Binabago ng artificial intelligence (AI) kung paano namin pinoproseso at sinusuri ang data. At, ang mga database ng vector ay isa sa mga pangunahing tool na nagtutulak sa paglipat na ito.
Ang mga database na ito ay lubos na mahusay sa pag-iimbak at pagkuha ng mga high-dimensional na representasyon ng data.
May potensyal silang gumanap ng kritikal na papel sa tagumpay ng mga AI application tulad ng natural na pagpoproseso ng wika, pagkilala sa imahe, at mga sistema ng rekomendasyon.
Sa post na ito, titingnan natin ang kaakit-akit na larangan ng mga database ng vector sa AI at kung bakit naging napakahalaga ng mga ito para sa mga data scientist at mga eksperto sa machine learning.
Bakit Hindi Sapat ang Mga Relational Database para sa Mga Aplikasyon ng AI
Karaniwan kaming nag-iimbak at kumukuha ng data gamit ang mga tradisyonal na relational database. Gayunpaman, ang mga database na ito ay hindi palaging angkop para sa mga representasyon ng high-dimensional na data, na isang karaniwang kinakailangan sa maraming mga AI application.
Ang pagpoproseso ng napakaraming hindi nakaayos na data na kadalasang ginagamit sa AI ay maaaring maging mahirap dahil sa organisadong kalikasan ng mga database na ito.
Nais ng mga eksperto na maiwasan ang naantala at hindi epektibong mga paghahanap. Kaya, para malampasan ang mga hamong ito, gumamit sila ng mga solusyon tulad ng pagyupi mga kaayusan ng data. Gayunpaman, ito ay isang matagal at madaling pagkakamali na pamamaraan.
Ang isang mas epektibong paraan para sa pag-iimbak at pagkuha ng high-dimensional na data ay lumitaw sa pagtaas ng mga database ng vector. Sa ganitong paraan, posibleng magkaroon ng mas streamlined at matagumpay na AI application.
Ngayon, tingnan natin kung paano gumagana ang mga vector database na ito.
Ano nga ba ang mga database ng vector?
Ang mga database ng vector ay mga dalubhasang database na nilalayong mag-imbak at mangasiwa ng napakalaking dami ng high-dimensional na data sa anyo ng mga vector.
Ang mga vector ay mga representasyon ng data sa matematika na naglalarawan ng mga bagay batay sa kanilang iba't ibang katangian o katangian.
Ang bawat vector ay kumakatawan sa isang punto ng data, tulad ng isang salita o isang larawan, at binubuo ng isang koleksyon ng mga halaga na naglalarawan sa maraming katangian nito. Ang mga variable na ito ay kung minsan ay kilala bilang "mga tampok" o "mga sukat."
Ang isang larawan, halimbawa, ay maaaring kinakatawan bilang isang vector ng mga halaga ng mga pixel, ngunit ang isang buong pangungusap ay maaaring katawanin bilang isang vector ng mga pag-embed ng salita.
Gumagamit ang mga vector database ng mga diskarte sa pag-index upang mapagaan ang pagtuklas ng mga vector na katulad ng isang partikular na query vector. Ito ay lalong kapaki-pakinabang sa machine learning mga application, dahil ang mga paghahanap ng pagkakatulad ay madalas na ginagamit upang tumuklas ng mga maihahambing na punto ng data o makabuo ng mga mungkahi.
Inner Working ng Vector Databases
Ang mga database ng vector ay ginagamit upang mag-imbak at mag-index ng mga high-dimensional na vector na ginawa ng mga diskarte tulad ng malalim na pag-aaral. Ang mga vector na ito ay mga numerical na representasyon ng mga kumplikadong data item na isinalin sa mas mababang-dimensional na espasyo habang pinapanatili ang mahalagang impormasyon sa pamamagitan ng isang diskarte sa pag-embed.
