Home-theater-designers
Bazy danych wektorowych odrodziły się dzięki powszechnej dostępności wstępnie wyszkolonych modeli sztucznej inteligencji. Chociaż koncepcja wektorowych baz danych istnieje już od kilkudziesięciu lat, dopiero teraz, w dobie dużych modeli językowych (LLM), można w pełni wykorzystać ich potencjał.
Wektorowe bazy danych są szczególnie przydatne w aplikacjach, takich jak systemy rekomendacji, wyszukiwanie podobieństw obrazów, wykrywanie anomalii, wykrywanie twarzy i aplikacje do przetwarzania języka naturalnego.
WYKORZYSTAJ WIDEO DNIA PRZEWIŃ, ABY KONTYNUOWAĆ TREŚĆ
Czym dokładnie jest wektorowa baza danych? Jak to działa i kiedy należy ich używać, aby zwiększyć możliwości sztucznej inteligencji?
Co to jest wektorowa baza danych?
Wektorowa baza danych to sposób przechowywania informacji za pomocą wektorów. W przeciwieństwie do zwykłej formy baz danych, które organizują dane w postaci list tabelarycznych, wektorowe bazy danych organizują dane za pomocą wielowymiarowych wektorów. Wektory te można następnie przedstawić w przestrzeni matematycznej jako osadzenia wektorów.
jak wygląda ciemna sieć
Bazy danych wektorów są ważne, ponieważ przechowują te osadzenia wektorów i zapewniają takie funkcje, jak indeksowanie, metryki odległości i wyszukiwanie podobieństw na podstawie osadzania wektorów.
Wektorowe bazy danych to usługi, które można łatwo zintegrować ze wstępnie wytrenowanym modelem, z których wiele będzie wymagać Klucz API umożliwiający dostęp do usługi .
Czym są osadzania wektorowe
Mówiąc prościej, osadzenia wektorowe lub po prostu osadzenia to numeryczne reprezentacje tematu lub słowa. Na przykład osadzanie dwuwymiarowe może wyglądać jak „2, -3”, gdzie 2 reprezentuje dwie jednostki w kierunku dodatnim wzdłuż osi x, podczas gdy -3 reprezentuje ujemne trzy jednostki wzdłuż osi y. Podczas gdy osadzanie trójwymiarowe wyglądałoby jak „2, -3, 5”, gdzie pięć umieszcza punkt danych 5 jednostek w dodatnim kierunku osi Z.
Większa liczba wymiarów zapewnia większy kontekst tego, czym powinna być dana część danych. Liczba wymiarów używanych w wektorowych bazach danych często waha się od 100 do 300 wymiarów dla NLP i kilkuset dla wizji komputerowej.
Generowanie osadzania wektorów wymaga użycia modeli i narzędzi osadzania wektorów, takich jak BERT, CNN i RNN.
Dlaczego osadzanie wektorów jest ważne?
Możliwość wykreślenia lokalizacji danych w przestrzeni matematycznej pozwala komputerom zrozumieć związek między punktami danych i to, jak silnie są one ze sobą skorelowane. Znając stopień korelacji między każdym punktem danych, model AI będzie w stanie zrozumieć zapytania w sposób kontekstowy, tak jak zrobiłby to człowiek.
nie mogę wyświetlić pdf w chrome
Bez zrozumienia semantyki lub kontekstu sztuczna inteligencja może dostarczać logicznie poprawnych, ale kontekstowo błędnych odpowiedzi. Na przykład sztuczna inteligencja może błędnie zinterpretować wyrażenie „Miał ciężkie serce, kiedy odchodził” jako faceta z chorobą serca, a nie faceta, który czuje się smutny lub obciążony.
Jak wektorowe bazy danych pomagają ulepszyć sztuczną inteligencję
Osadzenia wektorowe są ważnymi składnikami szkolenia różnych typów modeli AI. Posiadanie wyspecjalizowanej bazy danych, która może przechowywać, indeksować i wyszukiwać osadzanie wektorów, jest niezbędne do maksymalizacji korzyści płynących z osadzania wektorów. Co więcej, wektorowe bazy danych wzmacniają Twoją sztuczną inteligencję, będąc szybką, niezawodną i skalowalną bazą danych, która może stale pomagać w rozwijaniu i szkoleniu modelu sztucznej inteligencji.
Sklep Google Play na rozpaleniu
Ponieważ wektorowe bazy danych mogą rozszerzyć możliwości modelu AI, firmy i organizacje mogą wykorzystywać wektorową bazę danych do różnych zastosowań, w tym:
- Wyszukiwarki: Czasami ludzie nie wiedzą, jakich słów kluczowych użyć podczas zapytania. Wektorowa baza danych pomaga systemowi zrozumieć Twoje zapytanie, analizując kontekst i pobierając słowa kluczowe najbliższe z najsilniejszą korelacją z Twoim zapytaniem.
