Ano ang Vector Database, at Paano Nila Pinapalakas ang AI?

Ano ang Vector Database, at Paano Nila Pinapalakas ang AI?
Ang mga mambabasang tulad mo ay tumutulong sa pagsuporta sa MUO. Kapag bumili ka gamit ang mga link sa aming site, maaari kaming makakuha ng isang affiliate na komisyon. Magbasa pa.

Ang mga database ng vector ay muling nabuhay dahil sa malawakang pagkakaroon ng mga pre-trained na modelo ng AI. Kahit na ang konsepto ng isang vector database ay umiikot sa loob ng ilang dekada, ngayon lamang, sa edad ng malalaking modelo ng wika (LLM), magagamit ang mga vector database sa kanilang buong potensyal.





Ang mga database ng vector ay partikular na nakakatulong sa mga application tulad ng mga system ng rekomendasyon, paghahanap ng pagkakatulad ng imahe, pagtuklas ng anomalya, pagtukoy ng mukha, at mga application sa pagproseso ng natural na wika.



MAKEUSEOF VIDEO OF THE DAY MAG-SCROLL PARA MAGPATULOY SA NILALAMAN

Kaya, ano nga ba ang isang vector database? Paano ito gumagana, at kailan mo dapat gamitin ang mga ito para palakasin ang mga kakayahan ng AI?





ang accesory na ito ay maaaring hindi suportahan

Ano ang Vector Database?

Ang database ng vector ay isang paraan upang mag-imbak ng impormasyon sa pamamagitan ng paggamit ng mga vector. Hindi tulad ng karaniwang anyo ng mga database na nag-aayos ng data bilang mga naka-tabulate na listahan, ang mga vector database ay nag-aayos ng data sa pamamagitan ng mga high-dimensional na vector. Ang mga vector na ito ay maaaring irepresenta sa mathematical space bilang mga vector embeddings.

Mahalaga ang mga database ng vector dahil hawak nila ang mga vector embedding na ito at nagbibigay ng mga feature gaya ng pag-index, sukatan ng distansya, at paghahanap ng pagkakatulad batay sa mga vector embedding.



Ang mga database ng vector ay mga serbisyong madaling maisama sa isang pre-trained na modelo, na marami sa mga ito ay mangangailangan ng isang API key para ma-access ang serbisyo .

Ano ang Vector Embeddings

Sa mga simpleng termino, ang mga vector embed, o simpleng mga embed, ay mga numerical na representasyon ng isang paksa o isang salita. Halimbawa, ang isang two-dimensional na pag-embed ay maaaring magmukhang '2, -3', kung saan ang 2 ay kumakatawan sa dalawang unit sa positibong direksyon sa kahabaan ng x-axis, habang ang -3 ay kumakatawan sa isang negatibong tatlong unit sa kahabaan ng y-axis. Habang ang isang three-dimensional na pag-embed ay magmumukhang '2, -3, 5', kung saan inilalagay ng lima ang punto ng data na 5 unit sa positibong direksyon ng z-axis.



Dalawa at tatlong dimensional na vector

Ang pagkakaroon ng higit pang mga dimensyon ay nagbibigay ng higit na konteksto sa kung ano ang dapat na isang piraso ng data. Ang bilang ng mga sukat na ginagamit sa vector database ay kadalasang mula 100 hanggang 300 na dimensyon para sa NLP at ilang daang para sa computer vision.

Ang pagbuo ng mga vector embeddings ay nangangailangan ng paggamit ng mga vector embedding models at mga tool gaya ng BERT, CNNs, at RNNs.



Bakit Mahalaga ang Vector Embeddings?

Ang pagkakaroon ng kakayahang i-plot ang lokasyon ng data sa mathematical space ay nagbibigay-daan sa mga computer na maunawaan ang ugnayan sa pagitan ng mga data point at kung gaano kalakas ang pagkakaugnay ng mga ito sa isa't isa. Sa pamamagitan ng pag-alam sa antas ng ugnayan sa pagitan ng bawat punto ng data, ang isang modelo ng AI ay magkakaroon ng kakayahang maunawaan ang mga query sa paraang ayon sa konteksto tulad ng gagawin ng isang tao.

Nang walang pag-unawa sa mga semantika o konteksto, ang isang AI ay maaaring magbigay ng lohikal na tama ngunit maling mga sagot ayon sa konteksto. Halimbawa, maaaring maling interpretasyon ng AI ang pariralang 'Mabigat ang loob niya habang lumalayo' bilang isang lalaking may kondisyon sa puso sa halip na isang lalaki na nalulungkot o nabibigatan.

Paano Nakakatulong ang Mga Vector Database na Palakasin ang AI

Ang mga pag-embed ng vector ay mahalagang bahagi sa pagsasanay ng iba't ibang uri ng mga modelo ng AI. Ang pagkakaroon ng dalubhasang database na maaaring mag-imbak, mag-index, at mag-query ng mga vector embedding ay mahalaga upang mapakinabangan ang mga benepisyo ng paggamit ng mga vector embeddings. Higit pa rito, pinapalakas ng mga vector database ang iyong AI sa pamamagitan ng pagiging isang mabilis, maaasahan, at nasusukat na database na maaaring patuloy na tumulong sa pagpapalaki at pagsasanay ng isang modelo ng AI.