Kaya, ang mga database ng vector ay binuo upang mapaunlakan ang partikular na istraktura ng mga vector embeddings, at gumagamit sila ng mga algorithm sa pag-index upang epektibong maghanap at makakuha ng mga vectors batay sa kanilang pagkakahawig sa isang query vector.
Paano ito gumagana?
Ang mga database ng vector ay gumagana nang katulad sa mga magic box na nag-iimbak at nag-aayos ng mga kumplikadong item ng data.
Gumagamit sila ng mga diskarte sa PQ at HNSW upang matukoy at makuha ang tamang impormasyon nang mabilis. Ang PQ ay gumagana nang katulad sa isang Lego brick, na pinapadikit ang mga vector sa maliliit na bahagi upang tumulong sa paghahanap ng mga maihahambing.
Ang HNSW, sa kabilang banda, ay bumubuo ng isang web ng mga link upang ayusin ang mga vector sa isang hierarchy, na ginagawang mas simple ang nabigasyon at paghahanap. Ang iba pang mga malikhaing opsyon, tulad ng pagdaragdag at pagbabawas ng mga vector upang makita ang mga pagkakatulad at pagkakaiba, ay sinusuportahan din ng mga database ng vector.
Paano Ginagamit ang mga Vector Database sa AI?
Ang mga database ng vector ay may malaking potensyal sa lugar ng artificial intelligence. Tinutulungan kami ng mga ito na mahusay na pamahalaan ang malaking halaga ng data at sinusuportahan ang mga sopistikadong operasyon tulad ng paghahanap ng pagkakatulad at vector arithmetic.
Sila ay naging kailangang-kailangan na mga kasangkapan sa isang malawak na hanay ng mga aplikasyon. Kabilang dito ang natural na pagproseso ng wika, pagkilala sa larawan, at mga sistema ng rekomendasyon. Ang mga vector embed, halimbawa, ay ginagamit sa natural na pagpoproseso ng wika upang maunawaan ang kahulugan at konteksto ng teksto, na nagbibigay-daan para sa tumpak at nauugnay na mga resulta ng paghahanap.
Ang mga vector database sa pagkilala ng imahe ay maaaring maghanap ng maihahambing na mga larawan nang mahusay, kahit na sa malalaking dataset. Maaari rin silang mag-alok ng mga maihahambing na item o impormasyon sa mga customer batay sa kanilang mga gusto at gawi sa mga system ng rekomendasyon.
Pinakamahuhusay na Kasanayan para sa Paggamit ng mga Vector Database sa Artipisyal na Katalinuhan
Upang magsimula, ang mga input vectors ay dapat na na-preprocess at normalize bago itago sa database. Maaari nitong mapataas ang katumpakan at pagganap ng paghahanap ng vector.
Pangalawa, dapat piliin ang wastong algorithm sa pag-index depende sa indibidwal na kaso ng paggamit at pamamahagi ng data. ang iba't ibang algorithm ay may iba't ibang trade-off sa pagitan ng katumpakan at bilis, at ang pagpili ng naaangkop ay maaaring magkaroon ng malaking impluwensya sa pagganap ng paghahanap.
Pangatlo, para magarantiya ang pinakamainam na pagganap, ang database ng vector ay dapat na regular na subaybayan at mapanatili. Kabilang dito ang muling pag-index ng database kung kinakailangan, pag-fine-tune ng mga parameter ng pag-index, at pagsubaybay sa pagganap ng paghahanap upang matuklasan at malutas ang anumang mga problema.
Panghuli, para ma-maximize ang potensyal ng mga AI application, pinapayuhang gumamit ng vector database na sumusuporta sa mga sopistikadong feature gaya ng vector arithmetic at similarity search.
Bakit Dapat Mong Gumamit ng Vector Database?
