Što je vektorska baza podataka i kako ona potiče AI?

Što je vektorska baza podataka i kako ona potiče AI?
Čitatelji poput vas podržavaju MUO. Kada kupite putem poveznica na našoj stranici, možemo zaraditi partnersku proviziju. Čitaj više.

Vektorske baze podataka dobile su preporod zbog široke dostupnosti unaprijed obučenih AI modela. Iako je koncept vektorske baze podataka prisutan već nekoliko desetljeća, tek se sada, u doba velikih jezičnih modela (LLM), vektorske baze podataka mogu iskoristiti u punom potencijalu.





Vektorske baze podataka osobito su korisne u aplikacijama kao što su sustavi preporuka, pretraživanje sličnosti slika, detekcija anomalija, detekcija lica i aplikacije za obradu prirodnog jezika.



MAKEUSEOF VIDEO DANA POMICI SE ZA NASTAVAK SA SADRŽAJEM

Dakle, što je zapravo vektorska baza podataka? Kako to funkcionira i kada biste ih trebali koristiti za jačanje AI sposobnosti?





Što je vektorska baza podataka?

Vektorska baza podataka je način pohranjivanja informacija pomoću vektora. Za razliku od uobičajenog oblika baza podataka koje organiziraju podatke kao tablične popise, vektorske baze podataka organiziraju podatke kroz visokodimenzionalne vektore. Ti se vektori tada mogu predstaviti u matematičkom prostoru kao vektorska ugrađivanja.

besplatne igre xbox live studeni 2017

Vektorske baze podataka važne su jer sadrže ove vektorske umetke i pružaju značajke kao što su indeksiranje, metrika udaljenosti i pretraživanje sličnosti na temelju vektorskih umetanja.



Vektorske baze podataka usluge su koje se lako mogu integrirati s unaprijed obučenim modelom, od kojih će mnoge trebati API ključ za pristup usluzi .

Što su vektorske ugradnje

Jednostavnim rječnikom, vektorska ugrađivanja ili jednostavno ugrađivanja su numerički prikazi subjekta ili riječi. Na primjer, dvodimenzionalno ugrađivanje može izgledati kao '2, -3', gdje 2 predstavlja dvije jedinice u pozitivnom smjeru duž x-osi, dok -3 predstavlja negativne tri jedinice duž y-osi. Dok bi trodimenzionalno ugrađivanje izgledalo kao '2, -3, 5', gdje pet postavlja podatkovnu točku 5 jedinica u pozitivnom smjeru z-osi.



Dvodimenzionalni i trodimenzionalni vektori

Više dimenzija pruža više konteksta onome što bi neki podatak trebao biti. Broj dimenzija koje se koriste u vektorskoj bazi podataka često se kreće od 100 do 300 dimenzija za NLP i nekoliko stotina za računalni vid.

Generiranje vektorskih umetanja zahtijeva upotrebu modela i alata za ugrađivanje vektora kao što su BERT, CNN i RNN.



Zašto su vektorske ugradnje važne?

Mogućnost iscrtavanja lokacije podataka u matematičkom prostoru omogućuje računalima da razumiju odnos između podatkovnih točaka i koliko su one međusobno povezane. Poznavajući stupanj korelacije između svake podatkovne točke, AI model će imati sposobnost razumijevanja upita na kontekstualan način kao što bi to činio čovjek.

Bez razumijevanja semantike ili konteksta, umjetna inteligencija može dati logički točne, ali kontekstualno pogrešne odgovore. Na primjer, AI može pogrešno protumačiti izraz 'Imao je teška srca dok je odlazio' kao tipa sa srčanim problemom umjesto tipa koji se osjeća tužno ili opterećeno.

disk na 100 bez razloga

Kako vektorske baze podataka pomažu u jačanju umjetne inteligencije

Ugrađivanja vektora važne su komponente u obuci različitih vrsta AI modela. Posjedovanje specijalizirane baze podataka koja može pohranjivati, indeksirati i postavljati upite o ugrađivanju vektora ključno je za povećanje prednosti korištenja ugrađivanja vektora. Nadalje, vektorske baze podataka jačaju vašu umjetnu inteligenciju time što su brza, pouzdana i skalabilna baza podataka koja može kontinuirano pomoći u rastu i obuci modela umjetne inteligencije.

