קינסטלעך סייכל (AI) איז טשאַנגינג ווי מיר פּראָצעס און אָפּשאַצן דאַטן. און, וועקטאָר דאַטאַבייסיז זענען איינער פון די ערשטיק מכשירים דרייווינג דעם יבערגאַנג.
די דאַטאַבייסיז זענען גאָר עפעקטיוו אין סטאָרינג און ריטריווינג הויך-דימענשאַנאַל דאַטן רעפּראַזאַנטיישאַנז.
זיי האָבן די פּאָטענציעל צו שפּילן אַ קריטיש ראָלע אין דער הצלחה פון אַי אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, בילד דערקענונג און רעקאָמענדאַציע סיסטעמען.
אין דעם פּאָסטן, מיר וועלן קוקן אין די פאַסאַנייטינג פעלד פון וועקטאָר דאַטאַבייסיז אין אַי און וואָס זיי האָבן ווערן אַזוי וויכטיק פֿאַר דאַטן סייאַנטיס און מאַשין לערנען עקספּערץ.
פארוואס ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז זענען ינאַדאַקוואַט פֿאַר אַי אַפּלאַקיישאַנז
מיר טיפּיקלי קראָם און צוריקקריגן דאַטן ניצן טראדיציאנעלן ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז. אָבער, די דאַטאַבייסיז זענען נישט שטענדיק פּאַסיק פֿאַר הויך-דימענשאַנאַל דאַטן רעפּראַזאַנטיישאַנז, וואָס זענען אַ פּראָסט פאָדערונג אין פילע אַי אַפּלאַקיישאַנז.
פּראַסעסינג די ריזיק אַמאַונץ פון אַנסטראַקטשערד דאַטן וואָס זענען אָפט געניצט אין אַי קענען זיין טשאַלאַנדזשינג רעכט צו דער אָרגאַניזירט נאַטור פון די דאַטאַבייסיז.
עקספּערץ געוואלט צו ויסמיידן דילייד און יניפעקטיוו אָנפֿרעגן. אַזוי, צו באַקומען די טשאַלאַנדזשיז, זיי האָבן געניצט סאַלושאַנז ווי פלאַטנינג דאַטן סטראַקטשערז. אָבער, דאָס איז געווען אַ צייט-קאַנסומינג און טעות-פּראָנע פּראָצעדור.
א מער עפעקטיוו אופֿן פֿאַר סטאָרינג און ריטריווינג הויך-דימענשאַנאַל דאַטן איז ימערדזשד מיט די העכערונג פון וועקטאָר דאַטאַבייסיז. דעם וועג, עס איז מעגלעך צו האָבן מער סטרימליינד און געראָטן אַי אַפּלאַקיישאַנז.
איצט, לאָמיר זען ווי די וועקטאָר דאַטאַבייסיז אַרבעט.
וואָס פּונקט זענען וועקטאָר דאַטאַבייסיז?
וועקטאָר דאַטאַבייסיז זענען ספּעשאַלייזד דאַטאַבייסיז וואָס זענען מענט צו קראָם און שעפּן מאַסיוו אַמאַונץ פון הויך-דימענשאַנאַל דאַטן אין די פאָרעם פון וועקטאָרס.
וועקטאָרס זענען מאַטאַמאַטיקאַל דאַטן רעפּראַזאַנטיישאַנז וואָס באַשרייַבן אַבדזשעקץ באזירט אויף זייער פאַרשידענע קעראַקטעריסטיקס אָדער קוואַלאַטיז.
יעדער וועקטאָר רעפּראַזענץ אַ איין דאַטן פונט, אַזאַ ווי אַ וואָרט אָדער אַ בילד, און איז קאַמפּאָוזד פון אַ זאַמלונג פון וואַלועס וואָס דיסקרייבינג זייַן פילע קוואַלאַטיז. די וועריאַבאַלז זענען מאל באקאנט ווי "פֿעיִקייטן" אָדער "דימענשאַנז."
א בילד, למשל, קען זיין רעפּריזענטיד ווי אַ וועקטאָר פון וואַלועס פון בילדצעלן, אָבער אַ גאַנץ זאַץ קען זיין רעפּריזענטיד ווי אַ וועקטאָר פון וואָרט עמבעדינגז.
