Ce este o bază de date vectorială și cum stimulează AI?

Bazele de date vectoriale au câștigat o renaștere datorită disponibilității pe scară largă a modelelor AI pregătite în prealabil. Deși conceptul unei baze de date vectoriale există de câteva decenii, abia acum, în era modelelor de limbaj mari (LLM), bazele de date vectoriale pot fi utilizate la întregul lor potențial.

Bazele de date vectoriale sunt deosebit de utile în aplicații precum sistemele de recomandare, căutarea similarității imaginilor, detectarea anomaliilor, detectarea feței și aplicațiile de procesare a limbajului natural.

Deci, ce este exact o bază de date vectorială? Cum funcționează și când ar trebui să le folosiți pentru a îmbunătăți capacitățile AI?

Ce este o bază de date vectorială?

O bază de date vectorială este o modalitate de a stoca informații prin utilizarea vectorilor. Spre deosebire de forma obișnuită a bazelor de date care organizează datele ca liste tabulate, bazele de date vectoriale organizează datele prin vectori de dimensiuni mari. Acești vectori pot fi apoi reprezentați în spațiul matematic ca înglobări vectoriale.

Bazele de date vectoriale sunt importante deoarece dețin aceste înglobări vectoriale și oferă caracteristici precum indexarea, metrica distanței și căutarea de similaritate bazată pe înglobări vectoriale.

Bazele de date vectoriale sunt servicii care pot fi integrate cu ușurință cu un model pre-instruit, dintre care multe vor avea nevoie de un Cheie API pentru a accesa serviciul.

Ce sunt înglobările vectoriale

În termeni simpli, înglobările vectoriale, sau pur și simplu înglobările, sunt reprezentări numerice ale unui subiect sau unui cuvânt. De exemplu, o încorporare bidimensională ar putea arăta ca „2, -3”, unde 2 reprezintă două unități în direcția pozitivă de-a lungul axei x, în timp ce -3 reprezintă trei unități negative de-a lungul axei y. În timp ce o încorporare tridimensională ar arăta ca „2, -3, 5”, unde cinci plasează punctul de date 5 unități în direcția pozitivă a axei z.

Având mai multe dimensiuni, oferă mai mult context pentru ceea ce ar trebui să fie o bucată de date. Numărul de dimensiuni utilizate în baza de date vectorială variază adesea între 100 și 300 de dimensiuni pentru NLP și câteva sute pentru viziunea computerizată.

Generarea de înglobări vectoriale necesită utilizarea modelelor și instrumentelor de încorporare vectorială, cum ar fi BERT, CNN și RNN.

De ce sunt importante înglobările vectoriale?

Având capacitatea de a reprezenta locația datelor în spațiul matematic permite computerelor să înțeleagă relația dintre punctele de date și cât de puternic sunt corelate între ele. Cunoscând gradul de corelare dintre fiecare punct de date, un model AI va avea capacitatea de a înțelege interogările într-o manieră contextuală, așa cum ar face un om.

Fără a înțelege semantica sau contextul, un AI poate oferi răspunsuri corecte din punct de vedere logic, dar greșite din punct de vedere contextual. De exemplu, AI poate interpreta greșit expresia „A avut o inimă grea când a plecat” ca un tip cu o afecțiune cardiacă în loc de un tip care se simte trist sau împovărat.

Cum bazele de date vectoriale ajută la stimularea inteligenței artificiale

Înglobarile vectoriale sunt componente importante în formarea diferitelor tipuri de modele AI. Deținerea unei baze de date specializate care poate stoca, indexa și interoga înglobările vectoriale este esențială pentru a maximiza beneficiile utilizării înglobărilor vectoriale. În plus, bazele de date vectoriale vă îmbunătățesc AI, fiind o bază de date rapidă, fiabilă și scalabilă, care vă poate ajuta în mod continuu la dezvoltarea și formarea unui model AI.

