Mi az a vektoradatbázis, és hogyan javítják az AI-t?

A vektoros adatbázisok újjáéledtek az előre betanított mesterséges intelligencia modellek széles körű elérhetősége miatt. Bár a vektoros adatbázis fogalma már több évtizede létezik, a vektoros adatbázisokban rejlő lehetőségeket csak most, a nagy nyelvi modellek (LLM) korában lehet kihasználni.

A vektoradatbázisok különösen hasznosak az olyan alkalmazásokban, mint az ajánlórendszerek, a képhasonlóság-keresés, az anomália-észlelés, az arcfelismerés és a természetes nyelv feldolgozó alkalmazások.

Tehát mi is pontosan a vektoros adatbázis? Hogyan működik, és mikor érdemes őket használni az AI-képességek fokozására?

Mi az a vektoros adatbázis?

A vektoradatbázis az információ tárolásának módja vektorok használatával. Az adatbázisok szokásos formájától eltérően, amelyek táblázatos listákba rendezik az adatokat, a vektoros adatbázisok nagydimenziós vektorok segítségével szervezik az adatokat. Ezek a vektorok ezután a matematikai térben vektorbeágyazásként ábrázolhatók.

A vektoradatbázisok fontosak, mivel tartalmazzák ezeket a vektoros beágyazásokat, és olyan funkciókat biztosítanak, mint az indexelés, a távolságmérők és a vektorbeágyazáson alapuló hasonlóságkeresés.

A vektoradatbázisok olyan szolgáltatások, amelyek könnyen integrálhatók egy előre betanított modellel, amelyek közül sok szükség lesz egy API kulcs a szolgáltatás eléréséhez.

Mik azok a vektoros beágyazások

Egyszerűen fogalmazva, a vektoros beágyazások vagy egyszerűen a beágyazások egy tárgy vagy szó numerikus ábrázolásai. Például egy kétdimenziós beágyazás a következőképpen nézhet ki: "2, -3", ahol a 2 két egységet jelöl az x tengely mentén, míg a -3 egy negatív három egységet jelöl az y tengely mentén. Míg a háromdimenziós beágyazás úgy néz ki, mint "2, -3, 5", ahol az öt az adatpontot 5 egységnyire a z tengely pozitív irányába helyezi.

A több dimenzió több kontextust biztosít ahhoz, hogy egy adatnak milyennek kell lennie. A vektoros adatbázisban használt dimenziók száma gyakran 100 és 300 között van az NLP-nél, és több száz a számítógépes látásnál.

A vektorbeágyazások létrehozásához vektorbeágyazási modellek és eszközök, például BERT, CNN-ek és RNN-ek használata szükséges.

Miért fontosak a vektoros beágyazások?

Az adatok matematikai térben való elhelyezkedésének ábrázolásának képessége lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy megértsék az adatpontok közötti kapcsolatot és azt, hogy mennyire szorosan korrelálnak egymással. Az egyes adatpontok közötti korreláció mértékének ismeretében az AI-modell képes lesz a lekérdezések kontextus szerinti megértésére, mint egy ember.

A szemantika vagy a kontextus megértése nélkül egy mesterséges intelligencia logikailag helyes, de kontextuálisan rossz válaszokat adhat. Például a mesterséges intelligencia félreértelmezheti a „Nehéz szívvel távozott” kifejezést szívbetegként értelmezheti, ahelyett, hogy szomorúnak vagy leterheltnek érezné magát.

Hogyan segítik a vektoros adatbázisok az AI fellendítését

A vektoros beágyazások fontos összetevői a különféle típusú mesterséges intelligencia modellek betanításának. A vektorbeágyazások tárolására, indexelésére és lekérdezésére alkalmas speciális adatbázis megléte elengedhetetlen a vektorbeágyazás előnyeinek maximalizálásához. Ezenkívül a vektoros adatbázisok gyors, megbízható és méretezhető adatbázisként javítják a mesterséges intelligenciát, amely folyamatosan segítheti a mesterséges intelligencia modellek fejlesztését és betanítását.

Mivel a vektoros adatbázisok kibővíthetik egy mesterséges intelligencia modell képességeit, a vállalkozások és szervezetek különféle alkalmazásokhoz használhatnak vektoradatbázist, beleértve:

