人工智能 (AI) 正在改变我们处理和评估数据的方式。 而且,矢量数据库是推动这一转变的主要工具之一。
这些数据库在存储和检索高维数据表示方面非常有效。
它们有可能在自然语言处理、图像识别和推荐系统等人工智能应用的成功中发挥关键作用。
在这篇文章中,我们将探讨 AI 中矢量数据库的迷人领域,以及为什么它们对数据科学家和机器学习专家变得如此重要。
为什么关系数据库不适合 AI 应用程序
我们通常使用传统的关系数据库存储和检索数据。 然而,这些数据库并不总是适合高维数据表示,而高维数据表示是许多 AI 应用程序中的常见要求。
由于这些数据库的组织性质,处理 AI 中经常使用的大量非结构化数据可能具有挑战性。
专家们希望避免延迟和无效的搜索。 因此,为了克服这些挑战,他们使用了扁平化等解决方案 数据结构. 然而,这是一个耗时且容易出错的过程。
随着矢量数据库的兴起,出现了一种更有效的存储和检索高维数据的方法。 这样,就有可能拥有更精简和成功的 AI 应用程序。
现在,让我们看看这些矢量数据库是如何工作的。
矢量数据库到底是什么?
矢量数据库是专门用于存储和处理大量矢量形式的高维数据的数据库。
向量是基于不同特征或质量描述对象的数学数据表示。
每个向量代表一个单独的数据点,例如一个词或一张图片,并且由描述其许多特性的值的集合组成。 这些变量有时被称为“特征”或“维度”。
例如,一张图片可以表示为像素值的向量,但整个句子可以表示为词嵌入向量。
矢量数据库采用索引策略来简化与特定查询矢量相似的矢量的发现。 这特别有利于 机器学习 应用程序,因为相似性搜索经常用于发现可比较的数据点或生成建议。
矢量数据库的内部运作
矢量数据库用于存储和索引由以下技术产生的高维矢量 深入学习. 这些向量是复杂数据项的数字表示,这些数据项被转换为低维空间,同时通过嵌入技术维护关键信息。
因此,向量数据库的构建是为了适应向量嵌入的特定结构,并且它们使用索引算法根据向量与查询向量的相似性来有效地搜索和检索向量。
它是如何工作的?
矢量数据库的功能类似于存储和排列复杂数据项的魔术盒。
他们采用 PQ 和 HNSW 方法来快速识别和获取正确的信息。 PQ 的功能类似于乐高积木,将矢量压缩成小部分以帮助搜索可比较的部分。
另一方面,HNSW 开发了一个链接网络来组织层次结构中的向量,使导航和搜索更加简单。 矢量数据库还支持其他创造性选项,例如添加和减去矢量以检测异同。
矢量数据库如何用于 AI?
矢量数据库在以下领域具有巨大潜力 人工智能. 它们帮助我们有效地管理大量数据并支持复杂的操作,例如相似性搜索和向量算法。
它们已成为广泛应用中不可或缺的工具。 其中包括自然语言处理、图片识别和推荐系统。 例如,向量嵌入被用于自然语言处理以掌握文本的含义和上下文,从而获得准确且相关的搜索结果。
图像识别中的矢量数据库可以有效地搜索可比较的图片,即使在大数据集中也是如此。 他们还可以根据客户在推荐系统中的喜好和行为向他们提供可比较的项目或信息。
在人工智能中使用矢量数据库的最佳实践
首先,输入向量必须在存储到数据库之前进行预处理和规范化。 这可以提高矢量搜索的准确性和性能。
其次,必须根据个别用例和数据分布选择合适的索引算法。 不同的算法在准确性和速度之间有不同的权衡,选择合适的算法会对搜索性能产生相当大的影响。
第三,为保证最佳性能,应定期监控和维护矢量数据库。 这涉及根据需要重新索引数据库、微调索引参数以及监控搜索性能以发现和解决任何困难。
最后,为了最大限度地发挥 AI 应用的潜力,建议使用支持矢量算法和相似性搜索等复杂功能的矢量数据库。
为什么要使用矢量数据库?
