مقارنة تقنيات التكميم للبحث عن المتجهات القابلة للتطوير

تخيل أنك تبحث عن أشياء مماثلة بناءً على رؤى أعمق بدلاً من الكلمات الرئيسية فقط. هذا ما تساعد فيه قواعد البيانات المتجهة وعمليات البحث عن التشابه. قواعد بيانات المتجهات تمكين البحث عن تشابه المتجهات. ويستخدم المسافة بين المتجهات للعثور على نقاط البيانات في استعلامات البحث.

ومع ذلك، يمكن أن يكون البحث عن التشابه في البيانات عالية الأبعاد بطيئًا ومكثفًا للموارد. أدخل تقنيات التكميم! إنها تلعب دورًا مهمًا في تحسين تخزين البيانات وتسريع استرجاع البيانات في قواعد بيانات المتجهات.

تستكشف هذه المقالة تقنيات التكميم المختلفة وأنواعها وحالات الاستخدام الواقعية.

ما هو التكميم وكيف يعمل؟

التكميم هو عملية تحويل البيانات المستمرة إلى نقاط بيانات منفصلة. خاصة عندما تتعامل مع معلمات ذات مليار مقياس، فإن التكميم ضروري للإدارة والمعالجة. في قواعد البيانات المتجهة، يقوم التكميم بتحويل البيانات عالية الأبعاد إلى مساحة مضغوطة مع الحفاظ على الميزات المهمة ومسافات المتجهات.

يؤدي التكميم إلى تقليل اختناقات الذاكرة بشكل كبير وتحسين كفاءة التخزين.

تتضمن عملية التكميم ثلاث عمليات رئيسية:

1. ضغط المتجهات عالية الأبعاد

في عملية التكميم، نستخدم تقنيات مثل إنشاء كتاب الرموز وهندسة الميزات والتشفير. تقوم هذه التقنيات بضغط تضمينات المتجهات عالية الأبعاد في مساحة فرعية منخفضة الأبعاد. بمعنى آخر، يتم تقسيم المتجه إلى العديد من المتجهات الفرعية. تعد عمليات تضمين المتجهات عبارة عن تمثيلات رقمية للصوت أو الصور أو مقاطع الفيديو أو النص أو بيانات الإشارة، مما يتيح معالجة أسهل.

2. رسم الخرائط للقيم المنفصلة

تتضمن هذه الخطوة تعيين المتجهات الفرعية منخفضة الأبعاد إلى قيم منفصلة. يؤدي التعيين إلى تقليل عدد البتات لكل ناقل فرعي.

3. تخزين المتجهات المضغوطة

وأخيرًا، يتم وضع القيم المنفصلة المعينة للمتجهات الفرعية في قاعدة بيانات المتجه الأصلي. تعمل البيانات المضغوطة التي تمثل نفس المعلومات في عدد أقل من البتات على تحسين تخزينها.

فوائد التكميم لقواعد بيانات المتجهات

يوفر التكميم مجموعة من الفوائد، مما يؤدي إلى تحسين الحساب وتقليل أثر الذاكرة.

1. بحث فعال عن المتجهات وقابل للتطوير

يعمل التكميم على تحسين البحث المتجه عن طريق تقليل تكلفة حساب المقارنة. ولذلك، يتطلب البحث عن المتجهات موارد أقل، مما يؤدي إلى تحسين كفاءته الإجمالية.

2. تحسين الذاكرة

تسمح لك المتجهات الكمية بتخزين المزيد من البيانات في نفس المساحة. علاوة على ذلك، تم أيضًا تحسين فهرسة البيانات والبحث عنها.

3. سرعة

مع التخزين والاسترجاع الفعال تأتي عمليات حسابية أسرع. تسمح الأبعاد المنخفضة بمعالجة أسرع، بما في ذلك معالجة البيانات والاستعلام والتنبؤات.

بعض قواعد بيانات المتجهات الشائعة مثل قدررانت, كوز الصنوبرو ميلفوس تقديم تقنيات التكميم المختلفة مع حالات الاستخدام المختلفة.

