Vergelyk kwantiseringstegnieke vir skaalbare vektorsoektog

Stel jou voor dat jy op soek is na soortgelyke dinge gebaseer op dieper insigte in plaas van net sleutelwoorde. Dit is waarmee vektordatabasisse en ooreenkomssoektogte help. Vektor databasisse aktiveer soek na vektorooreenkomste. Dit gebruik die afstand tussen vektore om datapunte in soeknavrae te vind.

Soektog na ooreenkomste in hoëdimensionele data kan egter stadig en hulpbronintensief wees. Voer kwantiseringstegnieke in! Hulle speel 'n belangrike rol in die optimalisering van databerging en die versnelling van dataherwinning in vektordatabasisse.

Hierdie artikel ondersoek verskeie kwantiseringstegnieke, hul tipes en werklike gebruiksgevalle.

Wat is kwantisering en hoe werk dit?

Kwantisering is die proses om deurlopende data in diskrete datapunte om te skakel. Veral wanneer jy te doen het met miljard-skaal parameters, is kwantisering noodsaaklik vir bestuur en verwerking. In vektordatabasisse transformeer kwantisering hoëdimensionele data in saamgeperste ruimte terwyl belangrike kenmerke en vektorafstande bewaar word.

Kwantisering verminder geheue-knelpunte aansienlik en verbeter bergingsdoeltreffendheid.

Die proses van kwantisering sluit drie sleutelprosesse in:

1. Komprimering van hoë-dimensionele vektore

In kwantisering gebruik ons ​​tegnieke soos kodeboekgenerering, kenmerkingenieurswese en enkodering. Hierdie tegnieke druk hoë-dimensionele vektorinbeddings saam in 'n lae-dimensionele subruimte. Met ander woorde, die vektor word in talle subvektore verdeel. Vektor-inbeddings is numeriese voorstellings van oudio, beelde, video's, teks of seindata, wat makliker verwerking moontlik maak.

2. Kartering na diskrete waardes

Hierdie stap behels die kartering van die lae-dimensionele subvektore na diskrete waardes. Die kartering verminder verder die aantal bisse van elke subvektor.

3. Saamgeperste vektorberging

Laastens word die gekarteerde diskrete waardes van die subvektore in die databasis vir die oorspronklike vektor geplaas. Saamgeperste data wat dieselfde inligting in minder stukkies verteenwoordig, optimaliseer die berging daarvan.

Voordele van kwantisering vir vektordatabasisse

Kwantisering bied 'n reeks voordele, wat lei tot verbeterde berekening en verminderde geheue-voetspoor.

1. Doeltreffende skaalbare vektorsoektog

Kwantisering optimaliseer die vektorsoektog deur die vergelykingsberekeningskoste te verminder. Daarom vereis vektorsoektog minder hulpbronne, wat die algehele doeltreffendheid daarvan verbeter.

2. Geheue optimalisering

Gequantiseerde vektore laat jou toe om meer data binne dieselfde ruimte te stoor. Verder word data-indeksering en soektog ook geoptimaliseer.

3. spoed

Met doeltreffende berging en herwinning kom vinniger berekening. Verminderde afmetings laat vinniger verwerking toe, insluitend datamanipulasie, navrae en voorspellings.

Sommige gewilde vektordatabasisse soos Kwadrant, Dennebol, en Milvus bied verskeie kwantiseringstegnieke met verskillende gebruiksgevalle.

Gebruiksgevalle

Die vermoë van kwantisering om datagrootte te verminder terwyl beduidende inligting bewaar word, maak dit 'n nuttige bate.

Kom ons duik dieper in 'n paar van sy toepassings.

1. Beeld- en videoverwerking

Beelde en videodata het 'n wyer reeks parameters, wat berekeningskompleksiteit en geheuevoetspoor aansienlik verhoog. kwantisering komprimeer die data sonder om belangrike besonderhede te verloor, wat doeltreffende berging en verwerking moontlik maak. Dit versnel soektogte na beelde en video's.

2. Masjienleermodelkompressie

Opleiding van KI-modelle op groot datastelle is 'n intensiewe taak. Kwantisering help deur te verminder model grootte en kompleksiteit sonder om die doeltreffendheid daarvan in te boet.

3. Seinverwerking

Seindata verteenwoordig deurlopende datapunte soos GPS of toesigmateriaal. Kwantisering karteer data in diskrete waardes, wat vinniger berging en ontleding moontlik maak. Verder versnel doeltreffende berging en ontleding soekbedrywighede, wat vinniger seinvergelyking moontlik maak.

Verskillende kwantiseringstegnieke

Terwyl kwantisering naatlose hantering van miljard-skaal parameters moontlik maak, loop dit die risiko van onomkeerbare verlies aan inligting. Die vind van die regte balans tussen aanvaarbare inligtingsverlies en kompressie verbeter egter doeltreffendheid.

Elke kwantiseringstegniek kom met voor- en nadele. Voordat jy kies, moet jy die kompressievereistes verstaan, sowel as die sterk punte en beperkings van elke tegniek.