וועקטאָר דאַטאַבייסיז ניצן ינדעקסינג סטראַטעגיעס צו יז די ופדעקונג פון וועקטאָרס וואָס זענען ענלעך צו אַ באַזונדער אָנפֿרעג וועקטאָר. דאָס איז ספּעציעל נוציק אין מאַשין וויסן אַפּלאַקיישאַנז, ווייַל ענלעכקייט אָנפֿרעגן זענען אָפט געניצט צו אַנטדעקן פאַרגלייַכלעך דאַטן פונקטן אָדער דזשענערייט פֿירלייגן.
ינער ווערקינגז פון וועקטאָר דאַטאַבייסיז
וועקטאָר דאַטאַבייסיז זענען געניצט צו קראָם און אינדעקס הויך-דימענשאַנאַל וועקטאָרס געשאפן דורך טעקניקס אַזאַ ווי טיף לערנען. די וועקטאָרס זענען נומעריקאַל רעפּראַזאַנטיישאַנז פון קאָמפּלעקס דאַטן ייטאַמז וואָס זענען איבערגעזעצט אין אַ נידעריקער-דימענשאַנאַל פּלאַץ בשעת זיי האַלטן קריטיש אינפֿאָרמאַציע דורך אַן עמבעדדינג טעכניק.
אַזוי, וועקטאָר דאַטאַבייסיז זענען געבויט צו אַקאַמאַדייט די באַזונדער סטרוקטור פון וועקטאָר עמבעדדינגז, און זיי נוצן ינדעקסינג אַלגערידאַמז צו יפעקטיוולי זוכן און צוריקקריגן וועקטאָרס באזירט אויף זייער געראָטנקייַט צו אַ אָנפֿרעג וועקטאָר.
ווי טוט עס וואָרק?
וועקטאָר דאַטאַבייסיז פונקציאָנירן סימאַלערלי צו מאַגיש באָקסעס סטאָרינג און עריינדזשינג קאָמפּליצירט דאַטן זאכן.
זיי נוצן PQ און HNSW אַפּראָוטשיז צו ידענטיפיצירן און באַקומען די ריכטיק אינפֿאָרמאַציע געשווינד. פּק פאַנגקשאַנז ענלעך צו אַ לעגאָ ציגל, קאַנדענסינג וועקטאָרס אין קליין פּאַרץ צו הילף אין די זוכן פֿאַר פאַרגלייַכלעך אָנעס.
HNSW, אויף די אנדערע האַנט, דעוועלאָפּס אַ וועב פון לינקס צו אָרגאַניזירן די וועקטאָרס אין אַ כייעראַרקי, מאכן נאַוויגאַציע און זוכן סימפּלער. אנדערע שעפעריש אָפּציעס, אַזאַ ווי אַדינג און סאַבטראַקטינג וועקטאָרס צו דעטעקט סימאַלעראַטיז און דיפעראַנסיז, זענען אויך געשטיצט דורך וועקטאָר דאַטאַבייסיז.
ווי זענען וועקטאָר דאַטאַבייסיז געניצט אין אַי?
וועקטאָר דאַטאַבייסיז האָבן גרויס פּאָטענציעל אין דער געגנט פון קינסטלעך סייכל. זיי העלפֿן אונדז יפישאַנטלי פירן גרויס אַמאַונץ פון דאַטן און שטיצן סאַפיסטאַקייטיד אַפּעריישאַנז אַזאַ ווי ענלעכקייט זוכן און וועקטאָר אַריטמעטיק.
זיי האָבן ווערן ינדיספּענסאַבאַל מכשירים אין אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז. די אַרייַננעמען נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, בילד דערקענונג און רעקאָמענדאַציע סיסטעמען. וועקטאָר עמבעדינגס, פֿאַר בייַשפּיל, זענען אָנגעשטעלט אין נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג צו אָנכאַפּן די טייַטש און קאָנטעקסט פון דעם טעקסט, אַלאַוינג פֿאַר פּינטלעך און באַטייַטיק זוכן רעזולטאַטן.
וועקטאָר דאַטאַבייסיז אין בילד דערקענונג קענען יפישאַנטלי זוכן פֿאַר פאַרגלייַכלעך בילדער, אפילו אין גרויס דאַטאַסעץ. זיי קענען אויך פאָרשלאָגן פאַרגלייַכלעך זאכן אָדער אינפֿאָרמאַציע צו קאַסטאַמערז באזירט אויף זייער לייקס און נאַטור אין רעקאָמענדאַציע סיסטעמען.