استخدم حالات

إن قدرة القياس الكمي على تقليل حجم البيانات مع الحفاظ على المعلومات المهمة يجعلها أصلاً مفيدًا.

دعونا نتعمق في عدد قليل من تطبيقاتها.

1. معالجة الصور والفيديو

تحتوي الصور وبيانات الفيديو على نطاق أوسع من المعلمات، مما يزيد بشكل كبير من التعقيد الحسابي وبصمة الذاكرة. توضيح يضغط البيانات دون فقدان التفاصيل المهمة، مما يتيح التخزين والمعالجة بكفاءة. يؤدي هذا إلى سرعة البحث عن الصور ومقاطع الفيديو.

2. ضغط نموذج التعلم الآلي

يعد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات البيانات الكبيرة مهمة مكثفة. يساعد التكميم عن طريق التخفيض حجم النموذج وتعقيده دون المساس بكفاءتها.

3. معالجة الإشارات

تمثل بيانات الإشارة نقاط بيانات مستمرة مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) أو لقطات المراقبة. يقوم التكميم بتعيين البيانات إلى قيم منفصلة، ​​مما يسمح بالتخزين والتحليل بشكل أسرع. علاوة على ذلك، يعمل التخزين والتحليل الفعالان على تسريع عمليات البحث، مما يتيح مقارنة أسرع للإشارات.

تقنيات التكمية المختلفة

في حين أن التكميم يسمح بالتعامل السلس مع المعلمات ذات المليارات من المقاييس، إلا أنه يخاطر بفقدان المعلومات بشكل لا رجعة فيه. ومع ذلك، فإن إيجاد التوازن الصحيح بين فقدان المعلومات المقبول وضغطها يؤدي إلى تحسين الكفاءة.

كل تقنية تكميم تأتي مع إيجابيات وسلبيات. قبل أن تختار، يجب أن تفهم متطلبات الضغط، بالإضافة إلى نقاط القوة والقيود لكل تقنية.

1. التكميم الثنائي

التكميم الثنائي هو أسلوب يحول جميع تضمينات المتجهات إلى 0 أو 1. إذا كانت القيمة أكبر من 0، يتم تعيينها إلى 1، وإلا يتم وضع علامة عليها كـ 0. لذلك، فإنها تحول البيانات عالية الأبعاد إلى السماح بأبعاد أقل بكثير بحث أسرع عن التشابه.

المعادلة

الصيغة هي:

صيغة الكمي الثنائية. الصورة من قبل المؤلف.

فيما يلي مثال لكيفية عمل التكميم الثنائي على المتجه.

التمثيل الرسومي للتكميم الثنائي. الصورة من قبل المؤلف.

نقاط القوة

• أسرع بحث، متجاوزًا تقنيات العددية وكمية المنتجات.
• يقلل من بصمة الذاكرة بمقدار أ عامل 32.

القيود

• ارتفاع نسبة فقدان المعلومات.
• تتطلب مكونات المتجهات متوسطًا يساوي الصفر تقريبًا.
• ضعف الأداء على البيانات منخفضة الأبعاد بسبب ارتفاع فقدان المعلومات.
• مطلوب إعادة التسجيل للحصول على أفضل النتائج.

قواعد بيانات المتجهات مثل قدررانت و نسج تقديم التكميم الثنائي.

2. التكميم العددي

يقوم التكميم العددي بتحويل النقطة العائمة أو الأعداد العشرية إلى أعداد صحيحة. ويبدأ ذلك بتحديد الحد الأدنى والحد الأقصى لقيمة كل بُعد. يتم بعد ذلك تقسيم النطاق المحدد إلى عدة صناديق. وأخيرًا، يتم تعيين كل قيمة في كل بُعد إلى سلة المهملات.

يعتمد مستوى الدقة أو التفصيل في المتجهات الكمية على عدد الصناديق. يؤدي المزيد من الصناديق إلى دقة أعلى من خلال التقاط تفاصيل أكثر دقة. ولذلك، تعتمد دقة البحث عن المتجهات أيضًا على عدد الصناديق.