Ang pinakakaraniwang layunin para sa paggamit ng vector database ay para sa paghahanap ng vector sa produksyon. Ang pagkakatulad ng maraming mga item sa isang query sa paghahanap o item ng paksa ay inihambing sa form na ito ng paghahanap. Ang database ng vector ay may potensyal na ihambing ang pagkakatulad ng mga item na ito upang matuklasan ang pinakamalapit na mga tugma sa pamamagitan ng pagbabago ng paksang item o query sa isang vector gamit ang parehong modelo ng pag-embed ng ML.
Gumagawa ito ng mga tumpak na resulta habang iniiwasan ang mga hindi nauugnay na resulta na ginawa ng mga karaniwang teknolohiya sa paghahanap.
Imahe, Audio, Paghahanap ng Pagkakatulad ng Video
Ang mga larawan, musika, video, at iba pang hindi nakabalangkas na impormasyon ay maaaring mahirap ikategorya at iimbak sa isang karaniwang database. Ang mga database ng vector ay isang mahusay na sagot para dito dahil maaari silang maghanap ng maihahambing na mga item nang mabilis kahit na sa napakalaking mga dataset. Ang pamamaraang ito ay hindi nangangailangan ng tao pag-tag o pag-label ng data at mabilis na mahahanap ang pinakamalapit na tugma batay sa mga marka ng pagkakatulad.
Mga Engine ng Ranking at Rekomendasyon
Ang mga database ng vector ay angkop din para sa paggamit sa mga sistema ng pagraranggo at rekomendasyon. Magagamit ang mga ito upang magrekomenda ng mga bagay na maihahambing sa mga nakaraang pagbili o kasalukuyang item na tinitingnan ng mamimili.
Sa halip na depende sa collaborative na pag-filter o mga listahan ng kasikatan, ang mga serbisyo ng streaming media ay maaaring gumamit ng mga rating ng kanta ng isang user upang magbigay ng perpektong tugmang mga mungkahi na naka-personalize sa indibidwal. Makakahanap sila ng mga maihahambing na produkto batay sa pinakamalapit na mga tugma.
Paghahanap sa semantiko
Ang semantic search ay isang malakas na tool sa paghahanap ng teksto at dokumento na higit pa sa mga karaniwang paghahanap ng keyword. Ang kahulugan at konteksto ng mga string ng teksto, mga parirala, at buong mga dokumento ay maaaring maunawaan sa pamamagitan ng paggamit ng mga database ng vector upang mag-imbak at mag-index ng mga vector embeddings mula sa Natural Mga modelo ng Pagproseso ng Wika.
Kaya, mas mabilis na mahahanap ng mga user kung ano ang kailangan nila nang hindi kinakailangang maunawaan kung paano ikinategorya ang data.
Mga Teknolohiya para sa mga Vector Database
Mayroong iba't ibang mga teknolohiya ng database ng vector na magagamit, bawat isa ay may sariling hanay ng mga pakinabang at disadvantages.
pine cone, Faiss, Nakakainis, Milvus, at Hnswlib ay ilan sa mga mas sikat na posibilidad.
pine cone
Ito ay isang cloud-based na vector database. Maaari kang bumuo ng mga real-time na app sa paghahanap ng pagkakatulad. Nagbibigay-daan ito sa mga user na mag-imbak at mag-explore ng mga high-dimensional na vector embeddings na may mga millisecond latency.
Ginagawa nitong angkop para sa mga application tulad ng mga sistema ng rekomendasyon, paghahanap ng larawan at video, at pagproseso ng natural na wika.
Kasama sa mga pangunahing tampok ng Pinecone ang awtomatikong pag-index, real-time na mga update, auto-tuning ng query, at isang REST API para sa simpleng pakikipag-ugnayan sa mga kasalukuyang proseso. Ang arkitektura nito ay binuo para sa scalability at tibay. Madali mong mapamahalaan ang napakalaking dami ng data habang pinapanatili ang mataas na kakayahang magamit.
Faiss
Ito ay isang Facebook open-source package na nagbibigay ng mga cutting-edge na pagpapatupad ng pag-index at paghahanap ng mga algorithm para sa mga malalaking vector.
