人工智能 (AI) 正在改變我們處理和評估數據的方式。 而且,矢量數據庫是推動這一轉變的主要工具之一。
這些數據庫在存儲和檢索高維數據表示方面非常有效。
它們有可能在自然語言處理、圖像識別和推薦系統等人工智能應用的成功中發揮關鍵作用。
在這篇文章中,我們將探討 AI 中矢量數據庫的迷人領域,以及為什麼它們對數據科學家和機器學習專家變得如此重要。
為什麼關係數據庫不適合 AI 應用程序
我們通常使用傳統的關係數據庫存儲和檢索數據。 然而,這些數據庫並不總是適合高維數據表示,而高維數據表示是許多 AI 應用程序中的常見要求。
由於這些數據庫的組織性質,處理 AI 中經常使用的大量非結構化數據可能具有挑戰性。
專家們希望避免延遲和無效的搜索。 因此,為了克服這些挑戰,他們使用了扁平化等解決方案 數據結構. 然而,這是一個耗時且容易出錯的過程。
隨著矢量數據庫的興起,出現了一種更有效的存儲和檢索高維數據的方法。 這樣,就有可能擁有更精簡和成功的 AI 應用程序。
現在,讓我們看看這些矢量數據庫是如何工作的。
矢量數據庫到底是什麼?
矢量數據庫是專門用於存儲和處理大量矢量形式的高維數據的數據庫。
向量是基於不同特徵或質量描述對象的數學數據表示。
每個向量代表一個單獨的數據點,例如一個詞或一張圖片,並且由描述其許多特性的值的集合組成。 這些變量有時被稱為“特徵”或“維度”。
例如,一張圖片可以表示為像素值的向量,但整個句子可以表示為詞嵌入向量。
矢量數據庫採用索引策略來簡化與特定查詢矢量相似的矢量的發現。 這特別有利於 機器學習 應用程序,因為相似性搜索經常用於發現可比較的數據點或生成建議。
矢量數據庫的內部運作
矢量數據庫用於存儲和索引由以下技術產生的高維矢量 深入學習. 這些向量是複雜數據項的數字表示,這些數據項被轉換為低維空間,同時通過嵌入技術維護關鍵信息。
因此,向量數據庫的構建是為了適應向量嵌入的特定結構,並且它們使用索引算法根據向量與查詢向量的相似性來有效地搜索和檢索向量。
它是如何工作?
矢量數據庫的功能類似於存儲和排列複雜數據項的魔術盒。
他們採用 PQ 和 HNSW 方法來快速識別和獲取正確的信息。 PQ 的功能類似於樂高積木,將矢量壓縮成小部分以幫助搜索可比較的部分。
另一方面,HNSW 開發了一個鏈接網絡來組織層次結構中的向量,使導航和搜索更加簡單。 矢量數據庫還支持其他創造性選項,例如添加和減去矢量以檢測異同。
矢量數據庫如何用於 AI?
矢量數據庫在以下領域具有巨大潛力 人工智能. 它們幫助我們有效地管理大量數據並支持複雜的操作,例如相似性搜索和向量運算。
它們已成為廣泛應用中不可或缺的工具。 其中包括自然語言處理、圖片識別和推薦系統。 例如,向量嵌入被用於自然語言處理以掌握文本的含義和上下文,從而獲得準確且相關的搜索結果。
圖像識別中的矢量數據庫可以有效地搜索可比較的圖片,即使在大數據集中也是如此。 他們還可以根據客戶在推薦系統中的喜好和行為向他們提供可比較的項目或信息。
在人工智能中使用矢量數據庫的最佳實踐
首先,輸入向量必須在存儲到數據庫之前進行預處理和規範化。 這可以提高矢量搜索的準確性和性能。
其次,必鬚根據個別用例和數據分佈選擇合適的索引算法。 不同的算法在準確性和速度之間有不同的權衡,選擇合適的算法會對搜索性能產生相當大的影響。
第三,為保證最佳性能,應定期監控和維護矢量數據庫。 這涉及根據需要重新索引數據庫、微調索引參數以及監控搜索性能以發現和解決任何困難。
最後,為了最大限度地發揮 AI 應用的潛力,建議使用支持矢量算法和相似性搜索等複雜功能的矢量數據庫。
為什麼要使用矢量數據庫?