المعادلة

الصيغة هي:

صيغة الكمي العددية. الصورة من قبل المؤلف.

فيما يلي مثال لكيفية عمل التكميم العددي على المتجه.

التمثيل الرسومي للتكميم العددي. الصورة من قبل المؤلف.

نقاط القوة

• هام ذاكرة الاقوي.
• فقدان المعلومات الصغيرة.
• عملية قابلة للعكس جزئيا.
• ضغط سريع.
• بحث فعال وقابل للتطوير بسبب فقدان المعلومات الصغيرة.

القيود

• انخفاض طفيف في جودة البحث.
• تكون المتجهات منخفضة الأبعاد أكثر عرضة لفقدان المعلومات حيث أن كل نقطة بيانات تحمل معلومات مهمة.

قواعد بيانات المتجهات مثل قدررانت و ميلفوس تقديم التكميم العددي.

3. تكميم المنتج

يقسم تكميم المنتج المتجهات إلى ناقلات فرعية. لكل قسم، يتم حساب النقاط المركزية، أو النقط الوسطى، باستخدام خوارزميات التجميع. ثم تمثل النقط الوسطى الأقرب لهم كل ناقل فرعي.

يعمل بحث التشابه في تكميم المنتج عن طريق تقسيم متجه البحث إلى نفس العدد من المتجهات الفرعية. بعد ذلك، يتم إنشاء قائمة بالنتائج المماثلة بترتيب تصاعدي للمسافة من النقطه الوسطى لكل ناقل فرعي إلى كل ناقل فرعي للاستعلام. نظرًا لأن عملية البحث عن المتجهات تقارن المسافة من المتجهات الفرعية للاستعلام إلى النقط الوسطى للمتجه الكمي، فإن نتائج البحث تكون أقل دقة. ومع ذلك، فإن تكميم المنتج يسرع عملية البحث عن التشابه ويمكن تحقيق دقة أعلى من خلال زيادة عدد المتجهات الفرعية.

المعادلة

العثور على النقط الوسطى هو عملية تكرارية. ويستخدم إعادة حساب المسافة الإقليدية بين كل نقطة بيانات إلى النقطه الوسطى حتى التقارب. صيغة المسافة الإقليدية في الفضاء ذو ​​الأبعاد n هي:

صيغة تكميم المنتج. الصورة من قبل المؤلف.

فيما يلي مثال لكيفية عمل تكميم المنتج على المتجه.

تمثيل رسومي لتكميم المنتج. الصورة من قبل المؤلف.

نقاط القوة

• أعلى نسبة ضغط.
• كفاءة تخزين أفضل من التقنيات الأخرى.

القيود

• غير مناسب للناقلات ذات الأبعاد المنخفضة.
• ضغط كثيف الموارد.

قواعد بيانات المتجهات مثل قدررانت وWeaviate تقدم تكميم المنتج.

اختيار طريقة التكمية الصحيحة

كل طريقة من طرق التكميم لها إيجابياتها وسلبياتها. يعتمد اختيار الطريقة الصحيحة على عوامل تشمل على سبيل المثال لا الحصر:

• بُعد البيانات
• مقايضة دقة الضغط
• متطلبات الكفاءة
• قيود المصادر.

خذ بعين الاعتبار مخطط المقارنة أدناه لفهم أفضل لتقنية التكميم التي تناسب حالة الاستخدام الخاصة بك. يسلط هذا الرسم البياني الضوء على عوامل الدقة والسرعة والضغط لكل طريقة من طرق القياس الكمي.

الصورة بواسطة Qdrant

من تحسين التخزين إلى البحث الأسرع، يخفف التكميم من تحديات تخزين معلمات ذات مليار مقياس. ومع ذلك، فإن فهم المتطلبات والمقايضات مسبقًا أمر بالغ الأهمية لنجاح التنفيذ.

لمزيد من المعلومات حول أحدث الاتجاهات والتكنولوجيا، قم بزيارة توحيد الذكاء الاصطناعي.