Home-theater-designers
Vektorandmebaasid on tänu eelkoolitatud tehisintellekti mudelite laialdasele kättesaadavusele taas elavnenud. Kuigi vektorandmebaaside kontseptsioon on olnud kasutusel juba mitu aastakümmet, saab vektorandmebaaside potentsiaali täiel määral ära kasutada alles nüüd, suurte keelemudelite (LLM) ajastul.
Vektorandmebaasid on eriti abiks sellistes rakendustes nagu soovitussüsteemid, kujutiste sarnasuse otsing, anomaaliate tuvastamine, näotuvastus ja loomuliku keele töötlemise rakendused.
PÄEVA VIDEO MAKKEUSE SISUGA JÄTKAMISEKS KERIMISE
Niisiis, mis täpselt on vektorandmebaas? Kuidas see töötab ja millal peaksite neid AI võimekuse suurendamiseks kasutama?
Mis on vektorandmebaas?
Vektorandmebaas on viis teabe salvestamiseks vektorite abil. Erinevalt tavapärastest andmebaasidest, mis korraldavad andmeid tabeliloenditena, korraldavad vektorandmebaasid andmeid kõrgmõõtmeliste vektorite kaudu. Neid vektoreid saab seejärel esitada matemaatilises ruumis vektormanustustena.
Vektorandmebaasid on olulised, kuna need sisaldavad neid vektormanustusi ja pakuvad selliseid funktsioone nagu indekseerimine, kaugusmõõdikud ja vektormanustuste põhjal sarnasuse otsing.
Vektorandmebaasid on teenused, mida saab hõlpsasti integreerida eelkoolitatud mudeliga, millest paljud vajavad API-võti teenusele juurdepääsuks .
Mis on vektormanused
Lihtsamalt öeldes on vektormanused või lihtsalt manused objekti või sõna numbrilised esitused. Näiteks võib kahemõõtmeline manustamine välja näha nagu '2, -3', kus 2 tähistab kahte ühikut positiivses suunas piki x-telge, samas kui -3 tähistab kolme negatiivset ühikut piki y-telge. Kui kolmemõõtmeline manustamine näeks välja nagu '2, -3, 5', kus viis asetab andmepunkti 5 ühikut z-telje positiivses suunas.
wifi helistamisrakendus, mis kasutab teie numbrit
Rohkemate dimensioonide olemasolu annab rohkem konteksti sellele, milline andmeosa peaks olema. Vektorandmebaasis kasutatavate mõõtmete arv on NLP puhul sageli 100–300 ja arvutinägemise puhul mitusada.
Vektormanustuste loomiseks on vaja kasutada vektormanustusmudeleid ja tööriistu, nagu BERT, CNN-id ja RNN-id.
Miks on vektormanused olulised?
Võimalus joonistada andmete asukohta matemaatilises ruumis võimaldab arvutitel mõista andmepunktide vahelist seost ja seda, kui tugevas korrelatsioonis need üksteisega on. Teades iga andmepunkti vahelise korrelatsiooni astet, on AI-mudel võimeline mõistma päringuid kontekstipõhiselt nagu inimene.
Ilma semantikast või kontekstist mõistmata võib tehisintellekt pakkuda loogiliselt õigeid, kuid kontekstiliselt valesid vastuseid. Näiteks võib tehisintellekt valesti tõlgendada fraasi 'Tal oli lahkudes raske süda' kui südamehaigusega poisi, selle asemel, et kutt tunneks kurbust või koormat.
kiireim viis failide ülekandmiseks arvutist arvutisse
Kuidas vektorandmebaasid aitavad AI-d suurendada
Vektori manustused on olulised komponendid erinevat tüüpi AI mudelite koolitamisel. Vektormanustuste kasutamise eeliste maksimeerimiseks on hädavajalik spetsiaalse andmebaasi omamine, mis suudab vektormanustusi salvestada, indekseerida ja päringuid teha. Lisaks täiustavad vektorandmebaasid teie tehisintellekti, olles kiire, usaldusväärne ja skaleeritav andmebaas, mis võib pidevalt aidata AI mudelit kasvatada ja treenida.
Kuna vektorandmebaasid võivad AI mudeli võimalusi laiendada, võivad ettevõtted ja organisatsioonid kasutada vektorandmebaasi erinevate rakenduste jaoks, sealhulgas:
- Otsingumootorid: Mõnikord ei tea inimesed, milliseid märksõnu päringute tegemisel kasutada. Vektorandmebaas aitab süsteemil teie päringut mõista, analüüsides konteksti ja hankides teie päringuga kõige tugevama korrelatsiooniga lähimad märksõnad.