Dahil ang mga vector database ay maaaring palawakin ang mga kakayahan ng isang AI model, ang mga negosyo at organisasyon ay maaaring gumamit ng isang vector database para sa iba't ibang mga application, kabilang ang:

  • Mga search engine: Minsan, hindi alam ng mga tao kung aling mga keyword ang gagamitin kapag nagtatanong. Ang isang vector database ay tumutulong sa system na maunawaan ang iyong query sa pamamagitan ng pagsusuri sa konteksto at pagkuha ng pinakamalapit na mga keyword na may pinakamalakas na ugnayan sa iyong query.
  • Mga Sistema ng Rekomendasyon: Sa mga vector database na napakahusay sa pag-iimbak at pagkuha ng data kasama ng malaking modelo ng wika at memorya, maaaring matutunan ng AI system ang mga bagay na gusto ng isang tao sa paglipas ng panahon. Maaari itong awtomatikong i-query ng isang application upang magrekomenda ng iba't ibang bagay na maaaring interesado sa isang tao.
  • Pagsusuri ng Larawan at Video: Gamit ang mga modelo ng pag-embed ng video at larawan, maaaring i-fine-tune ang mga modelo ng AI upang gumana sa mga larawan upang makahanap ng mga item na kamukha ng query. Ito ay kasalukuyang ipinapatupad sa maraming mga online shopping app at website.
  • Pagtuklas ng Anomalya: Sa pamamagitan ng pagtatala ng mga aksyon bilang mga pag-embed, isang Maaaring gawing mas secure ng AI model ang mundo sa pamamagitan ng pagtuklas ng mga anomalya at ilang mga outlier batay sa pamantayan. Ang AI Anomaly detection ay isa na ngayong sikat na tool para sa pagtuklas ng panloloko, pagsubaybay sa system, at panghihimasok sa network.

Paano Gumagana ang isang Vector Database

Paano gumagana ang database ng vector

Mula sa pagbuo ng mga vector embeddings hanggang sa pag-query ng data mula sa isang vector database, ang iyong data ay sumasailalim sa tatlong hakbang na proseso:

kung paano gawing mas mabilis ang windows 10
  1. Paglikha ng mga vector embedding: Batay sa uri ng data, ginagamit ang isang modelo ng pag-embed ng vector upang bumuo ng mga pag-embed ng vector na mai-index. Ang mga modelo ng pag-embed na ito ay kung bakit ginagawang mga numero/embed ang mga salita, larawan, video, at audio.
  2. Pag-index: Kapag nabuo na ang mga vector embeddings, maaari na silang maimbak sa isang vector database gaya ng Pinecone, Milvus, at Chroma. Gumagamit ang mga vector database na ito ng iba't ibang algorithm, gaya ng product quantization (PQ) at locality-sensitive hashing (LSH), upang i-index ang bawat pag-embed para sa mabilis at mahusay na pag-iimbak at pagkuha ng data.
  3. Nagtatanong: Kapag nag-isyu ng query ang isang application, dapat munang dumaan ang query sa parehong modelo ng pag-embed ng vector na ginamit upang bumuo ng nakaimbak na data sa vector database. Ang nabuong vector query ay inilalagay sa vector database, kung saan ang pinakamalapit na vector ay kukunin bilang ang pinaka-angkop na sagot sa query.

Sa pagsabog ng mga pre-trained na modelo na available sa publiko, mabilis na naging popular ang mga database ng vector dahil pinalawak ang mga kakayahan at rate ng fine-tuning ng mga modelong ito. At sa napakataas na pangangailangan para sa mga database ng vector, maraming mga kumpanya ang nagsimula ng kanilang sariling mga serbisyo ng database ng vector; narito ang ilan sa mga pinakasikat:

  • Pinecone: Isang cloud-native na vector database na idinisenyo para sa mabilis na paghahanap ng pagkakatulad. Nagtatampok ito ng mataas na scalability, analytics, at real-time na mga insight, na mahusay para sa mga system ng rekomendasyon at paghahanap ng larawan.
  • Ang saranggola : Isang open-source na vector platform na binuo na may naiisip na paghahanap ng pagkakatulad at mga AI application. Nagbibigay ito ng mabilis at mahusay na mga kakayahan sa pag-index at paghahanap para sa mga high-dimensional na vector. Bilang karagdagan, sinusuportahan ng Milvus ang maraming algorithm sa pag-index at nag-aalok ng mga SDK para sa iba't ibang mga programming language.
  • Redis: Isang high-performance vector database na may kakayahang suportahan ang mga real-time na application, pamamahala ng session, at mga website na may mataas na trapiko. Ang Redis ay kadalasang ginagamit para sa real-time na analytics, paghahanap ng pagkakatulad, at mga sistema ng rekomendasyon.
  • Weaviate: Nag-aalok ng pagtuklas ng schema, real-time na mga update, semantic na paghahanap, at data sa kontekstwalisasyon. Gamit ang mga feature na ito, madalas na ginagamit ang Weaviate upang lumikha ng mga personalized na system ng karanasan para sa mga application.

Ang Hinaharap ng mga Vector Database

Sa patuloy na paglaki ng mga high-dimensional na uri ng data para sa mga larawan, video, at text, ang mga vector database ay gaganap ng mahalagang papel sa pagpapabuti at pagpapalawak ng mga kakayahan ng kasalukuyang mga modelo ng AI. Sa pamamagitan ng patuloy na pag-unlad gamit ang mga vector database, maaari nating asahan ang mas magagandang serbisyo sa mga larangan ng pangangalagang pangkalusugan, pananalapi, e-commerce, at cybersecurity.

Kung gusto mong maranasan at subukan ang isang vector database para sa iyong sarili, maaari mong subukang mag-install ng Auto-GPT at magpatupad ng isang vector database tulad ng Pinecone. Siyempre, kakailanganin mo ng API key para magamit ang kanilang mga serbisyo.