- Systemy rekomendacji: Dzięki wektorowym bazom danych niezwykle wydajnym w przechowywaniu i wyszukiwaniu danych w połączeniu z dużym modelem językowym i pamięcią system sztucznej inteligencji może z czasem nauczyć się rzeczy, które dana osoba lubi. Aplikacja może następnie automatycznie zapytać o to, aby polecić różne rzeczy, które mogą zainteresować osobę.
- Analiza obrazu i wideo: Dzięki modelom osadzania wideo i obrazów modele AI można dostosować do pracy z obrazami w celu znalezienia elementów, które wyglądają podobnie do zapytania. Jest to obecnie wdrażane w wielu aplikacjach i witrynach do zakupów online.
- Wykrywanie anomalii: Rejestrując działania jako osadzenia, an Model AI może uczynić świat bezpieczniejszym poprzez wykrywanie anomalii i pewnych wartości odstających w oparciu o normę. Wykrywanie anomalii AI jest obecnie popularnym narzędziem do wykrywania oszustw, monitorowania systemu i włamań do sieci.
Jak działa baza danych wektorów
Od generowania osadzeń wektorowych po pobieranie danych z wektorowej bazy danych — Twoje dane przechodzą trzyetapowy proces:
- Tworzenie embadingów wektorowych: W oparciu o typ danych, model osadzania wektorów jest używany do generowania osadzania wektorów, które mają być indeksowane. Te modele osadzania zamieniają słowa, obrazy, filmy i dźwięk w liczby/osadzenia.
- Indeksowanie: Po wygenerowaniu osadzenia wektorów można je teraz przechowywać w bazie danych wektorów, takiej jak Pinecone, Milvus i Chroma. Te wektorowe bazy danych wykorzystują różne algorytmy, takie jak kwantyzacja produktu (PQ) i mieszanie zależne od lokalizacji (LSH), do indeksowania każdego osadzania w celu szybkiego i wydajnego przechowywania i wyszukiwania danych.
- zapytanie: Gdy aplikacja wysyła zapytanie, zapytanie musi najpierw przejść przez ten sam model osadzania wektorów, który jest używany do generowania przechowywanych danych w bazie danych wektorów. Wygenerowane zapytanie wektorowe jest następnie umieszczane w bazie danych wektorów, skąd następnie pobierany jest najbliższy wektor jako najbardziej pasująca odpowiedź na zapytanie.
Popularne bazy danych wektorowych
Wraz z eksplozją publicznie dostępnych wstępnie wytrenowanych modeli, wektorowe bazy danych szybko zyskały na popularności, ponieważ rozszerzyły się możliwości i tempo dostrajania tych modeli. A przy tak dużym zapotrzebowaniu na wektorowe bazy danych wiele firm uruchomiło własne usługi w zakresie baz danych wektorowych; oto niektóre z najpopularniejszych:
- Szyszka: Natywna w chmurze baza danych wektorów zaprojektowana do szybkiego wyszukiwania podobieństw. Charakteryzuje się wysoką skalowalnością, analityką i wglądem w czasie rzeczywistym, co doskonale nadaje się do systemów rekomendacji i wyszukiwania obrazów.
- Latawiec : Platforma wektorowa typu open source zbudowana z myślą o wyszukiwaniu podobieństw i aplikacjach AI. Zapewnia szybkie i wydajne możliwości indeksowania i wyszukiwania wielowymiarowych wektorów. Ponadto Milvus obsługuje wiele algorytmów indeksowania i oferuje SDK dla różnych języków programowania.
- Redis: Wysokowydajna wektorowa baza danych zdolna do obsługi aplikacji działających w czasie rzeczywistym, zarządzania sesjami i witryn internetowych o dużym natężeniu ruchu. Redis jest często używany do analiz w czasie rzeczywistym, wyszukiwania podobieństw i systemów rekomendacji.
- splot: Oferuje wykrywanie schematów, aktualizacje w czasie rzeczywistym, wyszukiwanie semantyczne i kontekstualizację danych. Dzięki tym funkcjom Weaviate jest często używany do tworzenia spersonalizowanych systemów obsługi aplikacji.
Przyszłość wektorowych baz danych
Wraz z ciągłym rozwojem wielowymiarowych typów danych dla obrazów, filmów i tekstu, wektorowe bazy danych będą odgrywać kluczową rolę w ulepszaniu i rozszerzaniu możliwości obecnych modeli sztucznej inteligencji. Dzięki stałemu rozwojowi o wektorowe bazy danych możemy spodziewać się lepszych usług w obszarach opieki zdrowotnej, finansów, e-commerce i cyberbezpieczeństwa.
Jeśli chcesz wypróbować i wypróbować bazę danych wektorów, możesz spróbować zainstalować Auto-GPT i zaimplementować bazę danych wektorów, taką jak Pinecone. Oczywiście do korzystania z ich usług potrzebny będzie klucz API.