使用矢量数据库的最典型目的是在生产中进行矢量搜索。 许多项目与搜索查询或主题项目的相似性在这种形式的搜索中进行比较。 矢量数据库有可能比较这些项目的相似性,通过使用相同的 ML 嵌入模型将主题项目或查询转换为矢量来发现最接近的匹配项。
这会产生准确的结果,同时避免标准搜索技术产生的不相关结果。
图像、音频、视频相似度搜索
图像、音乐、视频和其他非结构化信息可能难以分类并存储在典型的数据库中。 矢量数据库是一个很好的答案,因为即使在巨大的数据集中,它们也可以快速搜索可比较的项目。 这种方法不需要人 数据标记或标签 并且可以根据相似度分数快速定位最接近的匹配项。
排名和推荐引擎
矢量数据库也非常适合用于排名和推荐系统。 它们可用于推荐与之前购买的商品或消费者正在查看的当前商品相当的商品。
流媒体服务不依赖于协作过滤或流行列表,而是可以利用用户的歌曲评级来提供完全匹配的个性化建议。 他们可以根据最接近的匹配项找到可比较的产品。
语义搜索
语义搜索是一种超越普通关键字搜索的强大的文本和文档搜索工具。 可以通过使用向量数据库存储和索引来自 Natural 的向量嵌入来理解文本字符串、短语和整个文档的含义和上下文 语言处理模型.
因此,用户将能够更快地找到他们需要的东西,而不必了解数据是如何分类的。
矢量数据库技术
有多种可用的矢量数据库技术,每种技术都有自己的优点和缺点。
松球, 法斯, 烦人的, 米尔武斯及 汉斯库 是一些更受欢迎的可能性。
松球
它是一个基于云的矢量数据库。 您可以开发实时相似性搜索应用程序。 它使用户能够以毫秒级的延迟存储和探索高维向量嵌入。
这使其适用于推荐系统、图片和视频搜索以及自然语言处理等应用。
Pinecone 的主要功能包括自动索引、实时更新、查询自动调整和用于与当前流程进行简单交互的 REST API。 其架构专为可扩展性和稳健性而构建。 您可以轻松管理海量数据,同时保持高可用性。
法斯
它是一个 Facebook 开源包,为大规模向量提供索引和搜索算法的尖端实现。
它支持多种矢量搜索技术。 它的主要优势之一是它的速度和可扩展性,即使在具有数十亿个向量的数据集中也可以进行快速搜索。
烦人的
另一方面,Annoy 是一个为高维近似最近邻搜索构建的 C++ 库。 它使用简单,可以快速实现随机投影树技术。
Annoy 是一个内存占用最小的库,适合在资源受限的场景中使用。
米尔武斯
Milvus 是一个免费开源的矢量数据库,用于存储和搜索大规模矢量。 它支持多种索引技术,包括 IVF 和 HNSW,可以轻松管理数百万个载体。
它的 GPU 加速功能可以大大加快搜索过程,这是其最独特的功能之一。
在决定为矢量数据库选择产品时,它很容易成为最佳选择。
汉斯库
Hnswlib 是另一个开源库,它提供了一个分层可导航的小世界网络,用于快速索引和搜索高维向量。
它非常适合向量空间不断变化的情况,并且它提供增量索引以使索引与新向量保持同步。 它还具有极强的可调节性,允许用户微调精度和速度的平衡。
可能的缺点
虽然矢量数据库有许多优点,但它们也有明显的缺点。 一个可能的问题是管理向量嵌入所需的大量存储空间。
此外,矢量数据库可能难以处理特定的数据类型,例如简短或非常专业的查询。 最后,设置和优化这些数据库可能涉及大量技能,使某些用户难以访问它们。
什么是下一个级别?
随着矢量数据库的不断发展,各种可能的增强功能即将出现。 可能取得实质性进展的一个领域是创建更准确和高效的 NLP 模型。
这可能会导致改进的向量嵌入,更准确地捕捉文本的含义和上下文,使搜索更加准确和相关。
另一个进步的领域可能是用于排名和推荐引擎的更高级算法,允许更加量身定制和有针对性的推荐。
此外,GPU 和专用 CPU 等技术的进步可能有助于提高矢量数据库操作的速度和效率。 这样,更广泛的用户和应用程序就可以更方便地访问它们。
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