Budući da vektorske baze podataka mogu proširiti mogućnosti AI modela, tvrtke i organizacije mogu koristiti vektorsku bazu podataka za razne aplikacije, uključujući:

  • Tražilice: Ponekad ljudi ne znaju koje ključne riječi koristiti prilikom postavljanja upita. Vektorska baza podataka pomaže sustavu da razumije vaš upit analizom konteksta i dohvaćanjem najbližih ključnih riječi s najjačom korelacijom s vašim upitom.
  • Sustavi preporuka: S vektorskim bazama podataka koje su iznimno učinkovite u pohranjivanju i dohvaćanju podataka u kombinaciji s velikim jezičnim modelom i memorijom, sustav umjetne inteligencije s vremenom može naučiti stvari koje se osobi sviđaju. Aplikacija to može automatski pretražiti kako bi preporučila razne stvari koje bi osobu mogle zanimati.
  • Analiza slike i videa: S modelima za ugrađivanje videa i slika, AI modeli mogu se fino podesiti za rad sa slikama kako bi pronašli stavke koje izgledaju slično upitu. To se trenutno implementira u mnoge aplikacije i web-mjesta za kupnju na mreži.
  • Otkrivanje anomalije: Bilježeći radnje kao ugradnje, an AI model može učiniti svijet sigurnijim otkrivanjem anomalija i određenih outliera na temelju norme. AI otkrivanje anomalija sada je popularan alat za otkrivanje prijevara, nadzor sustava i upada u mrežu.

Kako radi vektorska baza podataka

Kako radi vektorska baza podataka

Od generiranja vektorskih umetanja do traženja podataka iz vektorske baze podataka, vaši podaci prolaze kroz proces u tri koraka:

  1. Izrada vektorskih umetanja: Na temelju vrste podataka, model ugrađivanja vektora koristi se za generiranje umetanja vektora koji će se indeksirati. Ovi modeli ugradnje pretvaraju riječi, slike, videozapise i zvuk u brojeve/ugradnje.
  2. Indeksiranje: Nakon što su vektorska ugrađivanja generirana, sada se mogu pohraniti u vektorsku bazu podataka kao što su Pinecone, Milvus i Chroma. Ove vektorske baze podataka koriste različite algoritme, kao što je kvantizacija proizvoda (PQ) i raspršivanje osjetljivo na lokalitet (LSH), za indeksiranje svakog ugrađivanja za brzo i učinkovito pohranjivanje i dohvaćanje podataka.
  3. Upit: Kada aplikacija izda upit, upit prvo mora proći kroz isti model ugrađivanja vektora koji se koristi za generiranje pohranjenih podataka u vektorskoj bazi podataka. Generirani vektorski upit se zatim postavlja u vektorsku bazu podataka, gdje se zatim dohvaća najbliži vektor kao najprikladniji odgovor na upit.

Eksplozijom javno dostupnih unaprijed obučenih modela, vektorske baze podataka brzo su stekle popularnost jer su proširene mogućnosti i stopa finog podešavanja ovih modela. Uz tako veliku potražnju za vektorskim bazama podataka, mnoge su tvrtke pokrenule vlastite usluge vektorskih baza podataka; evo nekih od najpopularnijih:

  • Šišarka: Vektorska baza podataka izvorna u oblaku dizajnirana za brzo pretraživanje sličnosti. Odlikuje ga visoka skalabilnost, analitika i uvid u stvarnom vremenu, što je izvrsno za sustave preporuka i pretraživanje slika.
  • zmaj : vektorska platforma otvorenog koda izgrađena imajući na umu pretraživanje sličnosti i AI aplikacije. Omogućuje brzo i učinkovito indeksiranje i mogućnosti pretraživanja za visokodimenzionalne vektore. Osim toga, Milvus podržava višestruke algoritme indeksiranja i nudi SDK-ove za različite programske jezike.
  • Redis: Vektorska baza podataka visokih performansi koja može podržati aplikacije u stvarnom vremenu, upravljanje sesijama i web stranice s velikim prometom. Redis se često koristi za analitiku u stvarnom vremenu, pretraživanje sličnosti i sustave preporuka.
  • Tkati: Nudi otkrivanje shema, ažuriranja u stvarnom vremenu, semantičko pretraživanje i kontekstualiziranje podataka. Uz ove značajke, Weaviate se često koristi za stvaranje personaliziranih sustava iskustva za aplikacije.

Budućnost vektorskih baza podataka

Uz kontinuirani rast visokodimenzionalnih vrsta podataka za slike, videozapise i tekst, vektorske baze podataka igrat će ključnu ulogu u poboljšanju i proširenju mogućnosti trenutnih AI modela. Kroz stalni razvoj s vektorskim bazama podataka možemo očekivati ​​bolje usluge u području zdravstva, financija, e-trgovine i kibernetičke sigurnosti.

Ako želite sami iskusiti i isprobati vektorsku bazu podataka, možete pokušati instalirati Auto-GPT i implementirati vektorsku bazu podataka kao što je Pinecone. Naravno, trebat će vam API ključ za korištenje njihovih usluga.