Home-theater-designers
Vektoru datu bāzes ir guvušas atdzimšanu, jo plaši ir pieejami iepriekš apmācīti AI modeļi. Lai gan vektoru datubāzes jēdziens pastāv jau vairākus gadu desmitus, tikai tagad, lielo valodu modeļu (LLM) laikmetā, vektoru datu bāzes var pilnībā izmantot.
Vektoru datu bāzes ir īpaši noderīgas tādās lietojumprogrammās kā ieteikumu sistēmas, attēlu līdzības meklēšana, anomāliju noteikšana, sejas noteikšana un dabiskās valodas apstrādes lietojumprogrammas.
DIENAS VIDEO MAKEUSEOF RITINĀT, LAI TURPINĀTU AR SATURU
Tātad, kas īsti ir vektoru datubāze? Kā tas darbojas un kad tos vajadzētu izmantot, lai uzlabotu AI iespējas?
dators netiks palaists melnajā ekrānā
Kas ir vektoru datu bāze?
Vektoru datu bāze ir veids, kā uzglabāt informāciju, izmantojot vektorus. Atšķirībā no parastajām datu bāzēm, kas kārto datus tabulētos sarakstos, vektoru datu bāzes organizē datus, izmantojot augstas dimensijas vektorus. Pēc tam šos vektorus var attēlot matemātiskajā telpā kā vektoru iegulšanu.
Vektoru datu bāzes ir svarīgas, jo tajās ir ietverti šie vektoru ieguljumi un tiek nodrošinātas tādas funkcijas kā indeksēšana, attāluma metrika un līdzības meklēšana, pamatojoties uz vektoru iegulšanu.
Vektoru datu bāzes ir pakalpojumi, kurus var viegli integrēt ar iepriekš apmācītu modeli, no kuriem daudziem būs nepieciešams API atslēga, lai piekļūtu pakalpojumam .
Kas ir vektoru iegulšana
Vienkārši izsakoties, vektora iegulšana vai vienkārši iegulšana ir subjekta vai vārda skaitlisks attēlojums. Piemēram, divdimensiju iegulšana var izskatīties kā '2, -3', kur 2 apzīmē divas vienības pozitīvā virzienā gar x asi, bet -3 apzīmē negatīvas trīs vienības gar y asi. Savukārt trīsdimensiju iegulšana izskatītos kā '2, -3, 5', kur pieci novieto datu punktu 5 vienības z ass pozitīvajā virzienā.
Vairāk dimensiju sniedz plašāku kontekstu tam, kādam ir jābūt datu gabalam. Vektoru datubāzē izmantoto dimensiju skaits bieži svārstās no 100 līdz 300 dimensijām NLP un vairākiem simtiem datorredzei.
Lai izveidotu vektoru iegulšanu, ir jāizmanto vektoru iegulšanas modeļi un rīki, piemēram, BERT, CNN un RNN.
Kāpēc vektoru iegulšana ir svarīga?
Spēja attēlot datu atrašanās vietu matemātiskajā telpā ļauj datoriem izprast attiecības starp datu punktiem un to, cik cieši tie ir savstarpēji saistīti. Zinot korelācijas pakāpi starp katru datu punktu, AI modelis spēs izprast vaicājumus kontekstuālā veidā, kā to darītu cilvēks.
Neizprotot semantiku vai kontekstu, AI var sniegt loģiski pareizas, bet kontekstā nepareizas atbildes. Piemēram, mākslīgais intelekts var nepareizi interpretēt frāzi 'Viņam bija smaga sirds, kad viņš devās prom' kā puisi ar sirds slimību, nevis puisi, kurš jūtas bēdīgs vai apgrūtināts.
Kā vektoru datu bāzes palīdz uzlabot AI
Vektoru iegulšana ir svarīga sastāvdaļa dažādu veidu AI modeļu apmācībā. Lai maksimāli palielinātu vektoru iegulšanas priekšrocības, ir nepieciešama specializēta datu bāze, kurā var uzglabāt, indeksēt un vaicāt vektoru iegulšanas. Turklāt vektoru datu bāzes uzlabo jūsu AI, jo tās ir ātra, uzticama un mērogojama datu bāze, kas var nepārtraukti palīdzēt attīstīt un apmācīt AI modeli.
Tā kā vektoru datu bāzes var paplašināt AI modeļa iespējas, uzņēmumi un organizācijas var izmantot vektoru datubāzi dažādām lietojumprogrammām, tostarp:
- Meklētājprogrammas: Dažreiz cilvēki nezina, kurus atslēgvārdus izmantot, veicot vaicājumus. Vektoru datu bāze palīdz sistēmai izprast jūsu vaicājumu, analizējot kontekstu un izgūstot tuvākos atslēgvārdus ar visspēcīgāko korelāciju ar jūsu vaicājumu.