1. Binêre kwantisering

Binêre kwantisering is 'n metode wat alle vektorinbeddings in 0 of 1 omskakel. As 'n waarde groter as 0 is, word dit na 1 gekarteer, anders word dit as 0 gemerk. Daarom skakel dit hoëdimensionele data om in aansienlik laer-dimensionele data vinniger ooreenkoms soek.

Formule

Die formule is:

Binêre kwantiseringsformule. Beeld deur skrywer.

Hier is 'n voorbeeld van hoe binêre kwantisering op 'n vektor werk.

Grafiese voorstelling van binêre kwantisering. Beeld deur skrywer.

Sterkpunte

• Vinnigste soektog, wat beide skalêre en produkkwantiseringstegnieke oortref.
• Verminder geheue voetspoor met 'n faktor 32.

Beperkings

• Hoër verhouding van inligtingverlies.
• Vektorkomponente vereis 'n gemiddelde wat ongeveer gelyk is aan nul.
• Swak werkverrigting op lae-dimensionele data as gevolg van groter inligtingverlies.
• Hertelling word vereis vir die beste resultate.

Vektor databasisse soos Kwadrant en Weaviate bied binêre kwantisering.

2. Skalêre kwantisering

Skalêre kwantisering skakel drywende punt of desimale getalle om in heelgetalle. Dit begin met die identifisering van 'n minimum en maksimum waarde vir elke dimensie. Die geïdentifiseerde reeks word dan in verskeie bakke verdeel. Laastens word elke waarde in elke dimensie aan 'n bak toegewys.

Die vlak van akkuraatheid of detail in gekwantiseerde vektore hang af van die aantal bakkies. Meer bakke lei tot hoër akkuraatheid deur fyner besonderhede vas te vang. Daarom hang die akkuraatheid van vektorsoektog ook af van die aantal houers.

Formule

Die formule is:

Skalêre kwantiseringsformule. Beeld deur skrywer.

Hier is 'n voorbeeld van hoe skalêre kwantisering op 'n vektor werk.

Grafiese voorstelling van skalêre kwantisering. Beeld deur skrywer.

Sterkpunte

• Beduidende geheue optimalisering.
• Klein inligtingsverlies.
• Gedeeltelik omkeerbare proses.
• Vinnige kompressie.
• Doeltreffende skaalbare soektog as gevolg van klein inligtingverlies.

Beperkings

• 'n Effense afname in soekkwaliteit.
• Lae-dimensionele vektore is meer vatbaar vir inligtingverlies aangesien elke datapunt belangrike inligting dra.

Vektor databasisse soos Kwadrant en Milvus bied skalêre kwantisering.

3. Produkkwantisering

Produkkwantisering verdeel die vektore in subvektore. Vir elke afdeling word die middelpunte, of sentroïede, bereken met behulp van groeperingsalgoritmes. Hul naaste sentroïede verteenwoordig dan elke subvektor.

Soortgelykheidsoektog in produkkwantisering werk deur die soekvektor in dieselfde aantal subvektore te verdeel. Dan word 'n lys soortgelyke resultate geskep in stygende volgorde van afstand vanaf elke subvektor se sentroïed na elke navraagsubvektor. Aangesien die vektorsoekproses die afstand vanaf navraagsubvektore met die sentroïede van die gekwantiseerde vektor vergelyk, is die soekresultate minder akkuraat. Produkkwantisering versnel egter die ooreenkomssoekproses en hoër akkuraatheid kan bereik word deur die aantal subvektore te verhoog.

Formule

Om sentroïede te vind is 'n iteratiewe proses. Dit gebruik die herberekening van Euklidiese afstand tussen elke datapunt tot sy sentroïed tot konvergensie. Die formule van Euklidiese afstand in n-dimensionele ruimte is:

Produkkwantiseringsformule. Beeld deur skrywer.

Hier is 'n voorbeeld van hoe produkkwantisering op 'n vektor werk.

Grafiese voorstelling van produkkwantisering. Beeld deur skrywer.

Sterkpunte

• Hoogste kompressieverhouding.
• Beter bergingsdoeltreffendheid as ander tegnieke.

Beperkings

• Nie geskik vir lae-dimensionele vektore nie.
• Hulpbron-intensiewe kompressie.

Vektor databasisse soos Kwadrant en Weaviate bied produkkwantisering aan.

Die keuse van die regte kwantiseringsmetode

Elke kwantiseringsmetode het sy voor- en nadele. Die keuse van die regte metode hang af van faktore wat insluit, maar nie beperk is nie tot:

• Data dimensie
• Kompressie-akkuraatheid afweging
• Doeltreffendheidvereistes
• Hulpbronbeperkings.

Oorweeg die vergelykingstabel hieronder om beter te verstaan ​​watter kwantiseringstegniek by jou gebruiksgeval pas. Hierdie grafiek beklemtoon akkuraatheid, spoed en kompressie faktore vir elke kwantisering metode.

Beeld deur Qdrant

Van bergingoptimalisering tot vinniger soektog, versag kwantisering die uitdagings van die stoor van miljardskaalparameters. Om vereistes en afwykings vooraf te verstaan, is egter noodsaaklik vir suksesvolle implementering.

Vir meer inligting oor die nuutste neigings en tegnologie, besoek Verenig KI.