Čo je vektorová databáza a ako posilňujú AI?

Čo je vektorová databáza a ako posilňujú AI?
Čitatelia ako vy pomáhajú podporovať MUO. Keď uskutočníte nákup pomocou odkazov na našej stránke, môžeme získať pridruženú províziu. Čítaj viac.

Vektorové databázy získali oživenie vďaka širokej dostupnosti vopred pripravených modelov AI. Hoci koncept vektorovej databázy existuje už niekoľko desaťročí, až teraz, v dobe veľkých jazykových modelov (LLM), je možné naplno využiť vektorové databázy.





Vektorové databázy sú užitočné najmä v aplikáciách, ako sú systémy odporúčaní, vyhľadávanie podobnosti obrázkov, detekcia anomálií, detekcia tváre a aplikácie na spracovanie prirodzeného jazyka.



najlepší bezplatný softvér na mapovanie mysle 2019
VYUŽITIE VIDEA DŇA POKRAČUJTE V OBSAHU POKRAČOVANÍM

Takže, čo presne je vektorová databáza? Ako to funguje a kedy by ste ich mali použiť na zvýšenie schopností AI?





Čo je vektorová databáza?

Vektorová databáza je spôsob ukladania informácií pomocou vektorov. Na rozdiel od bežnej formy databáz, ktoré organizujú údaje ako tabuľkové zoznamy, vektorové databázy organizujú údaje prostredníctvom vysokorozmerných vektorov. Tieto vektory potom môžu byť reprezentované v matematickom priestore ako vloženie vektorov.

Vektorové databázy sú dôležité, pretože obsahujú tieto vektorové vloženia a poskytujú funkcie, ako je indexovanie, metriky vzdialenosti a vyhľadávanie podobnosti založené na vložení vektorov.



Vektorové databázy sú služby, ktoré možno ľahko integrovať s vopred pripraveným modelom, z ktorých mnohé budú potrebovať API kľúč na prístup k službe .

Čo sú vektorové vložky

Jednoducho povedané, vektorové vloženie alebo jednoducho vloženie sú číselné reprezentácie predmetu alebo slova. Napríklad dvojrozmerné vloženie môže vyzerať ako '2, -3', kde 2 predstavuje dve jednotky v kladnom smere pozdĺž osi x, zatiaľ čo -3 predstavuje tri záporné jednotky pozdĺž osi y. Zatiaľ čo trojrozmerné vloženie by vyzeralo ako '2, -3, 5', kde päť umiestňuje dátový bod 5 jednotiek v kladnom smere osi z.



Dvojrozmerné a trojrozmerné vektory

Viac dimenzií poskytuje viac kontextu k tomu, čo údaj má byť. Počet rozmerov používaných vo vektorovej databáze sa často pohybuje od 100 do 300 rozmerov pre NLP a niekoľko stoviek pre počítačové videnie.

Generovanie vektorových vložení vyžaduje použitie modelov a nástrojov na vkladanie vektorov, ako sú BERT, CNN a RNN.



Prečo sú vkladanie vektorov dôležité?

Schopnosť vykresliť umiestnenie údajov v matematickom priestore umožňuje počítačom pochopiť vzťah medzi údajovými bodmi a ako silne korelujú medzi sebou. Vďaka znalosti stupňa korelácie medzi každým údajovým bodom bude mať model AI schopnosť porozumieť dopytom kontextovým spôsobom, ako by to urobil človek.

Bez pochopenia sémantiky alebo kontextu môže AI poskytnúť logicky správne, ale kontextovo nesprávne odpovede. Umelá inteligencia môže napríklad nesprávne interpretovať frázu „Mal ťažké srdce, keď odchádzal“ ako chlapa so srdcovým ochorením namiesto toho, že sa cíti smutný alebo zaťažený.

Ako vektorové databázy pomáhajú posilniť AI

Vektorové vloženie je dôležitým komponentom pri trénovaní rôznych typov modelov AI. Mať špecializovanú databázu, ktorá dokáže ukladať, indexovať a dopytovať vektorové vloženia, je nevyhnutné na maximalizáciu výhod používania vektorových vložení. Okrem toho vektorové databázy posilňujú vašu AI tým, že sú rýchlou, spoľahlivou a škálovateľnou databázou, ktorá môže neustále pomáhať rásť a trénovať model AI.

vytvorte si vlastný televízny box pre Android

Keďže vektorové databázy môžu rozšíriť možnosti modelu AI, podniky a organizácie môžu použiť vektorovú databázu pre rôzne aplikácie vrátane:

