الذكاء الاصطناعي العام
دور قواعد البيانات المتجهة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الحديثة
لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الكبيرة النطاق للعمل بشكل فعال، تحتاج إلى نظام جيد للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات. أحد هذه الأنظمة المهمة هو قاعدة البيانات المتجهة. ما يميز هذه القاعدة هو khảيتها للتعامل مع أنواع كثيرة من البيانات مثل النصوص، الصوت، الصور، والفيديوهات في شكل متجه/رقمي.
ما هي قواعد البيانات المتجهة؟
قاعدة البيانات المتجهة هي نظام تخزين متخصص مصمم للتعامل بكفاءة مع المتجهات عالية الأبعاد. هذه المتجهات، التي يمكن اعتبارها نقاط في فضاء متعدد الأبعاد، غالباً ما تمثل تمثيلات مضغوطة أو محshore لبيانات أكثر تعقيداً مثل الصور، النصوص، أو الصوت.
تسمح قواعد البيانات المتجهة بالبحث السريع عن الأشياء المتشابهة بين هذه المتجهات، مما يتيح استرجاع سريع للعناصر الأكثر تشابهاً من قاعدة بيانات كبيرة.
قواعد البيانات التقليدية مقابل قواعد البيانات المتجهة
قواعد البيانات المتجهة:
- تتعامل مع البيانات عالية الأبعاد: تم تصميم قواعد البيانات المتجهة لإدارة وتخزين البيانات في فضاءات متعددة الأبعاد. هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات مثل تعلم الآلة، حيث يمكن تمثيل النقاط البيانية (مثل الصور أو النص) كمتجهات في فضاءات متعددة الأبعاد.
- مُختصة بالبحث عن التشابه: أحد الميزات البارزة لقواعد البيانات المتجهة هي khảيتها للبحث عن الأشياء المتشابهة. بدلاً من استعلام البيانات بناءً على المطابقات الدقيقة، تسمح هذه القواعد للمستخدمين باسترجاع البيانات التي “تتشابه” مع استعلام معين، مما يجعلها لا تقدر بثمن لمهام مثل استرجاع الصور أو النص.
- مُصممة لتوسيع نطاقها للبيانات الكبيرة: مع نمو تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ينمو حجم البيانات التي يتم معالجتها. تم بناء قواعد البيانات المتجهة لتوسيع نطاقها، مما يضمن أنها يمكنها التعامل مع كميات هائلة من البيانات دون المساس بالأداء.
قواعد البيانات التقليدية:
- تخزين البيانات المنظمة: قواعد البيانات التقليدية، مثل قواعد البيانات العلائقية، مصممة لتخزين البيانات المنظمة. هذا يعني أن البيانات منظمة في جداول محددة، صفوف، وأعمدة، مما يضمن سلامة البيانات وثباتها.
- مُختصة بالعمليات CRUD: قواعد البيانات التقليدية مُختصة في المقام الأول بالعمليات CRUD. هذا يعني أنها مصممة للتعامل بكفاءة مع إنشاء، قراءة، تحديث، وحدف إدخالات البيانات، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات، من خدمات الويب إلى البرامج المؤسسية.
- هيكل ثابت: واحدة من الخصائص المحددة لقواعد البيانات التقليدية هي هيكلها الثابت. بمجرد تحديد هيكل القاعدة، يمكن أن يكون تغييره معقداً ومستهلكاً للوقت. هذه الصلابة تضمن ثبات البيانات ولكن يمكن أن تكون أقل مرونة من طبيعة الهيكل بدون схема أو هيكل ديناميكي لبعض قواعد البيانات الحديثة.
تُجدى قواعد البيانات التقليدية في التعامل مع تعقيدات التضمين، وهو تحدي يُستجاب له بسهولة بواسطة قواعد البيانات المتجهة.
تمثيلات المتجهة
الأساسي في عمل قواعد البيانات المتجهة هو المفهوم الأساسي لتمثيل أشكال مختلفة من البيانات باستخدام متجهات رقمية. لنأخذ صورة كمثال. عندما ترى صورة لقط، قد تكون هذه الصورة مجرد صورة قط لطيفة بالنسبة لنا، ولكن对于 الآلة، يمكن تحويلها إلى متجه فريد ذي 512 بعد مثل:
[0.23, 0.54, 0.32, …, 0.12, 0.45, 0.90]
باستخدام قواعد البيانات المتجهة، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية القيام بأشياء أكثر. يمكنها العثور على المعلومات بناءً على المعنى وتذكر الأشياء لفترة طويلة. ومن المثير للاهتمام أن هذه الطريقة لا تقتصر على الصور فقط. يمكن وضع البيانات النصية المليئة بالمعنى السياقي والsemantic في أشكال متجهة أيضاً.
