Home-theater-designers
Vektorinės duomenų bazės atgijo dėl plačiai paplitusių iš anksto paruoštų AI modelių. Nors vektorinės duomenų bazės koncepcija gyvuoja jau kelis dešimtmečius, tik dabar, didelių kalbų modelių (LLM) amžiuje, vektorinės duomenų bazės gali būti panaudotos visu savo potencialu.
kaip išlaikyti nuotraukas privačias „Facebook“
Vektorinės duomenų bazės yra ypač naudingos tokiose programose kaip rekomendacijų sistemos, vaizdų panašumo paieška, anomalijų aptikimas, veido aptikimas ir natūralios kalbos apdorojimo programos.
DIENOS VAIZDO ĮRAŠO PAGALBA SLĖKITE, KAD TĘSITE SU TURINIU
Taigi, kas tiksliai yra vektorinė duomenų bazė? Kaip tai veikia ir kada turėtumėte juos naudoti, kad padidintumėte AI galimybes?
Kas yra vektorinė duomenų bazė?
Vektorių duomenų bazė yra būdas saugoti informaciją naudojant vektorius. Skirtingai nuo įprastų duomenų bazių, kurios tvarko duomenis į lentelių sąrašus, vektorinės duomenų bazės tvarko duomenis per didelės dimensijos vektorius. Tada šie vektoriai gali būti pavaizduoti matematinėje erdvėje kaip vektorių įterpimai.
Vektorinės duomenų bazės yra svarbios, nes jose yra šie vektoriniai įterpimai ir teikiamos tokios funkcijos kaip indeksavimas, atstumo metrika ir panašumų paieška, pagrįsta vektoriniais įterpimais.
Vektorinės duomenų bazės yra paslaugos, kurias galima lengvai integruoti su iš anksto paruoštu modeliu, iš kurių daugeliui reikės API raktas prieigai prie paslaugos .
Kas yra vektoriniai įterpimai
Paprastais žodžiais tariant, vektoriniai įterpimai arba tiesiog įterpimai yra skaitiniai dalyko ar žodžio atvaizdai. Pavyzdžiui, dvimatis įterpimas gali atrodyti kaip '2, -3', kur 2 reiškia du vienetus teigiama kryptimi išilgai x ašies, o -3 reiškia neigiamus tris vienetus išilgai y ašies. Nors trimatis įterpimas atrodytų kaip „2, -3, 5“, kur „5“ pateikia duomenų tašką 5 vienetais teigiama z ašies kryptimi.
Turint daugiau dimensijų, suteikiama daugiau konteksto tam, kas turėtų būti duomenų dalis. Vektorinėje duomenų bazėje naudojamų matmenų skaičius dažnai svyruoja nuo 100 iki 300 NLP matmenų ir kelių šimtų kompiuterinio regėjimo matmenų.
Norint sukurti vektorinius įterpimus, reikia naudoti vektorių įterpimo modelius ir įrankius, tokius kaip BERT, CNN ir RNN.
Kodėl vektorinis įterpimas yra svarbus?
Galimybė nubrėžti duomenų vietą matematinėje erdvėje leidžia kompiuteriams suprasti ryšį tarp duomenų taškų ir jų tarpusavio ryšį. Žinodamas koreliacijos tarp kiekvieno duomenų taško laipsnį, AI modelis galės suprasti užklausas kontekstiniu būdu, kaip tai suprastų žmogus.
Nesuprasdamas semantikos ar konteksto, AI gali pateikti logiškai teisingus, bet kontekstiškai neteisingus atsakymus. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali klaidingai interpretuoti frazę „Jo širdis buvo sunki, kai išėjo“ kaip vaikiną, sergantį širdies liga, o ne nuliūdusį ar prislėgtą.
Kaip vektorinės duomenų bazės padeda padidinti AI
Vektoriniai įterpimai yra svarbūs komponentai mokant įvairių tipų AI modelius. Norint maksimaliai padidinti vektorinių įterpimų naudą, būtina turėti specializuotą duomenų bazę, kurioje būtų galima saugoti, indeksuoti ir pateikti užklausas vektorinių įterpimų. Be to, vektorinės duomenų bazės pagerina jūsų dirbtinį intelektą, nes yra greita, patikima ir keičiamo dydžio duomenų bazė, kuri gali nuolat padėti plėtoti ir lavinti AI modelį.
Nemokamai atnaujinti windows xp į windows 7
Kadangi vektorinės duomenų bazės gali išplėsti AI modelio galimybes, įmonės ir organizacijos gali naudoti vektorinę duomenų bazę įvairioms programoms, įskaitant:
- Paieškos sistemos: Kartais žmonės nežino, kokius raktinius žodžius naudoti pateikdami užklausas. Vektorinė duomenų bazė padeda sistemai suprasti jūsų užklausą, analizuodama kontekstą ir nuskaitydama artimiausius raktinius žodžius, turinčius stipriausią ryšį su jūsų užklausa.
