Home-theater-designers
Vektoritietokannat ovat nousseet uudelleen esikoulutettujen tekoälymallien laajan saatavuuden ansiosta. Vaikka vektoritietokannan käsite on ollut olemassa useita vuosikymmeniä, vasta nyt, suurten kielimallien (LLM) aikakaudella, vektoritietokannat voidaan hyödyntää täysimääräisesti.
Vektoritietokannat ovat erityisen hyödyllisiä sovelluksissa, kuten suositusjärjestelmissä, kuvien samankaltaisuuden haussa, poikkeamien havaitsemisessa, kasvojen havaitsemisessa ja luonnollisen kielen käsittelysovelluksissa.
PÄIVÄN VIDEON TEKEMINEN JATKA SISÄLLÖLLÄ VIERÄTÄ
Joten mikä tarkalleen on vektoritietokanta? Miten se toimii, ja milloin sinun pitäisi käyttää niitä tekoälyn tehostamiseen?
Mikä on vektoritietokanta?
Vektoritietokanta on tapa tallentaa tietoa vektoreiden avulla. Toisin kuin tavalliset tietokannat, jotka järjestävät tiedot taulukkoluetteloiksi, vektoritietokannat järjestävät tiedot suurulotteisten vektoreiden avulla. Nämä vektorit voidaan sitten esittää matemaattisessa avaruudessa vektori upotuksina.
mitä tehdä, jos löydät iPhonen
Vektoritietokannat ovat tärkeitä, koska ne sisältävät näitä vektori upotuksia ja tarjoavat ominaisuuksia, kuten indeksoinnin, etäisyysmittaukset ja samankaltaisuushaun vektoriupotusten perusteella.
Vektoritietokannat ovat palveluita, jotka voidaan helposti integroida esikoulutettuun malliin, joista monet tarvitsevat API-avain palvelun käyttöön .
Mitä ovat vektori upotukset
Yksinkertaisesti sanottuna vektori upotukset tai yksinkertaisesti upotukset ovat numeerisia esityksiä aiheesta tai sanasta. Esimerkiksi kaksiulotteinen upotus voi näyttää muodossa '2, -3', jossa 2 edustaa kahta yksikköä positiivisessa suunnassa pitkin x-akselia, kun taas -3 edustaa kolmea negatiivista yksikköä y-akselilla. Kolmiulotteinen upotus näyttäisi tältä '2, -3, 5', jossa viisi sijoittaa datapisteen 5 yksikköä z-akselin positiiviseen suuntaan.
Lisää ulottuvuuksia antaa enemmän kontekstia sille, mitä datan oletetaan olevan. Vektoritietokannassa käytettyjen dimensioiden määrä vaihtelee usein 100:sta 300:aan NLP:ssä ja useisiin satoihin tietokonenäön osalta.
Vektoriupotusten luominen edellyttää vektorin upotusmallien ja työkalujen, kuten BERT:n, CNN:n ja RNN:n, käyttöä.
Miksi vektori upotukset ovat tärkeitä?
Kyky piirtää datan sijainti matemaattisessa avaruudessa antaa tietokoneille mahdollisuuden ymmärtää datapisteiden väliset suhteet ja kuinka vahvasti ne korreloivat keskenään. Kun tietää kunkin datapisteen välisen korrelaation asteen, tekoälymalli pystyy ymmärtämään kyselyitä kontekstuaalisella tavalla kuten ihminen.
kuinka suojata Google -taulukko salasanalla
Ilman semantiikkaa tai kontekstia ymmärtämistä tekoäly voi tarjota loogisesti oikeita mutta kontekstuaalisesti vääriä vastauksia. Tekoäly voi esimerkiksi tulkita väärin lauseen 'Hänellä oli raskas sydän kävellessään pois' mieheksi, jolla on sydänsairaus sen sijaan, että kaveri olisi surullinen tai raskas.
Kuinka vektoritietokannat auttavat tehostamaan tekoälyä
Vektori upotukset ovat tärkeitä komponentteja erilaisten tekoälymallien koulutuksessa. Erikoistietokanta, joka pystyy tallentamaan, indeksoimaan ja kyselemään vektori upotuksia, on välttämätöntä, jotta maksimoit vektoriupotusten hyödyt. Lisäksi vektoritietokannat tehostavat tekoälyäsi olemalla nopea, luotettava ja skaalautuva tietokanta, joka voi jatkuvasti auttaa kasvattamaan ja kouluttamaan tekoälymallia.
Koska vektoritietokannat voivat laajentaa tekoälymallin ominaisuuksia, yritykset ja organisaatiot voivat käyttää vektoritietokantaa erilaisiin sovelluksiin, mukaan lukien:
- Hakukoneet: Joskus ihmiset eivät tiedä, mitä avainsanoja käyttää kyselyissä. Vektoritietokanta auttaa järjestelmää ymmärtämään kyselyäsi analysoimalla kontekstin ja hakemalla lähimmät avainsanat, joilla on vahvin korrelaatio kyselysi kanssa.