Sinusuportahan nito ang ilang mga diskarte sa paghahanap ng vector. Ang isa sa mga pangunahing benepisyo nito ay ang bilis at scalability nito, na nagbibigay-daan para sa mabilis na paghahanap kahit na sa mga dataset na may bilyun-bilyong vectors.
Nakakainis
Ang annoy, sa kabilang banda, ay isang C++ library na binuo para sa high-dimensional na tinatayang pinakamalapit na paghahanap sa kapitbahay. Ito ay simpleng gamitin at mabilis na ipinapatupad ang random projection tree technique.
Ang annoy ay isang minimal na memory footprint library na angkop para sa paggamit sa mga sitwasyong pinaghihigpitan ng mapagkukunan.
Milvus
Ang Milvus ay isang libre at open-source na vector database para sa pag-iimbak at paghahanap ng mga malakihang vector. Sinusuportahan nito ang iba't ibang mga diskarte sa pag-index, kabilang ang IVF at HNSW, at madaling pamahalaan ang milyun-milyong vectors.
Ang kakayahan nito para sa pagpabilis ng GPU, na maaaring lubos na mapabilis ang proseso ng paghahanap, ay isa sa mga pinakanatatanging tampok nito.
Ito ay madali ang pinakamahusay na pagpipilian kapag nagpasya na pumili ng isang produkto para sa mga database ng vector.
Hnswlib
Ang Hnswlib ay isa pang open-source na library na nagbibigay ng hierarchical navigable small-world network para sa mabilis na pag-index at paghahanap ng mga high-dimensional na vector.
Ito ay mahusay para sa mga sitwasyon kung saan ang vector space ay patuloy na nagbabago, at nagbibigay ito ng incremental na pag-index upang panatilihing napapanahon ang index gamit ang mga bagong vector. Ito rin ay lubos na madaling iakma, na nagbibigay-daan sa mga user na i-fine-tune ang balanse ng katumpakan at bilis.
Mga Posibleng Kakulangan
Habang ang mga database ng vector ay may maraming mga pakinabang, mayroon din silang mga makabuluhang disadvantages. Ang isang posibleng alalahanin ay ang mataas na dami ng storage na kinakailangan para pamahalaan ang mga vector embedding.
Higit pa rito, ang mga database ng vector ay maaaring nahihirapan sa mga partikular na uri ng data, tulad ng maikli o napaka-espesyal na mga query. Sa wakas, ang pagse-set up at pag-optimize sa mga database na ito ay maaaring may kasamang malaking kasanayan, na ginagawang hindi gaanong naa-access ang mga ito sa ilang mga gumagamit.
Ano ang The Next Level?
Mayroong iba't ibang mga posibleng pagpapahusay sa abot-tanaw habang ang mga database ng vector ay patuloy na nagbabago. Ang isang lugar kung saan maaaring magkaroon ng malaking pag-unlad ay sa paglikha ng mas tumpak at mahusay na mga modelo ng NLP.
Ito ay maaaring humantong sa pinahusay na mga pag-embed ng vector na kumukuha ng kahulugan at konteksto ng teksto nang mas tumpak, na ginagawang mas tumpak at may kaugnayan ang mga paghahanap.
Ang isa pang lugar para sa pag-unlad ay maaaring mas advanced na mga algorithm para sa pagraranggo at mga engine ng rekomendasyon, na nagbibigay-daan para sa mas pinasadya at naka-target na mga rekomendasyon.
Higit pa rito, ang mga pag-unlad sa teknolohiya, tulad ng mga GPU at mga dalubhasang CPU, ay maaaring makatulong upang mapataas ang bilis at kahusayan ng mga operasyon ng vector database. Sa ganitong paraan maaari silang maging mas naa-access sa mas malawak na iba't ibang mga user at application.
Mag-iwan ng Sagot