- Rekomendavimo sistemos: Kadangi vektorinės duomenų bazės yra itin efektyvios saugant ir išgaunant duomenis kartu su dideliu kalbos modeliu ir atmintimi, AI sistema laikui bėgant gali išmokti dalykų, kurie žmogui patinka. Tada programa gali automatiškai pateikti užklausą, kad rekomenduotų įvairius dalykus, kurie gali sudominti asmenį.
- Vaizdo ir vaizdo įrašo analizė: Naudojant vaizdo įrašų ir vaizdų įterpimo modelius, AI modelius galima tiksliai sureguliuoti, kad jie veiktų su vaizdais, kad būtų galima rasti elementus, panašius į užklausą. Šiuo metu tai įgyvendinama daugelyje internetinės prekybos programų ir svetainių.
- Anomalijų aptikimas: Įrašydami veiksmus kaip įterpimus, an AI modelis gali padaryti pasaulį saugesnį nustatant anomalijas ir tam tikrus nuokrypius remiantis norma. AI anomalijų aptikimas dabar yra populiarus sukčiavimo aptikimo, sistemos stebėjimo ir įsilaužimo į tinklą įrankis.
Kaip veikia vektorinė duomenų bazė
Nuo vektorinių įterpimų generavimo iki duomenų užklausos iš vektorinių duomenų bazės, jūsų duomenys yra trijų etapų procesas:
- Vektorinių įterpimų kūrimas: Atsižvelgiant į duomenų tipą, vektorinio įterpimo modelis naudojamas vektoriniams įterpimams, kurie turi būti indeksuojami, generuoti. Šie įterpimo modeliai žodžius, vaizdus, vaizdo įrašus ir garsą paverčia skaičiais / įterpimais.
- Indeksavimas: Sukūrus vektorinius įterpimus, dabar juos galima saugoti vektorių duomenų bazėje, pvz., Pinecone, Milvus ir Chroma. Šios vektorinės duomenų bazės naudoja įvairius algoritmus, tokius kaip produkto kvantavimas (PQ) ir vietovės jautrus maišymas (LSH), kad indeksuotų kiekvieną įterpimą, kad būtų galima greitai ir efektyviai saugoti ir gauti duomenis.
- Užklausa: Kai programa pateikia užklausą, užklausa pirmiausia turi pereiti per tą patį vektoriaus įdėjimo modelį, naudojamą generuojant saugomus duomenis vektorių duomenų bazėje. Tada sugeneruota vektorinė užklausa įtraukiama į vektorių duomenų bazę, kur artimiausias vektorius gaunamas kaip tinkamiausias atsakymas į užklausą.
Populiarios vektorinės duomenų bazės
Išpopuliarėjus viešai prieinamiems iš anksto parengtiems modeliams, vektorinės duomenų bazės greitai išpopuliarėjo, nes išplėtė šių modelių galimybės ir koregavimo greitis. Esant tokiai didelei vektorinių duomenų bazių paklausai, daugelis įmonių pradėjo savo vektorinių duomenų bazių paslaugas; čia yra keletas populiariausių:
- Kankorėžius: Debesis gimtoji vektorinė duomenų bazė, skirta greitai panašumų paieškai. Jis pasižymi dideliu mastelio keitimu, analize ir realaus laiko įžvalgomis, kurios puikiai tinka rekomendacijų sistemoms ir vaizdų paieškoms.
- Aitvaras : atvirojo kodo vektorinė platforma, sukurta atsižvelgiant į panašumų paiešką ir AI programas. Tai suteikia greitą ir efektyvų didelio matmens vektorių indeksavimo ir paieškos galimybes. Be to, Milvus palaiko kelis indeksavimo algoritmus ir siūlo SDK įvairioms programavimo kalboms.
- Redis: Didelio našumo vektorinė duomenų bazė, galinti palaikyti realaus laiko programas, seansų valdymą ir didelio srauto svetaines. Redis dažnai naudojama analizei realiuoju laiku, panašumų paieškai ir rekomendacijų sistemoms.
- Austi: Siūlomas schemų atradimas, atnaujinimai realiuoju laiku, semantinė paieška ir duomenų kontekstualizavimas. Su šiomis funkcijomis „Weaviate“ dažnai naudojama kuriant suasmenintas programų patirties sistemas.
Vektorinių duomenų bazių ateitis
Nuolat didėjant didelės apimties vaizdų, vaizdo įrašų ir teksto duomenų tipams, vektorinės duomenų bazės atliks lemiamą vaidmenį tobulinant ir plečiant dabartinių AI modelių galimybes. Nuolat tobulindami vektorines duomenų bazes, galime tikėtis geresnių paslaugų sveikatos priežiūros, finansų, elektroninės komercijos ir kibernetinio saugumo srityse.
Jei norite patys išbandyti ir išbandyti vektorinę duomenų bazę, galite pabandyti įdiegti Auto-GPT ir įdiegti vektorinę duomenų bazę, pvz., Pinecone. Žinoma, norint naudotis jų paslaugomis, jums reikės API rakto.