Deoarece bazele de date vectoriale pot extinde capacitățile unui model AI, întreprinderile și organizațiile pot utiliza o bază de date vectorială pentru diverse aplicații, inclusiv:

• Motoare de căutare: Uneori, oamenii nu știu ce cuvinte cheie să folosească atunci când interogează. O bază de date vectorială ajută sistemul să înțeleagă interogarea dvs. analizând contextul și regăsind cele mai apropiate cuvinte cheie cu cea mai puternică corelație cu interogarea dvs.
• Sisteme de recomandare: Cu bazele de date vectoriale extrem de eficiente în stocarea și preluarea datelor în combinație cu un model de limbă și memorie mare, un sistem AI poate învăța lucruri pe care le plac o persoană în timp. Acest lucru poate fi apoi interogat automat de o aplicație pentru a recomanda diverse lucruri care ar putea interesa o persoană.
• Analiza imaginilor și video: Cu modelele de încorporare video și imagini, modelele AI pot fi ajustate pentru a funcționa cu imagini pentru a găsi elemente care arată similar cu interogarea. Acest lucru este implementat în prezent în multe aplicații de cumpărături online și site-uri web.
• Detectarea anomaliilor: Prin înregistrarea acțiunilor ca încorporare, an Modelul AI poate face lumea mai sigură prin detectarea anomaliilor și a anumitor valori aberante pe baza normei. Detectarea anomaliilor AI este acum un instrument popular pentru detectarea fraudelor, monitorizarea sistemului și intruziunea în rețea.

Cum funcționează o bază de date vectorială

De la generarea de înglobări vectoriale până la interogarea datelor dintr-o bază de date vectorială, datele dumneavoastră sunt supuse unui proces în trei etape:

1. Crearea de înglobări vectoriale: Pe baza tipului de date, se folosește un model de încorporare vectorială pentru a genera încorporații vectoriale care urmează să fie indexate. Aceste modele de încorporare sunt cele care transformă cuvintele, imaginile, videoclipurile și sunetul în numere/înglobări.
2. Indexare: Odată ce înglobările vectoriale au fost generate, acestea pot fi acum stocate într-o bază de date vectorială, cum ar fi Pinecone, Milvus și Chroma. Aceste baze de date vectoriale folosesc diverși algoritmi, cum ar fi cuantizarea produsului (PQ) și hashingul sensibil la localitate (LSH), pentru a indexa fiecare încorporare pentru stocarea și recuperarea rapidă și eficientă a datelor.
3. Interogare: Când o aplicație emite o interogare, interogarea trebuie mai întâi să treacă prin același model de încorporare vectorială utilizat pentru a genera datele stocate în baza de date vectorială. Interogarea vectorului generată este apoi plasată în baza de date vectorială, unde vectorul cel mai apropiat este apoi preluat ca răspunsul cel mai potrivit la interogare.

Baze de date vectoriale populare

Odată cu explozia de modele pre-antrenate disponibile public, bazele de date vectoriale au câștigat rapid popularitate pe măsură ce au extins capacitățile și rata de reglare fină a acestor modele. Și cu o cerere atât de mare pentru baze de date vectoriale, multe companii și-au început propriile servicii de baze de date vectoriale; iată câteva dintre cele mai populare:

• Con de brad: O bază de date vectorială nativă în cloud, concepută pentru căutare rapidă de similaritate. Dispune de scalabilitate ridicată, analiză și informații în timp real, ceea ce este excelent pentru sistemele de recomandare și căutări de imagini.
• Milvus: O platformă vectorială open-source construită având în vedere căutarea de similarități și aplicațiile AI. Oferă capabilități rapide și eficiente de indexare și căutare pentru vectori cu dimensiuni mari. În plus, Milvus acceptă mai mulți algoritmi de indexare și oferă SDK-uri pentru diferite limbaje de programare.
• Redis: O bază de date vectorială de înaltă performanță, capabilă să suporte aplicații în timp real, gestionarea sesiunilor și site-uri web cu trafic ridicat. Redis este adesea folosit pentru analize în timp real, căutare de similaritate și sisteme de recomandare.
• Weaviate: Oferă descoperire de schemă, actualizări în timp real, căutare semantică și contextualizare a datelor. Cu aceste caracteristici, Weaviate este adesea folosit pentru a crea sisteme de experiență personalizate pentru aplicații.

Viitorul bazelor de date vectoriale

Odată cu creșterea continuă a tipurilor de date cu dimensiuni mari pentru imagini, videoclipuri și text, bazele de date vectoriale vor juca un rol crucial în îmbunătățirea și extinderea capabilităților modelelor actuale de IA. Prin dezvoltarea constantă cu baze de date vectoriale, ne putem aștepta la servicii mai bune în domeniile asistenței medicale, finanțelor, comerțului electronic și securității cibernetice.

Dacă doriți să experimentați și să încercați o bază de date vectorială pentru dvs., puteți încerca să instalați Auto-GPT și să implementați o bază de date vectorială, cum ar fi Pinecone. Desigur, veți avea nevoie de o cheie API pentru a utiliza serviciile lor.