Kaj je vektorska zbirka podatkov in kako spodbujajo AI?

Vektorske podatkovne baze so ponovno dobile razmah zaradi široke razpoložljivosti vnaprej pripravljenih modelov AI. Čeprav koncept vektorske baze podatkov obstaja že nekaj desetletij, je šele zdaj, v dobi velikih jezikovnih modelov (LLM), mogoče vektorske baze podatkov uporabiti v celoti.

Vektorske baze podatkov so še posebej koristne v aplikacijah, kot so sistemi priporočil, iskanje podobnosti slik, zaznavanje nepravilnosti, zaznavanje obrazov in aplikacije za obdelavo naravnega jezika.

Torej, kaj točno je vektorska baza podatkov? Kako deluje in kdaj bi jih morali uporabiti za izboljšanje zmogljivosti AI?

Kaj je vektorska zbirka podatkov?

Vektorska zbirka podatkov je način shranjevanja informacij z uporabo vektorjev. Za razliko od običajne oblike baz podatkov, ki podatke organizira kot tabelarične sezname, vektorske baze podatkov organizirajo podatke prek visokodimenzionalnih vektorjev. Te vektorje lahko nato predstavimo v matematičnem prostoru kot vdelane vektorje.

Vektorske baze podatkov so pomembne, saj vsebujejo te vdelane vektorje in zagotavljajo funkcije, kot so indeksiranje, metrika razdalje in iskanje podobnosti na podlagi vdelanih vektorjev.

Vektorske zbirke podatkov so storitve, ki jih je mogoče preprosto integrirati z vnaprej usposobljenim modelom, od katerih bodo mnoge potrebovale API ključ za dostop do storitve.

Kaj so vektorske vdelave

Preprosto povedano, vektorske vdelave ali preprosto vdelave so numerične predstavitve predmeta ali besede. Na primer, dvodimenzionalna vdelava je lahko videti kot "2, -3", kjer 2 predstavlja dve enoti v pozitivni smeri vzdolž osi x, medtem ko -3 predstavlja negativne tri enote vzdolž osi y. Medtem ko bi tridimenzionalna vdelava izgledala kot "2, -3, 5", kjer pet postavi podatkovno točko 5 enot v pozitivno smer osi z.

Več razsežnosti zagotavlja več konteksta za to, kaj naj bi del podatkov bil. Število dimenzij, ki se uporabljajo v vektorski bazi podatkov, se pogosto giblje od 100 do 300 dimenzij za NLP in nekaj sto za računalniški vid.

Generiranje vektorskih vdelav zahteva uporabo modelov vektorskih vdelav in orodij, kot so BERT, CNN in RNN.

Zakaj so vektorske vdelave pomembne?

Zmožnost risanja lokacije podatkov v matematičnem prostoru omogoča računalnikom, da razumejo razmerje med podatkovnimi točkami in kako močno so povezane med seboj. S poznavanjem stopnje korelacije med vsako podatkovno točko bo imel model AI zmožnost razumevanja poizvedb na kontekstualni način, kot bi jih človek.

Brez razumevanja semantike ali konteksta lahko umetna inteligenca ponudi logično pravilne, vendar kontekstualno napačne odgovore. Umetna inteligenca si lahko na primer napačno razlaga besedno zvezo »Imel je težko srce, ko je odhajal« kot fanta s srčnim obolenjem, namesto da bi bil fant žalosten ali obremenjen.

Kako vektorske baze podatkov pomagajo pri spodbujanju umetne inteligence

Vektorske vdelave so pomembne komponente pri usposabljanju različnih vrst modelov AI. Imeti specializirano bazo podatkov, ki lahko shranjuje, indeksira in izvaja poizvedbe po vdelanih vektorjih, je bistvenega pomena za povečanje prednosti uporabe vdelanih vektorjev. Poleg tega vektorske baze podatkov krepijo vašo umetno inteligenco, saj so hitra, zanesljiva in razširljiva baza podatkov, ki lahko nenehno pomaga pri rasti in usposabljanju modela umetne inteligence.