בעסטער פּראַקטיסיז פֿאַר ניצן וועקטאָר דאַטאַבייסיז אין קינסטלעך סייכל
צו אָנהייבן, די אַרייַנשרייַב וועקטאָרס מוזן זיין פּרעפּראָסעססעד און נאָרמאַלייזד איידער זיי זענען סטאָרד אין די דאַטאַבייס. דאָס קען פאַרגרעסערן די אַקיעראַסי און פאָרשטעלונג פון די וועקטאָר זוכן.
צווייטנס, די געהעריק ינדעקסינג אַלגערידאַם מוזן זיין אויסדערוויילט דיפּענדינג אויף די יחיד נוצן פאַל און דאַטן פאַרשפּרייטונג. וועריינג אַלגערידאַמז האָבן וועריינג האַנדל-אָפס צווישן אַקיעראַסי און גיכקייַט, און סאַלעקטינג די צונעמען איינער קענען האָבן אַ היפּש השפּעה אויף זוכן פאָרשטעלונג.
דריט, צו גאַראַנטירן אָפּטימאַל פאָרשטעלונג, די וועקטאָר דאַטאַבייס זאָל זיין מאָניטאָרעד און מיינטיינד קעסיידער. דאָס ינוואַלווז רעינעקסינג די דאַטאַבייס ווי דארף, פיין-טונינג די ינדעקסינג פּאַראַמעטערס און מאָניטאָרינג זוכן פאָרשטעלונג צו אַנטדעקן און סאָלווע קיין שוועריקייטן.
צום סוף, צו מאַקסאַמייז די פּאָטענציעל פון אַי אַפּלאַקיישאַנז, עס איז אַדווייזד צו נוצן אַ וועקטאָר דאַטאַבייס וואָס שטיצט סאַפיסטאַקייטיד פֿעיִקייטן אַזאַ ווי וועקטאָר אַריטמעטיק און ענלעכקייט זוכן.
פארוואס זאָל איר נוצן אַ וועקטאָר דאַטאַבאַסע?
די מערסט טיפּיש ציל פֿאַר ניצן אַ וועקטאָר דאַטאַבייס איז פֿאַר וועקטאָר זוכן אין פּראָדוקציע. די ענלעכקייט פון פילע זאכן צו אַ זוכן אָנפֿרעג אָדער טעמע נומער איז קאַמפּערד אין דעם פאָרעם פון זוכן. די וועקטאָר דאַטאַבייס האט די פּאָטענציעל צו פאַרגלייַכן די ענלעכקייט פון די זאכן צו אַנטדעקן די קלאָוסאַסט שוועבעלעך דורך יבערמאַכן די ונטערטעניק נומער אָדער אָנפֿרעג אין אַ וועקטאָר מיט דער זעלביקער ML עמבעדדינג מאָדעל.
דאָס גיט פּינטלעך רעזולטאַטן און ויסמיידן ירעלאַוואַנט רעזולטאַטן געשאפן דורך נאָרמאַל זוכן טעקנאַלאַדזשיז.
בילד, אַודיאָ, ווידעא סימילאַריטי זוכן
בילדער, מוזיק, ווידעא און אנדערע אַנסטראַקטשערד אינפֿאָרמאַציע קענען זיין שווער צו קאַטאַגערייז און קראָם אין אַ טיפּיש דאַטאַבייס. וועקטאָר דאַטאַבייסיז זענען אַ ויסגעצייכנט ענטפער פֿאַר דעם ווייַל זיי קענען געשווינד זוכן פֿאַר פאַרגלייַכלעך זאכן אפילו אין ריזיק דאַטאַסעץ. דעם אופֿן ריקווייערז קיין מענטש דאַטע טאַגינג אָדער לייבלינג און קענען געשווינד געפֿינען די קלאָוסאַסט שוועבעלעך באזירט אויף ענלעכקייט סקאָרז.
ענדזשאַנז פון ראַנקינג און רעקאָממענדאַטיאָן
וועקטאָר דאַטאַבייסיז זענען אויך פּאַסיק פֿאַר נוצן אין ראַנג און רעקאָמענדאַציע סיסטעמען. זיי קענען זיין גענוצט צו רעקאָמענדירן טינגז פאַרגלייַכלעך מיט פריערדיקע פּערטשאַסאַז אָדער אַ קראַנט נומער וואָס די קאַנסומער איז קוקן פֿאַר.