الذكاء الاصطناعي التوليدي وضرورة قواعد البيانات المتجهة
الذكاء الاصطناعي التوليدي غالباً ما يتضمن التضمين. khulًا،khulًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يتم تحويل الكلمات أو الجمل إلى متجهات تحمل المعنى الدلالي. عند توليد نص شبيه بالبشر، يحتاج النموذج إلى مقارنة واسترجاع التضمينات ذات الصلة بسرعة، مما يضمن أن النص المتولّد يحافظ على المعاني السياقية.
tương tự، في توليد الصور أو الصوت، يلعب التضمين دوراً حاسماً في ترميز الأنماط والميزات. من أجل عمل هذه النماذج بفعالية، يحتاجون إلى قاعدة بيانات تسمح بالاسترجاع الفوري للمتجهات الشبيهة، مما يجعل قواعد البيانات المتجهة مكوناً أساسياً في لغز الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يتم إنشاء التضمين للغة الطبيعية عادةً باستخدام نماذج مسبقة التدريب مثل:
- GPT-3 و GPT-4: OpenAI’s GPT-3 (الترانسفورمر التوليدي المسبق التدريب 3) كان نموذجاً هاماً في مجتمع معالجة اللغة الطبيعية مع 175 مليار معامل. بعد ذلك، GPT-4، مع عدد أكبر من المعاملات، يواصل دفع الحدود في توليد تضمينات عالية الجودة. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات متنوعة، مما يتيح لها إنشاء تضمينات تحمل مجموعة واسعة من الدقة اللغوية.
- BERT وأشكاله: BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من الترانسفورمر) من جوجل، هو نموذج آخر مهم شهد تحديثات وتنويعات مختلفة مثل RoBERTa و DistillBERT. التدريب ثنائي الاتجاه ل BERT، الذي يقرأ النص في كلا الاتجاهين، هو خاصية ملائمة بشكل خاص لفهم السياق المحيط بكلمة.
- ELECTRA: نموذج أحدث يتميز بالكفاءة ويؤدي بنفس مستوى النماذج الأكبر مثل GPT-3 و BERT، مع الحاجة إلى موارد حاسوبية أقل. ELECTRA يفرق بين البيانات الحقيقية والوهمية أثناء التدريب المسبق، مما يساعد في توليد تضمينات أكثر دقة.
فهم العملية المذكورة أعلاه:
في البداية، يتم استخدام نموذج التضمين لتحويل المحتوى المطلوب إلى تضمينات متجهة. بعد توليدها، يتم تخزين هذه التضمينات داخل قاعدة بيانات متجهة. من أجل تسهيل التتبع والملاءمة، تحتفظ هذه التضمينات المخزنة برابط أو مرجع إلى المحتوى الأصلي الذي تم اشتقاقه منه.
فيما بعد، عندما يطرح مستخدم أو نظام سؤالاً إلى التطبيق، يتدخل نموذج التضمين مرة أخرى. يتحول هذا السؤال إلى تضمينات متطابقة. ثم تبحث هذه التضمينات الجديدة قاعدة البيانات المتجهة، تبحث عن تمثيلات متجهة شبيهة. التضمينات التي تم تحديدها كمتطابقات لها علاقة مباشرة مع المحتوى الأصلي، مما يضمن أن سؤال المستخدم يتم استجابته بنتائج ذات صلة ودقيقة.
تمويل متزايد لرواد قواعد البيانات المتجهة
مع زيادة شعبية الذكاء الاصطناعي، تقوم العديد من الشركات بزيادة الاستثمارات في قواعد البيانات المتجهة لتحسين خوارزمياتها وجعلها أسرع. يمكن ملاحظة ذلك من الاستثمارات الأخيرة في شركات قواعد البيانات المتجهة الناشئة مثل Pinecone و Chroma DB و Weviate.
الشركات الكبيرة مثل مايكروسوفت لديها أدواتها الخاصة أيضاً. على سبيل المثال، Azure Cognitive Search يسمح للأعمال بإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي باستخدام قواعد البيانات المتجهة.
Oracle أعلنت مؤخراً عن ميزات جديدة لقاعدة بياناتها Database 23c، مع تقديم قاعدة بيانات متجهة متكاملة. تمت تسمية “AI Vector Search”، وستكون لها نوع بيانات جديد وفهارس وأدوات بحث لتخزين وتصفية البيانات مثل المستندات والصور باستخدام المتجهات. تدعم Retrieval Augmented Generation (RAG)، الذي يجمع بين نماذج اللغة الكبيرة مع بيانات الأعمال للحصول على أجوبة أفضل لأسئلة اللغة دون مشاركة البيانات الخاصة.
الاعتبارات الأساسية لقواعد البيانات المتجهة
مetrics المسافة
فعالية البحث عن التشابه يعتمد على معيار المسافة المُختار. تشمل المعايير الشائعة مسافة يوكليديان و تشابه الكوزين، كل منها يلبي أنواع مختلفة من توزيعات المتجهات.
التحديد
نظرًا لأبعاد المتجهات العالية، فإن أساليب التحديد التقليدية لا تصلح. تستخدم قواعد البيانات المتجهة تقنيات مثل الرسوم البيانية المتعددة الأبعاد القابلة للتنقل (HNSW) أو أشجار Annoy، مما يسمح بتقسيم كفء لفضاء المتجهات والبحث السريع عن الجيران الأقرب.