- Soovitussüsteemid: Kuna vektorandmebaasid on andmete salvestamisel ja toomisel ülitõhusad koos suure keelemudeli ja mäluga, võib AI-süsteem aja jooksul õppida asju, mis inimesele meeldivad. Seejärel saab rakendus automaatselt päringuid teha, et soovitada erinevaid asju, mis võivad inimesele huvi pakkuda.
- Piltide ja videote analüüs: Video- ja pildimanustusmudelite abil saab AI-mudeleid täpsustada, et need töötaksid piltidega, et leida päringuga sarnaseid üksusi. Seda rakendatakse praegu paljudes veebipoodide rakendustes ja veebisaitidel.
- Anomaalia tuvastamine: Manustustena toimingute salvestamisel an AI mudel võib muuta maailma turvalisemaks avastades normist lähtuvalt kõrvalekaldeid ja teatud kõrvalekaldeid. AI anomaaliate tuvastamine on nüüd populaarne pettuste tuvastamise, süsteemi jälgimise ja võrgu sissetungimise tööriist.
Kuidas vektorandmebaas töötab
Alates vektormanustuste loomisest kuni vektorandmebaasist andmete pärimiseni läbivad teie andmed kolmeetapilise protsessi.
- Vektori manustamise loomine: Sõltuvalt andmete tüübist kasutatakse vektormanustusmudelit indekseeritavate vektormanustuste genereerimiseks. Need manustamismudelid muudavad sõnad, pildid, videod ja heli numbriteks/manustusteks.
- Indekseerimine: Kui vektormanused on loodud, saab neid nüüd salvestada vektorite andmebaasi, nagu Pinecone, Milvus ja Chroma. Need vektorandmebaasid kasutavad iga manustamise indekseerimiseks erinevaid algoritme, näiteks toote kvantiseerimist (PQ) ja lokaalsustundlikku räsimist (LSH), et andmeid kiiresti ja tõhusalt salvestada ja hankida.
- Päring: Kui rakendus esitab päringu, peab päring esmalt läbima sama vektori manustamismudeli, mida kasutatakse vektorandmebaasi salvestatud andmete genereerimiseks. Loodud vektorpäring paigutatakse seejärel vektorite andmebaasi, kust seejärel otsitakse päringule kõige sobivama vastusena lähim vektor.
Populaarsed vektorandmebaasid
Avalikult kättesaadavate eelkoolitatud mudelite plahvatusliku kasvuga saavutasid vektorandmebaasid kiiresti populaarsuse, kuna nende mudelite võimalused ja peenhäälestamise kiirus on laienenud. Ja kuna nõudlus vektorandmebaaside järele on nii suur, on paljud ettevõtted loonud oma vektorandmebaasi teenused; siin on mõned kõige populaarsemad:
- Käbi: Pilvepõhine vektorandmebaas, mis on loodud kiireks sarnasuste otsimiseks. Sellel on kõrge skaleeritavus, analüütika ja reaalajas ülevaade, mis sobib suurepäraselt soovitussüsteemide ja pildiotsingu jaoks.
- lohe : avatud lähtekoodiga vektorplatvorm, mis on loodud sarnasuse otsingut ja tehisintellekti rakendusi silmas pidades. See pakub kiiret ja tõhusat indekseerimis- ja otsinguvõimalust suuremõõtmeliste vektorite jaoks. Lisaks toetab Milvus mitut indekseerimisalgoritmi ja pakub SDK-sid erinevatele programmeerimiskeeltele.
- Redis: Suure jõudlusega vektorandmebaas, mis suudab toetada reaalajas rakendusi, seansihaldust ja suure liiklusega veebisaite. Redist kasutatakse sageli reaalajas analüüsimiseks, sarnasuse otsimiseks ja soovitussüsteemideks.
- Kuduma: Pakub skeemi avastamist, reaalajas värskendusi, semantilist otsingut ja andmete kontekstualiseerimist. Nende funktsioonide abil kasutatakse Weaviate'i sageli rakenduste jaoks isikupärastatud kogemussüsteemide loomiseks.
Vektorandmebaaside tulevik
Piltide, videote ja teksti kõrgmõõtmeliste andmetüüpide pideva kasvuga mängivad vektorandmebaasid praeguste AI-mudelite võimaluste täiustamisel ja laiendamisel otsustavat rolli. Läbi vektorandmebaaside pideva arendamise võime oodata paremaid teenuseid tervishoiu, rahanduse, e-kaubanduse ja küberturvalisuse valdkonnas.
Kui soovite vektorandmebaasi ise kogeda ja proovida, võite proovida installida Auto-GPT ja rakendada vektorandmebaasi, näiteks Pinecone. Loomulikult vajate nende teenuste kasutamiseks API-võtit.