אלא ווי דיפּענדינג אויף קאַלאַבערייטיוו פֿילטרירונג אָדער פּאָפּולאַריטעט רשימות, סטרימינג מעדיע באַדינונגס קענען לעווערידזש אַ באַניצער ס ליד רייטינגז צו צושטעלן בישליימעס מאַטשט פֿירלייגן פערזענליכען צו דעם יחיד. זיי קענען געפֿינען פאַרגלייַכלעך פּראָדוקטן באזירט אויף די ניראַסט שוועבעלעך.
סעמאַנטיק זוכן
סעמאַנטיק זוכן איז אַ שטאַרק טעקסט און דאָקומענט זוכן געצייַג וואָס גייט ווייַטער פון פּראָסט קיווערד אָנפֿרעגן. די טייַטש און קאָנטעקסט פון סטרינגס פון טעקסט, פראַסעס און גאַנץ דאָקומענטן קענען זיין פארשטאנען דורך ניצן וועקטאָר דאַטאַבייסיז צו קראָם און אינדעקס וועקטאָר עמבעדינגז פון נאַטוראַל. שפּראַך פּראַסעסינג מאָדעלס.
אַזוי, ניצערס וועלן קענען צו געפֿינען וואָס זיי דאַרפֿן פאַסטער אָן ווייל צו פֿאַרשטיין ווי די דאַטן זענען קאַטאַגערייזד.
טעטשנאָלאָגיעס פֿאַר וועקטאָר דאַטאַבייסיז
עס זענען פאַרשידן וועקטאָר דאַטאַבייס טעקנאַלאַדזשיז בנימצא, יעדער מיט זיין אייגענע גאַנג פון אַדוואַנטידזשיז און דיסאַדוואַנטידזשיז.
פּינעקאָנע, פייסס, באדערן, מילוואס, און הנסלב זענען עטלעכע פון די מער פאָלקס פּאַסאַבילאַטיז.
פּינעקאָנע
עס איז אַ וואָלקן-באזירט וועקטאָר דאַטאַבייס. איר קענען אַנטוויקלען פאַקטיש-צייט ענלעכקייט זוכן אַפּפּס. עס ינייבאַלז יוזערז צו קראָם און ויספאָרשן הויך-דימענשאַנאַל וועקטאָר עמבעדדינגז מיט מיליסעקאַנד לייטאַנסי.
דאָס מאכט עס פּאַסיק פֿאַר אַפּלאַקיישאַנז אַזאַ ווי רעקאָמענדאַציע סיסטעמען, בילד און ווידעא זוכן און פּראַסעסינג פון נאַטירלעך שפּראַך.
Pinecone ס ערשטיק פֿעיִקייטן אַרייַננעמען אָטאַמאַטיק ינדעקסינג, פאַקטיש-צייט דערהייַנטיקונגען, אָנפֿרעג אַוטאָ-טונינג און אַ REST API פֿאַר פּשוט ינטעראַקשאַן מיט קראַנט פּראַסעסאַז. זייַן אַרקאַטעקטשער איז געבויט פֿאַר סקאַלאַביליטי און ראָובאַסטנאַס. איר קענען לייכט פירן מאַסיוו אַמאַונץ פון דאַטן בשעת איר האַלטן הויך אַוויילאַבילאַטי.
פייסס
עס איז אַ פאַסעבאָאָק אָפֿן מקור פּעקל וואָס גיט די מערסט ימפּלאַמענאַד ימפּלאַמאַנץ פון ינדעקסינג און זוכן אַלגערידאַמז פֿאַר גרויס-וואָג וועקטאָרס.
עס שטיצט עטלעכע וועקטאָר זוכן טעקניקס. איינער פון זיין ערשטיק בענעפיץ איז די גיכקייַט און סקאַלאַביליטי, וואָס אַלאַוז שנעל אָנפֿרעגן אפילו אין דאַטאַסעץ מיט ביליאַנז פון וועקטאָרס.
באדערן
אַנוי, אויף די אנדערע האַנט, איז אַ C ++ ביבליאָטעק געבויט פֿאַר הויך-דימענשאַנאַל אַפּפּראָקסימאַטע קלאָוסאַסט חבר זוכן. עס איז פּשוט צו נוצן און ימפּלאַמאַנץ די טראַפ - פּרויעקציע בוים טעכניק געשווינד.