Annoy tree (Source)
Annoy هو طريقة تستخدم ما يسمى أشجار البحث الثنائي. يقسم فضاء البيانات عدة مرات ويفحص فقط جزءًا منه للعثور على جيران قريبين.
Hierarchical Navigable Small World (HNSW) graphs (Source)
الرسوم البيانية HNSW، من ناحية أخرى، تشبه الشبكات. ترتبط النقاط البيانية بطرق خاصة لجعل البحث أسرع. تساعد هذه الرسوم البيانية في العثور بسرعة على النقاط القريبة في البيانات.
التوسع
随ما تنمو مجموعات البيانات، يزداد تحدي الحفاظ على أوقات استرجاع سريعة. الأنظمة الموزعة، وتسريع GPU، وإدارة الذاكرة المُحسنة هي بعض الطرق التي تتعامل بها قواعد البيانات المتجهة مع التوسع.
دور قواعد البيانات المتجهة: الآثار والفرص
1. بيانات التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المتقدمة:
نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل DALL-E و GPT-3، يتم تدريبها باستخدام كميات هائلة من البيانات. تتكون هذه البيانات غالباً من متجهات مستخرجة من مصادر متنوعة، بما في ذلك الصور، النصوص، الشفرة، ومجالات أخرى. تقوم قواعد البيانات المتجهة بتحضير وتخزين هذه مجموعات البيانات بدقة، مما يسمح للنماذج بالاستفادة من معرفة العالم وتحليلها عن طريق تحديد الأنماط والعلاقات داخل هذه المتجهات.
2. تعزيز تعلم القليل من الأمثلة:
تعلم القليل من الأمثلة هو تقنية تدريب للذكاء الاصطناعي حيث يتم تدريب النماذج على بيانات محدودة. تقوم قواعد البيانات المتجهة بتعزيز هذه الطريقة من خلال الحفاظ على فهرس متجه قوي. عندما يتم تعرض نموذج لعدد قليل من المتجهات – على سبيل المثال، بعض الصور للطيور – يمكنه بسرعة استخلاص مفهوم أوسع للطيور من خلال التعرف على التشابه والعلاقات بين هذه المتجهات.
3. تحسين أنظمة التوصية:
تستخدم أنظمة التوصية قواعد البيانات المتجهة لاقتراح المحتوى المتوافق مع تفضيلات المستخدم. من خلال تحليل سلوك المستخدم وملفه وطلباته، يتم استخراج متجهات تشير إلى اهتماماته. ثم تقوم النظام بفحص قاعدة البيانات المتجهة للعثور على متجهات المحتوى التي تشبه هذه متجهات الاهتمام، مما يضمن توصيات دقيقة.
4. استرجاع المعلومات الدلالي:
الأساليب التقليدية للبحث تعتمد على مطابقات الكلمات الدقيقة. ومع ذلك، تمكن قواعد البيانات المتجهة الأنظمة من فهم واسترجاع المحتوى بناءً على التشابه الدلالي. هذا يعني أن عمليات البحث تصبح أكثر直觉ية، حيث تركز على المعنى الكامن وراء الاستعلام بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات. على سبيل المثال، عندما يقوم المستخدمون بإدخال استعلام، يتم مقارنة المتجه المقابل مع متجهات في قاعدة البيانات للعثور على محتوى يتوافق مع نية الاستعلام، وليس فقط صياغته.
5. البحث المتعدد الوسائط:
البحث المتعدد الوسائط هو تقنية متطورة تدمج بيانات من مصادر متعددة، مثل النصوص، الصور، الصوت، والفيديو. تعمل قواعد البيانات المتجهة كالعصب الأساسي لهذه الطريقة من خلال السماح بالتحليل المشترك لمتجهات من وسائط مختلفة. هذا يؤدي إلى تجربة بحث شاملة، حيث يمكن للمستخدمين استرجاع المعلومات من مجموعة متنوعة من المصادر بناءً على استعلام واحد، مما يؤدي إلى رؤى أكثر غنى ونتائج شاملة.
الختام
عالم الذكاء الاصطناعي يتغير بسرعة. إنه يلمس العديد من الصناعات، ويجلب أموراً جيدة ومشاكل جديدة. التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي تؤكد على الدور الحاسم لقواعد البيانات المتجهة في إدارة وتحليل البيانات متعددة الأبعاد.
هذه الأنظمة التخزينية المتخصصة، القادرة على التعامل مع متجهات عالية الأبعاد من أشكال بيانات مختلفة مثل الصور، النص، أو الصوت، تقف كالمفتاح في عمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، خاصة في مجال عمليات البحث عن التشابه.
تزداد أهميتها بشكل أكبر من الاستثمارات التي تتدفق إلى هذا القطاع، مع شركات ناشئة مثل Pinecone وشركات عملاقة مثل Microsoft تساهم بنشاط في التقدم.