Ker lahko vektorske baze podatkov razširijo zmogljivosti modela AI, lahko podjetja in organizacije uporabljajo vektorsko bazo podatkov za različne aplikacije, vključno z:

• Iskalniki: Včasih ljudje ne vedo, katere ključne besede uporabiti pri poizvedovanju. Vektorska baza podatkov pomaga sistemu razumeti vašo poizvedbo z analizo konteksta in pridobitvijo najbližjih ključnih besed z najmočnejšo korelacijo z vašo poizvedbo.
• Sistemi priporočil: Z vektorskimi bazami podatkov, ki so izjemno učinkovite pri shranjevanju in pridobivanju podatkov v kombinaciji z velikim jezikovnim modelom in pomnilnikom, se lahko sistem AI sčasoma nauči stvari, ki so človeku všeč. To lahko nato samodejno povpraša aplikacija, da priporoči različne stvari, ki bi lahko zanimale osebo.
• Analiza slike in videa: Z modeli za vdelavo videa in slik je mogoče modele umetne inteligence natančno nastaviti za delo s slikami, da bi našli elemente, ki so podobni poizvedbi. To se trenutno izvaja v številnih aplikacijah in spletnih mestih za spletno nakupovanje.
• Odkrivanje nepravilnosti: S snemanjem dejanj kot vdelav, an Model AI lahko naredi svet varnejši z odkrivanjem anomalij in določenih odstopanj na podlagi norme. Odkrivanje anomalij z umetno inteligenco je zdaj priljubljeno orodje za odkrivanje goljufij, spremljanje sistema in vdore v omrežje.

Kako deluje vektorska zbirka podatkov

Od generiranja vektorskih vdelav do poizvedovanja podatkov iz vektorske podatkovne zbirke so vaši podatki podvrženi procesu v treh korakih:

1. Izdelava vektorskih vdelav: Glede na vrsto podatkov se model vektorske vdelave uporabi za generiranje vektorskih vdelav, ki bodo indeksirane. Ti modeli vdelave pretvorijo besede, slike, videe in zvok v številke/vdelave.
2. Indeksiranje: Ko so vektorske vdelave ustvarjene, jih je zdaj mogoče shraniti v vektorsko bazo podatkov, kot so Pinecone, Milvus in Chroma. Te vektorske baze podatkov uporabljajo različne algoritme, kot sta kvantizacija produkta (PQ) in lokalno občutljivo zgoščevanje (LSH), za indeksiranje vsake vdelave za hitro in učinkovito shranjevanje in iskanje podatkov.
3. Poizvedovanje: Ko aplikacija izda poizvedbo, mora poizvedba najprej iti skozi isti model vdelave vektorja, ki se uporablja za ustvarjanje shranjenih podatkov v vektorski bazi podatkov. Ustvarjena vektorska poizvedba se nato postavi v vektorsko bazo podatkov, kjer se nato pridobi najbližji vektor kot najbolj primeren odgovor na poizvedbo.

Priljubljene vektorske zbirke podatkov

Z eksplozijo javno dostopnih vnaprej pripravljenih modelov so vektorske zbirke podatkov hitro pridobile na priljubljenosti, saj so se razširile zmogljivosti in stopnja natančnega prilagajanja teh modelov. In s tako velikim povpraševanjem po vektorskih zbirkah podatkov je veliko podjetij začelo lastne storitve vektorskih podatkovnih baz; tukaj je nekaj najbolj priljubljenih:

• Češar: Vektorska podatkovna baza, ki izvira iz oblaka, zasnovana za hitro iskanje podobnosti. Odlikuje ga visoka razširljivost, analitika in vpogled v realnem času, kar je odlično za sisteme priporočil in iskanje slik.
• Milvus: Odprtokodna vektorska platforma, zgrajena z iskanjem podobnosti in aplikacijami AI. Zagotavlja hitro in učinkovito indeksiranje in zmožnosti iskanja visokodimenzionalnih vektorjev. Poleg tega Milvus podpira več algoritmov za indeksiranje in ponuja SDK-je za različne programske jezike.
• Redis: Visoko zmogljiva vektorska zbirka podatkov, ki lahko podpira aplikacije v realnem času, upravljanje sej in spletna mesta z velikim prometom. Redis se pogosto uporablja za analitiko v realnem času, iskanje podobnosti in sisteme priporočil.
• Weaviate: Ponuja odkrivanje sheme, posodobitve v realnem času, semantično iskanje in kontekstualizacijo podatkov. S temi funkcijami se Weaviate pogosto uporablja za ustvarjanje prilagojenih sistemov izkušenj za aplikacije.

Prihodnost vektorskih baz podatkov

Z nenehno rastjo visokodimenzionalnih tipov podatkov za slike, videoposnetke in besedilo bodo vektorske baze podatkov igrale ključno vlogo pri izboljšanju in širjenju zmogljivosti trenutnih modelov AI. Z nenehnim razvojem vektorskih podatkovnih baz lahko pričakujemo boljše storitve na področju zdravstva, financ, e-poslovanja in kibernetske varnosti.

Če želite sami preizkusiti vektorsko bazo podatkov, lahko poskusite namestiti Auto-GPT in implementirati vektorsko bazo podatkov, kot je Pinecone. Seveda boste za uporabo njihovih storitev potrebovali ključ API.