- Suositusjärjestelmät: Koska vektoritietokannat ovat erittäin tehokkaita tietojen tallentamisessa ja hakemisessa yhdessä suuren kielimallin ja muistin kanssa, tekoälyjärjestelmä voi ajan myötä oppia asioita, joista henkilö pitää. Sovellus voi sitten automaattisesti kysellä tätä ja suositella erilaisia asioita, jotka saattavat kiinnostaa henkilöä.
- Kuva- ja videoanalyysi: Videoiden ja kuvien upotusmalleilla tekoälymalleja voidaan hienosäätää toimimaan kuvien kanssa ja etsiä kohteita, jotka näyttävät samanlaisilta kuin kysely. Tämä on tällä hetkellä käytössä monissa verkkokauppasovelluksissa ja -sivustoissa.
- Anomalian tunnistus: Tallentamalla toiminnot upotuksiksi an AI-malli voi tehdä maailmasta turvallisemman havaitsemalla poikkeavuuksia ja tiettyjä poikkeavuuksia normin perusteella. AI-poikkeamien havaitseminen on nyt suosittu työkalu petosten havaitsemiseen, järjestelmän valvontaan ja verkkoon tunkeutumiseen.
Kuinka vektoritietokanta toimii
Tietosi käyvät läpi kolmivaiheisen prosessin vektoriupotusten luomisesta datan kyselyyn vektoritietokannasta:
mitä se tarkoittaa, kun levy on 100
- Vektoriupotusten luominen: Tietojen tyypin mukaan vektori upotusmallia käytetään luomaan indeksoitavia vektori upotuksia. Nämä upotusmallit muuttavat sanat, kuvat, videot ja äänen numeroiksi/upotuksiksi.
- Indeksointi: Kun vektori upotukset on luotu, ne voidaan nyt tallentaa vektoritietokantaan, kuten Pinecone, Milvus ja Chroma. Nämä vektoritietokannat käyttävät erilaisia algoritmeja, kuten tuotekvantisointia (PQ) ja paikkatietoihin perustuvaa hajautusta (LSH), joka indeksoi jokaisen upotuksen tiedon nopeaa ja tehokasta tallentamista ja hakua varten.
- Kysely: Kun sovellus lähettää kyselyn, kyselyn on ensin läpäistävä sama vektorin upotusmalli, jota käytetään tallennetun tiedon luomiseen vektoritietokantaan. Luotu vektorikysely sijoitetaan sitten vektoritietokantaan, josta lähin vektori sitten haetaan sopivimpana vastauksena kyselyyn.
Suositut vektoritietokannat
Julkisesti saatavilla olevien esikoulutettujen mallien räjähdysmäisen kasvun myötä vektoritietokannat saivat nopeasti suosiota, kun näiden mallien ominaisuudet ja hienosäätö lisääntyivät. Ja vektoritietokantojen suuren kysynnän vuoksi monet yritykset ovat perustaneet omat vektoritietokantapalvelut; tässä on joitain suosituimmista:
- Männynkäpy: Pilvipohjainen vektoritietokanta, joka on suunniteltu nopeaan samankaltaisuushakuun. Siinä on korkea skaalautuvuus, analytiikka ja reaaliaikaiset näkemykset, mikä sopii erinomaisesti suositusjärjestelmiin ja kuvahakuun.
- Leija : Avoimen lähdekoodin vektorialusta, joka on rakennettu samankaltaisuushakua ja tekoälysovelluksia ajatellen. Se tarjoaa nopeat ja tehokkaat indeksointi- ja hakuominaisuudet suuriulotteisille vektoreille. Lisäksi Milvus tukee useita indeksointialgoritmeja ja tarjoaa SDK:ita eri ohjelmointikielille.
- Redis: Tehokas vektoritietokanta, joka pystyy tukemaan reaaliaikaisia sovelluksia, istunnonhallintaa ja paljon liikennettä sisältäviä verkkosivustoja. Redistä käytetään usein reaaliaikaiseen analytiikkaan, samankaltaisuushakuun ja suositusjärjestelmiin.
- Kuto: Tarjoaa skeemahaun, reaaliaikaiset päivitykset, semanttisen haun ja kontekstualisoinnin. Näillä ominaisuuksilla Weaviatea käytetään usein luomaan mukautettuja kokemusjärjestelmiä sovelluksiin.
Vektoritietokantojen tulevaisuus
Kuvien, videoiden ja tekstin korkeaulotteisten tietotyyppien jatkuvan kasvun myötä vektoritietokannat tulevat olemaan ratkaisevassa roolissa nykyisten tekoälymallien ominaisuuksien parantamisessa ja laajentamisessa. Jatkuvalla vektoritietokantojen kehittämisellä voimme odottaa parempia palveluita terveydenhuollon, rahoituksen, sähköisen kaupankäynnin ja kyberturvallisuuden aloilla.
Jos haluat kokea ja kokeilla vektoritietokantaa itse, voit kokeilla asentaa Auto-GPT ja toteuttaa vektoritietokannan, kuten Pinecone. Tietenkin tarvitset API-avaimen käyttääksesi heidän palveluitaan.