาย ซึ่งแต่ละเทคโนโลยีมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง
ไพน์โคน, ล้มเหลว, รบกวน, มิลวอสและ ฮันสลิบ มีความเป็นไปได้ที่เป็นที่นิยมมากขึ้น
ไพน์โคน
เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์บนคลาวด์ คุณสามารถพัฒนาแอปค้นหาความคล้ายคลึงกันแบบเรียลไทม์ได้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดเก็บและสำรวจการฝังเวกเตอร์มิติสูงด้วยเวลาแฝงระดับมิลลิวินาที
ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น ระบบแนะนำ การค้นหารูปภาพและวิดีโอ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
คุณสมบัติหลักของ Pinecone ได้แก่ การสร้างดัชนีอัตโนมัติ การอัปเดตตามเวลาจริง การปรับคิวรีอัตโนมัติ และ REST API สำหรับการโต้ตอบอย่างง่ายกับกระบวนการปัจจุบัน สถาปัตยกรรมสร้างขึ้นเพื่อความสามารถในการปรับขนาดและความทนทาน คุณสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างง่ายดายในขณะที่ยังคงความพร้อมใช้งานสูง
ล้มเหลว
เป็นแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สของ Facebook ที่ให้การใช้งานอัลกอริธึมการจัดทำดัชนีและการค้นหาที่ทันสมัยสำหรับเวกเตอร์ขนาดใหญ่
รองรับเทคนิคการค้นหาเวกเตอร์หลายแบบ ประโยชน์หลักประการหนึ่งคือความเร็วและความสามารถในการปรับขนาด ซึ่งช่วยให้สามารถค้นหาได้อย่างรวดเร็วแม้ในชุดข้อมูลที่มีเวกเตอร์หลายพันล้านตัว
รบกวน
ในทางกลับกัน Annoy เป็นไลบรารี C++ ที่สร้างขึ้นสำหรับการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุดโดยประมาณในมิติสูง ใช้งานง่ายและใช้เทคนิคการฉายภาพแบบสุ่มได้อย่างรวดเร็ว
Annoy เป็นไลบรารีรอยเท้าหน่วยความจำขั้นต่ำที่เหมาะสำหรับการใช้งานในสถานการณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด
มิลวอส
Milvus เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ขนาดใหญ่ รองรับเทคนิคการทำดัชนีที่หลากหลาย รวมถึง IVF และ HNSW และสามารถจัดการเวกเตอร์นับล้านได้อย่างง่ายดาย
ความสามารถในการเร่งความเร็ว GPU ซึ่งอาจทำให้กระบวนการค้นหาเร็วขึ้นอย่างมาก เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุด
เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดอย่างง่ายดายเมื่อตัดสินใจเลือกผลิตภัณฑ์สำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์
ฮันสลิบ
Hnswlib เป็นอีกหนึ่งไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ให้บริการเครือข่ายโลกขนาดเล็กที่นำทางแบบลำดับชั้นสำหรับการจัดทำดัชนีและค้นหาเวกเตอร์ที่มีมิติสูงอย่างรวดเร็ว
เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่สเปซเวกเตอร์เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และจัดทำดัชนีส่วนเพิ่มเพื่อให้ดัชนีเป็นปัจจุบันด้วยเวกเตอร์ใหม่ นอกจากนี้ยังปรับได้อย่างมาก ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับสมดุลของความแม่นยำและความเร็วได้อย่างละเอียด
ข้อเสียที่เป็นไปได้
แม้ว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์มีข้อดีหลายประการ แต่ก็มีข้อเสียที่สำคัญเช่นกัน ข้อกังวลประการหนึ่งที่เป็นไปได้คือพื้นที่เก็บข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นในการจัดการการฝังเวกเตอร์
นอกจากนี้ ฐานข้อมูลเวกเตอร์อาจมีปัญหากับข้อมูลบางประเภท เช่น คำค้นหาสั้นๆ หรือเฉพาะเจาะจง สุดท้าย การตั้งค่าและเพิ่มประสิทธิภาพฐานข้อมูลเหล่านี้อาจต้องใช้ทักษะที่สำคัญ ทำให้ผู้ใช้บางคนเข้าถึงฐานข้อมูลเหล่านี้ได้น้อยลง
ระดับถัดไปคืออะไร?
มีการปรับปรุงที่เป็นไปได้หลายอย่างบนขอบฟ้าเนื่องจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ยังคงพัฒนาต่อไป ประเด็นหนึ่งที่อาจมีความคืบหน้าอย่างมากคือการสร้างแบบจำลอง NLP ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ซึ่งอาจนำไปสู่การปรับปรุงการฝังเวกเตอร์ที่จับความหมายและบริบทของข้อความได้แม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้การค้นหามีความแม่นยำและตรงประเด็นยิ่งขึ้น
อีกด้านสำหรับความก้าวหน้าอาจเป็นอัลกอริธึมขั้นสูงสำหรับเครื่องมือจัดอันดับและเครื่องมือแนะนำ ซึ่งช่วยให้ได้รับคำแนะนำที่ปรับแต่งและตรงเป้าหมายมากยิ่งขึ้น
นอกจากนี้ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เช่น GPU และ CPU พิเศษ อาจช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการดำเนินการฐานข้อมูลเวกเตอร์ ด้วยวิธีนี้พวกเขาสามารถเข้าถึงผู้ใช้และแอปพลิเคชันที่หลากหลายได้มากขึ้น
เขียนความเห็น