  • Vyhľadávače: Niekedy ľudia nevedia, ktoré kľúčové slová použiť pri dopytovaní. Vektorová databáza pomáha systému porozumieť vášmu dopytu analyzovaním kontextu a získavaním najbližších kľúčových slov s najsilnejšou koreláciou k vášmu dopytu.
  • Systémy odporúčaní: S vektorovými databázami mimoriadne účinnými pri ukladaní a získavaní údajov v kombinácii s veľkým jazykovým modelom a pamäťou sa systém AI môže časom naučiť veci, ktoré má človek rád. To sa potom môže automaticky spýtať aplikácia, aby odporučila rôzne veci, ktoré môžu človeka zaujímať.
  • Analýza obrázkov a videa: Pomocou modelov vkladania videa a obrázkov je možné modely AI vyladiť tak, aby pracovali s obrázkami a našli položky, ktoré vyzerajú podobne ako dopyt. V súčasnosti sa to implementuje v mnohých aplikáciách a webových stránkach online nakupovania.
  • Detekcia anomálií: Zaznamenaním akcií ako vloženia, an Model AI môže urobiť svet bezpečnejším zisťovaním anomálií a určitých odľahlých hodnôt na základe normy. Detekcia anomálií AI je teraz obľúbeným nástrojom na detekciu podvodov, monitorovanie systému a narušenie siete.

Ako funguje vektorová databáza

Ako funguje vektorová databáza

Od generovania vektorových vložení až po dopytovanie údajov z vektorovej databázy, vaše údaje prechádzajú procesom v troch krokoch:

  1. Tvorba vektorových vložení: Na základe typu údajov sa model vkladania vektorov používa na generovanie vkladania vektorov, ktoré sa majú indexovať. Tieto modely vkladania sú to, čo premieňa slová, obrázky, videá a zvuk na čísla/vložené položky.
  2. Indexovanie: Po vygenerovaní vloženia vektorov je možné ich teraz uložiť do vektorovej databázy, ako je Pinecone, Milvus a Chroma. Tieto vektorové databázy používajú rôzne algoritmy, ako je kvantifikácia produktu (PQ) a hašovanie citlivé na lokalitu (LSH), na indexovanie každého vloženia pre rýchle a efektívne ukladanie a získavanie údajov.
  3. dopytovanie: Keď aplikácia zadá dotaz, dotaz musí najprv prejsť rovnakým modelom vkladania vektorov, ktorý sa používa na generovanie uložených údajov vo vektorovej databáze. Vygenerovaný vektorový dotaz sa potom umiestni do vektorovej databázy, kde sa potom získa najbližší vektor ako najvhodnejšia odpoveď na dotaz.

S explóziou verejne dostupných vopred pripravených modelov si vektorové databázy rýchlo získali popularitu, keďže rozšírili možnosti a rýchlosť dolaďovania týchto modelov. A s takým vysokým dopytom po vektorových databázach mnohé spoločnosti spustili svoje vlastné služby vektorovej databázy; tu sú niektoré z najpopulárnejších:

  • Borovicová šiška: Cloudová vektorová databáza určená na rýchle vyhľadávanie podobností. Vyznačuje sa vysokou škálovateľnosťou, analytikou a prehľadmi v reálnom čase, čo je vynikajúce pre systémy odporúčaní a vyhľadávanie obrázkov.
  • Draka : Vektorová platforma s otvoreným zdrojovým kódom vytvorená s ohľadom na podobné vyhľadávanie a aplikácie AI. Poskytuje rýchle a efektívne indexovanie a možnosti vyhľadávania pre vysokorozmerné vektory. Okrem toho Milvus podporuje viacero indexovacích algoritmov a ponúka SDK pre rôzne programovacie jazyky.
  • Redis: Vysokovýkonná vektorová databáza schopná podporovať aplikácie v reálnom čase, správu relácií a webové stránky s vysokou návštevnosťou. Redis sa často používa na analýzy v reálnom čase, vyhľadávanie podobností a systémy odporúčaní.
  • Weaviate: Ponúka zisťovanie schém, aktualizácie v reálnom čase, sémantické vyhľadávanie a kontextualizáciu údajov. Vďaka týmto funkciám sa Weaviate často používa na vytváranie personalizovaných zážitkových systémov pre aplikácie.

Budúcnosť vektorových databáz

S neustálym rastom vysokorozmerných dátových typov pre obrázky, videá a text budú vektorové databázy hrať kľúčovú úlohu pri zlepšovaní a rozširovaní možností súčasných modelov AI. Vďaka neustálemu vývoju s vektorovými databázami môžeme očakávať lepšie služby v oblasti zdravotníctva, financií, elektronického obchodu a kybernetickej bezpečnosti.

Ak chcete zažiť a vyskúšať vektorovú databázu na vlastnej koži, môžete skúsiť nainštalovať Auto-GPT a implementovať vektorovú databázu, ako je napríklad Pinecone. Na používanie ich služieb budete samozrejme potrebovať API kľúč.