Что такое векторная база данных и как они улучшают ИИ?

Векторные базы данных возродились благодаря широкой доступности предварительно обученных моделей ИИ. Хотя концепция векторной базы данных существует уже несколько десятилетий, только сейчас, в эпоху больших языковых моделей (LLM), векторные базы данных можно использовать в полной мере.

Векторные базы данных особенно полезны в таких приложениях, как рекомендательные системы, поиск сходства изображений, обнаружение аномалий, обнаружение лиц и приложения для обработки естественного языка.

Итак, что такое векторная база данных? Как это работает и когда их следует использовать для расширения возможностей ИИ?

Что такое векторная база данных?

База данных векторов — это способ хранения информации с помощью векторов. В отличие от обычной формы баз данных, которые организуют данные в виде табличных списков, векторные базы данных организуют данные с помощью многомерных векторов. Затем эти векторы могут быть представлены в математическом пространстве как векторные вложения.

Базы данных векторов важны, поскольку они содержат эти векторные вложения и предоставляют такие функции, как индексирование, метрики расстояния и поиск сходства на основе векторных вложений.

Векторные базы данных — это сервисы, которые можно легко интегрировать с предварительно обученной моделью, многие из которых потребуют API-ключ для доступа к сервису.

Что такое векторные вложения

Проще говоря, векторные вложения или просто вложения — это числовые представления предмета или слова. Например, двумерное вложение может выглядеть как «2, -3», где 2 представляет две единицы в положительном направлении по оси x, а -3 представляет отрицательные три единицы по оси y. В то время как трехмерное вложение будет выглядеть как «2, -3, 5», где пять помещает точку данных на 5 единиц в положительном направлении оси Z.

Наличие большего количества измерений обеспечивает больше контекста для того, чем должна быть часть данных. Количество измерений, используемых в векторной базе данных, часто колеблется от 100 до 300 измерений для НЛП и нескольких сотен для компьютерного зрения.

Генерация векторных вложений требует использования моделей векторных вложений и инструментов, таких как BERT, CNN и RNN.

Почему важны векторные вложения?

Возможность отображать расположение данных в математическом пространстве позволяет компьютерам понимать взаимосвязь между точками данных и то, насколько сильно они коррелируют друг с другом. Зная степень корреляции между каждой точкой данных, модель ИИ сможет понимать запросы контекстуально, как это сделал бы человек.

Без понимания семантики или контекста ИИ может давать логически правильные, но контекстуально неправильные ответы. Например, ИИ может неправильно интерпретировать фразу «У него было тяжелое сердце, когда он ушел» как парня с сердечным заболеванием, а не парня, который чувствует себя грустным или обремененным.

Как векторные базы данных помогают улучшить ИИ

Векторные вложения являются важными компонентами в обучении различных типов моделей ИИ. Наличие специализированной базы данных, которая может хранить, индексировать и запрашивать векторные вложения, необходимо для максимизации преимуществ использования векторных вложений. Кроме того, векторные базы данных улучшают ваш ИИ, будучи быстрой, надежной и масштабируемой базой данных, которая может постоянно способствовать развитию и обучению модели ИИ.

Поскольку векторные базы данных могут расширить возможности модели ИИ, предприятия и организации могут использовать векторную базу данных для различных приложений, в том числе:

• Поисковые системы: Иногда люди не знают, какие ключевые слова использовать при запросе. База данных векторов помогает системе понять ваш запрос, анализируя контекст и извлекая наиболее близкие ключевые слова с наибольшей корреляцией с вашим запросом.
• Системы рекомендаций: С векторными базами данных, чрезвычайно эффективными для хранения и извлечения данных в сочетании с большой языковой моделью и памятью, система ИИ может со временем изучать вещи, которые нравятся человеку. Затем приложение может автоматически запросить это, чтобы порекомендовать различные вещи, которые могут заинтересовать человека.
• Анализ изображений и видео: С помощью моделей встраивания видео и изображений модели ИИ можно точно настроить для работы с изображениями, чтобы найти элементы, похожие на запрос. В настоящее время это реализовано во многих приложениях и веб-сайтах для онлайн-покупок.
• Обнаружение аномалии: Записывая действия как вложения, Модель ИИ может сделать мир более безопасным путем обнаружения аномалий и определенных выбросов на основе нормы. Обнаружение аномалий ИИ в настоящее время является популярным инструментом для обнаружения мошенничества, мониторинга системы и вторжений в сеть.

Как работает база данных векторов

От создания векторных вложений до запроса данных из векторной базы данных ваши данные проходят трехэтапный процесс:

1. Создание векторных вложений: В зависимости от типа данных модель векторного вложения используется для создания векторных вложений, подлежащих индексированию. Именно эти модели встраивания превращают слова, изображения, видео и аудио в числа/вложения.
2. Индексация: После создания векторных вложений их можно хранить в векторных базах данных, таких как Pinecone, Milvus и Chroma. Эти векторные базы данных используют различные алгоритмы, такие как квантование произведения (PQ) и хеширование с учетом местоположения (LSH), для индексации каждого внедрения для быстрого и эффективного хранения и извлечения данных.
3. Запрос: Когда приложение выдает запрос, этот запрос должен сначала пройти через ту же модель внедрения векторов, которая использовалась для создания сохраненных данных в векторной базе данных. Сгенерированный векторный запрос затем помещается в базу данных векторов, где затем извлекается ближайший вектор как наиболее подходящий ответ на запрос.

Популярные векторные базы данных

С появлением общедоступных предварительно обученных моделей векторные базы данных быстро завоевали популярность, поскольку расширились возможности и скорость тонкой настройки этих моделей. И с таким высоким спросом на векторные базы данных многие компании запустили свои собственные службы векторных баз данных; вот некоторые из самых популярных:

• Сосновая шишка: Облачная база данных векторов, предназначенная для быстрого поиска сходства. Он отличается высокой масштабируемостью, аналитикой и информацией в реальном времени, что отлично подходит для рекомендательных систем и поиска изображений.
• Мильвус: векторная платформа с открытым исходным кодом, созданная с учетом поиска сходства и приложений ИИ. Он обеспечивает быструю и эффективную индексацию и возможности поиска для многомерных векторов. Кроме того, Milvus поддерживает несколько алгоритмов индексирования и предлагает SDK для различных языков программирования.
• Редис: Высокопроизводительная векторная база данных, способная поддерживать приложения реального времени, управление сеансами и веб-сайты с высокой посещаемостью. Redis часто используется для аналитики в реальном времени, поиска сходства и систем рекомендаций.
• Плетение: Предлагает обнаружение схемы, обновления в реальном времени, семантический поиск и контекстуализацию данных. Благодаря этим функциям Weaviate часто используется для создания персонализированных систем взаимодействия с приложениями.

Будущее векторных баз данных

В связи с непрерывным ростом числа типов данных высокой размерности для изображений, видео и текста векторные базы данных будут играть решающую роль в улучшении и расширении возможностей существующих моделей ИИ. Благодаря постоянному развитию векторных баз данных мы можем рассчитывать на более качественные услуги в области здравоохранения, финансов, электронной коммерции и кибербезопасности.

Если вы хотите испытать и попробовать векторную базу данных для себя, вы можете попробовать установить Auto-GPT и внедрить векторную базу данных, такую ​​как Pinecone. Конечно, вам понадобится ключ API, чтобы использовать их услуги.