אַנוי איז אַ מינימאַל זיקאָרן שפּור ביבליאָטעק וואָס איז צונעמען פֿאַר נוצן אין מיטל-קאַנסטריינד סינעריאָוז.
מילוואס
Milvus איז אַ פריי און אָפֿן מקור וועקטאָר דאַטאַבייס פֿאַר סטאָרינג און זוכן וועקטאָרס אין גרויס וואָג. עס שטיצט פאַרשידן ינדעקסינג טעקניקס, אַרייַנגערעכנט IVF און HNSW, און קענען לייכט פירן מיליאַנז פון וועקטאָרס.
זיין פיייקייט פֿאַר גפּו אַקסעלעריישאַן, וואָס קען שטארק פאַרגיכערן דעם זוכן פּראָצעס, איז איינער פון די מערסט אָפּשיידנדיק פֿעיִקייטן.
עס איז לייכט דער בעסטער ברירה ווען איר באַשליסן צו קלייַבן אַ פּראָדוקט פֿאַר וועקטאָר דאַטאַבייסיז.
הנסלב
Hnswlib איז נאָך אן אנדער אָפֿן-מקור ביבליאָטעק וואָס גיט אַ כייעראַרקאַקאַל נאַוואַגאַבאַל קליין-וועלט נעץ פֿאַר געשווינד ינדעקסינג און זוכן הויך-דימענשאַנאַל וועקטאָרס.
עס איז גרויס פֿאַר סיטואַטיאָנס ווו די וועקטאָר פּלאַץ איז קעסיידער טשאַנגינג, און עס גיט ינקראַמענטאַל ינדעקסינג צו האַלטן די אינדעקס מיט נייַע וועקטאָרס. עס איז אויך גאָר אַדזשאַסטאַבאַל, אַלאַוינג ניצערס צו פיין-טון די וואָג פון פּינטלעכקייַט און גיכקייַט.
מעגלעך דראָבאַקס
כאָטש וועקטאָר דאַטאַבייסיז האָבן פילע אַדוואַנטידזשיז, זיי אויך האָבן באַטייַטיק דיסאַדוואַנטידזשיז. איין מעגלעך דייַגע איז די הויך סומע פון סטאָרידזש פארלאנגט צו פירן וועקטאָר עמבעדדינגס.
דערצו, וועקטאָר דאַטאַבייסיז קען געראַנגל מיט באַזונדער דאַטן טייפּס, אַזאַ ווי קורץ אָדער זייער ספּעשאַלייזד פֿראגן. צום סוף, באַשטעטיקן און אָפּטימיזינג די דאַטאַבייסיז קען אַרייַנציען היפּש סקילז, מאכן זיי ווייניקער צוטריטלעך פֿאַר עטלעכע יוזערז.
וואָס איז דער ווייַטער מדרגה?
עס זענען פאַרשידן מעגלעך ימפּרווומאַנץ אויף די האָריזאָנט ווי וועקטאָר דאַטאַבייסיז פאָרזעצן צו יוואַלוו. איין געגנט ווו היפּש פּראָגרעס קען זיין געמאכט איז אין די שאַפונג פון מער פּינטלעך און עפעקטיוו NLP מאָדעלס.
דאָס קען פירן צו ימפּרוווד וועקטאָר עמבעדינגז וואָס כאַפּן די טייַטש און קאָנטעקסט פון טעקסט מער גענוי, מאכן אָנפֿרעגן אפילו מער פּינטלעך און באַטייַטיק.
אן אנדער געגנט פֿאַר אנטוויקלונג קען זיין מער אַוואַנסירטע אַלגערידאַמז פֿאַר ראַנג און רעקאָמענדאַציע ענדזשאַנז, אַלאַוינג פֿאַר אפילו מער טיילערד און טאַרגעטעד רעקאַמאַנדיישאַנז.
דערצו, אַדוואַנסיז אין טעכנאָלאָגיע, אַזאַ ווי גפּוס און ספּעשאַלייזד קפּוס, קען אַרוישעלפן צו פאַרגרעסערן די גיכקייַט און עפעקטיווקייַט פון וועקטאָר דאַטאַבייס אַפּעריישאַנז. דעם וועג זיי קענען זיין מער צוטריטלעך פֿאַר אַ ברייט פאַרשיידנקייַט פון יוזערז און אַפּלאַקיישאַנז.
לאָזן אַ ענטפֿערן