• Kereső motorok: Néha az emberek nem tudják, milyen kulcsszavakat használjanak a lekérdezés során. A vektoros adatbázis segít a rendszernek a lekérdezés megértésében azáltal, hogy elemzi a kontextust, és lekéri a legközelebbi kulcsszavakat, amelyek a legerősebb korrelációt mutatják a lekérdezéssel.
• Ajánlórendszerek: A vektoros adatbázisok rendkívül hatékonyan tárolják és visszakeresik az adatokat, a nagy nyelvi modellel és a memóriával kombinálva, az AI-rendszer idővel megtanulhat olyan dolgokat, amelyeket az ember megtet. Ezt aztán egy alkalmazás automatikusan lekérdezheti, hogy különféle dolgokat ajánljon, amelyek érdekelhetik az embert.
• Kép- és videóelemzés: A videó- ​​és képbeágyazási modellekkel az AI-modellek finomhangolhatók a képekkel való együttműködésre, hogy a lekérdezéshez hasonló elemeket találjanak. Ezt jelenleg számos online vásárlási alkalmazásban és webhelyen implementálják.
• Anomália észlelése: A műveletek beágyazásként történő rögzítésével egy Az AI-modell biztonságosabbá teheti a világot az anomáliák és bizonyos kiugró értékek kimutatásával a norma alapján. Az AI-rendellenességek észlelése ma már népszerű eszköz a csalások felderítésére, a rendszerfigyelésre és a hálózati behatolásokra.

Hogyan működik a vektoros adatbázis

A vektoros beágyazások generálásától az adatok vektoradatbázisból történő lekérdezéséig az adatok három lépésből állnak:

1. Vektor beágyazások létrehozása: Az adatok típusától függően egy vektorbeágyazási modellt használnak az indexelendő vektorbeágyazások generálására. Ezek a beágyazási modellek a szavakat, képeket, videókat és hangot számokká/beágyazásokká alakítják.
2. Indexelés: A vektorbeágyazások létrehozása után már tárolhatók vektoradatbázisban, például Pinecone, Milvus és Chroma. Ezek a vektoradatbázisok különféle algoritmusokat használnak, például a termékkvantálást (PQ) és a helyérzékeny hash-t (LSH), hogy indexeljék az egyes beágyazásokat az adatok gyors és hatékony tárolása és visszakeresése érdekében.
3. Lekérdezés: Amikor egy alkalmazás lekérdezést ad ki, a lekérdezésnek először ugyanazon a vektorbeágyazási modellen kell keresztülmennie, amelyet a vektoradatbázisban tárolt adatok generálásához használnak. A generált vektorlekérdezés ezután a vektoradatbázisba kerül, ahol a legközelebbi vektort a rendszer a lekérdezésre legmegfelelőbb válaszként lekéri.

Népszerű vektoros adatbázisok

A nyilvánosan elérhető előre betanított modellek robbanásszerű terjedésével a vektoros adatbázisok gyorsan népszerűvé váltak, mivel bővültek e modellek képességei és finomhangolási sebessége. És a vektoros adatbázisok iránti ilyen nagy kereslet miatt sok vállalat elindította saját vektoradatbázis-szolgáltatását; íme néhány a legnépszerűbbek közül:

• Fenyőtoboz: Felhőalapú vektoros adatbázis, amelyet a hasonlóság gyors keresésére terveztek. Nagy skálázhatósággal, elemzésekkel és valós idejű betekintéssel rendelkezik, ami kiválóan alkalmas ajánlórendszerekhez és képkeresésekhez.
• Milvus: Nyílt forráskódú vektorplatform, amely a hasonlóságkeresésre és az AI-alkalmazásokra épül. Gyors és hatékony indexelési és keresési lehetőségeket biztosít a nagy dimenziójú vektorok számára. Ezenkívül a Milvus több indexelési algoritmust is támogat, és SDK-kat kínál különféle programozási nyelvekhez.
• Redis: Nagy teljesítményű vektoros adatbázis, amely képes támogatni a valós idejű alkalmazásokat, a munkamenet-kezelést és a nagy forgalmú webhelyeket. A Redis-t gyakran használják valós idejű elemzésekhez, hasonlóságok kereséséhez és ajánlási rendszerekhez.
• Szövés: Sémafelderítést, valós idejű frissítéseket, szemantikus keresést és kontextualizálást kínál. Ezekkel a funkciókkal a Weaviate-et gyakran használják személyre szabott élményrendszerek létrehozására alkalmazásokhoz.

A vektoros adatbázisok jövője

A képek, videók és szövegek nagy dimenziós adattípusainak folyamatos növekedésével a vektoros adatbázisok döntő szerepet fognak játszani a jelenlegi AI-modellek képességeinek fejlesztésében és bővítésében. A vektoros adatbázisokkal való folyamatos fejlesztés révén jobb szolgáltatásokra számíthatunk az egészségügy, a pénzügy, az e-kereskedelem és a kiberbiztonság területén.

Ha saját maga szeretne megtapasztalni és kipróbálni egy vektoradatbázist, akkor megpróbálhatja telepíteni az Auto-GPT-t, és megvalósítani egy vektoros adatbázist, például a Pinecone-t. Természetesen szüksége lesz egy API-kulcsra a szolgáltatásaik használatához.