- Ieteikumu sistēmas: Tā kā vektoru datubāzes ir ārkārtīgi efektīvas datu glabāšanā un izgūšanā kopā ar lielu valodas modeli un atmiņu, AI sistēma laika gaitā var uzzināt lietas, kas cilvēkam patīk. Pēc tam to var automātiski uzdot lietojumprogramma, lai ieteiktu dažādas lietas, kas varētu interesēt cilvēku.
- Attēlu un video analīze: Izmantojot video un attēlu iegulšanas modeļus, mākslīgā intelekta modeļus var precīzi pielāgot darbam ar attēliem, lai atrastu vienumus, kas izskatās līdzīgi vaicājumam. Pašlaik tas tiek ieviests daudzās tiešsaistes iepirkšanās lietotnēs un vietnēs.
- Anomāliju noteikšana: Ierakstot darbības kā iegulšanu, an AI modelis var padarīt pasauli drošāku atklājot anomālijas un noteiktas novirzes, pamatojoties uz normu. AI anomāliju noteikšana tagad ir populārs rīks krāpšanas noteikšanai, sistēmas uzraudzībai un ielaušanās tīklā.
Kā darbojas vektoru datu bāze
No vektoru iegulšanas ģenerēšanas līdz datu vaicāšanai no vektoru datu bāzes, jūsu dati tiek pakļauti trīs soļu procesam:
- Vektoru iegulšanas izveide: Pamatojoties uz datu veidu, vektoru iegulšanas modelis tiek izmantots indeksējamo vektoru iegulšanas ģenerēšanai. Šie iegulšanas modeļi pārvērš vārdus, attēlus, videoklipus un audio skaitļos/iegulumos.
- Indeksēšana: Kad vektoru iegulšanas ir ģenerētas, tās tagad var saglabāt vektoru datubāzē, piemēram, Pinecone, Milvus un Chroma. Šajās vektoru datubāzēs tiek izmantoti dažādi algoritmi, piemēram, produktu kvantēšana (PQ) un lokalizācijai jutīga jaukšana (LSH), lai indeksētu katru iegulšanu ātrai un efektīvai datu glabāšanai un izguvei.
- Vaicājums: Kad lietojumprogramma izdod vaicājumu, vaicājumam vispirms ir jāiziet cauri tam pašam vektoru iegulšanas modelim, ko izmanto, lai ģenerētu vektoru datubāzē saglabātos datus. Pēc tam ģenerētais vektora vaicājums tiek ievietots vektoru datu bāzē, kur pēc tam tiek izgūts tuvākais vektors kā vaicājumam atbilstošākā atbilde.
Populāras vektoru datu bāzes
Līdz ar publiski pieejamo iepriekš apmācīto modeļu eksploziju, vektoru datu bāzes strauji ieguva popularitāti, paplašinot šo modeļu iespējas un precīzas pielāgošanas ātrumu. Un ar tik lielu pieprasījumu pēc vektoru datu bāzēm daudzi uzņēmumi ir uzsākuši savus vektoru datu bāzu pakalpojumus; šeit ir daži no populārākajiem:
- Priežu čiekurs: Mākoņa vietējā vektoru datubāze, kas paredzēta ātrai līdzību meklēšanai. Tam ir augsta mērogojamība, analītika un reāllaika ieskati, kas ir lieliski piemēroti ieteikumu sistēmām un attēlu meklēšanai.
- Pūķis : atvērtā pirmkoda vektoru platforma, kas izveidota, ņemot vērā līdzību meklēšanu un AI lietojumprogrammas. Tas nodrošina ātru un efektīvu indeksēšanas un meklēšanas iespējas augstas dimensijas vektoriem. Turklāt Milvus atbalsta vairākus indeksēšanas algoritmus un piedāvā SDK dažādām programmēšanas valodām.
- Redis: Augstas veiktspējas vektoru datu bāze, kas spēj atbalstīt reāllaika lietojumprogrammas, sesiju pārvaldību un vietnes ar lielu trafiku. Redis bieži tiek izmantots reāllaika analīzei, līdzību meklēšanai un ieteikumu sistēmām.
- Aust: Piedāvā shēmu atklāšanu, reāllaika atjauninājumus, semantisko meklēšanu un datu kontekstualizēšanu. Izmantojot šīs funkcijas, Weaviate bieži izmanto, lai izveidotu personalizētas pieredzes sistēmas lietojumprogrammām.
Vektoru datu bāzu nākotne
Nepārtraukti pieaugot augstas dimensijas datu veidiem attēliem, videoklipiem un tekstam, vektoru datu bāzēm būs izšķiroša nozīme pašreizējo AI modeļu iespēju uzlabošanā un paplašināšanā. Pastāvīgi attīstot vektoru datu bāzes, mēs varam sagaidīt labākus pakalpojumus veselības aprūpes, finanšu, e-komercijas un kiberdrošības jomās.
Ja vēlaties pats izmēģināt un izmēģināt vektoru datubāzi, varat mēģināt instalēt Auto-GPT un ieviest vektoru datu bāzi, piemēram, Pinecone. Protams, jums būs nepieciešama API atslēga, lai izmantotu viņu pakalpojumus.