使用矢量數據庫的最典型目的是在生產中進行矢量搜索。 許多項目與搜索查詢或主題項目的相似性在這種形式的搜索中進行比較。 矢量數據庫有可能比較這些項目的相似性,通過使用相同的 ML 嵌入模型將主題項目或查詢轉換為矢量來發現最接近的匹配項。
這會產生準確的結果,同時避免標準搜索技術產生的不相關結果。
圖像、音頻、視頻相似度搜索
圖像、音樂、視頻和其他非結構化信息可能難以分類並存儲在典型的數據庫中。 矢量數據庫是一個很好的答案,因為即使在巨大的數據集中,它們也可以快速搜索可比較的項目。 這種方法不需要人 數據標記或標籤 並且可以根據相似度分數快速定位最接近的匹配項。
排名和推薦引擎
矢量數據庫也非常適合用於排名和推薦系統。 它們可用於推薦與之前購買的商品或消費者正在查看的當前商品相當的商品。
流媒體服務不依賴於協作過濾或流行列表,而是可以利用用戶的歌曲評級來提供完全匹配的個性化建議。 他們可以根據最接近的匹配項找到可比較的產品。
語義搜索
語義搜索是一種超越普通關鍵字搜索的強大的文本和文檔搜索工具。 可以通過使用向量數據庫存儲和索引來自 Natural 的向量嵌入來理解文本字符串、短語和整個文檔的含義和上下文 語言處理模型.
因此,用戶將能夠更快地找到他們需要的東西,而不必了解數據是如何分類的。
矢量數據庫技術
有多種可用的矢量數據庫技術,每種技術都有自己的優點和缺點。
松果, 費斯, 煩人, 米爾烏斯和 漢斯庫 是一些更受歡迎的可能性。
松果
它是一個基於雲的矢量數據庫。 您可以開發實時相似性搜索應用程序。 它使用戶能夠以毫秒級的延遲存儲和探索高維向量嵌入。
這使其適用於推薦系統、圖片和視頻搜索以及自然語言處理等應用。
Pinecone 的主要功能包括自動索引、實時更新、查詢自動調整和用於與當前流程進行簡單交互的 REST API。 其架構專為可擴展性和穩健性而構建。 您可以輕鬆管理海量數據,同時保持高可用性。
費斯
它是一個 Facebook 開源包,為大規模向量提供索引和搜索算法的尖端實現。
它支持多種矢量搜索技術。 它的主要優勢之一是它的速度和可擴展性,即使在具有數十億個向量的數據集中也可以進行快速搜索。
煩人
另一方面,Annoy 是一個為高維近似最近鄰搜索構建的 C++ 庫。 它使用簡單,可以快速實現隨機投影樹技術。
Annoy 是一個內存佔用最小的庫,適合在資源受限的場景中使用。
米爾烏斯
Milvus 是一個免費開源的矢量數據庫,用於存儲和搜索大規模矢量。 它支持多種索引技術,包括 IVF 和 HNSW,可以輕鬆管理數百萬個載體。
它的 GPU 加速功能可以大大加快搜索過程,這是其最獨特的功能之一。
在決定為矢量數據庫選擇產品時,它很容易成為最佳選擇。
漢斯庫
Hnswlib 是另一個開源庫,它提供了一個分層可導航的小世界網絡,用於快速索引和搜索高維向量。
它非常適合向量空間不斷變化的情況,並且它提供增量索引以使索引與新向量保持同步。 它還具有極強的可調節性,允許用戶微調精度和速度的平衡。
可能的缺點
雖然矢量數據庫有許多優點,但它們也有明顯的缺點。 一個可能的問題是管理向量嵌入所需的大量存儲空間。
此外,矢量數據庫可能難以處理特定的數據類型,例如簡短或非常專業的查詢。 最後,設置和優化這些數據庫可能涉及大量技能,使某些用戶難以訪問它們。
什麼是下一個級別?
隨著矢量數據庫的不斷發展,各種可能的增強功能即將出現。 可能取得實質性進展的一個領域是創建更準確和高效的 NLP 模型。
這可能會導致改進的向量嵌入,更準確地捕捉文本的含義和上下文,使搜索更加準確和相關。
另一個進步的領域可能是用於排名和推薦引擎的更高級算法,允許更加量身定制和有針對性的推薦。
此外,GPU 和專用 CPU 等技術的進步可能有助於提高矢量數據庫操作的速度和效率。 這樣,更廣泛的用戶和應用程序就可以更方便地訪問它們。
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