Role vektorových databází v moderních generativních aplikacích umělé inteligence

Aby rozsáhlé generativní aplikace umělé inteligence fungovaly efektivně, potřebují dobrý systém, který zvládne spoustu dat. Jedním z takových důležitých systémů je vektorová databáze. Co odlišuje tuto databázi, je její schopnost pracovat s mnoha typy dat, jako je text, zvuk, obrázky a videa v číselné/vektorové formě.

Co jsou vektorové databáze?

Vektorová databáze je specializovaný úložný systém navržený pro efektivní práci s vysokorozměrnými vektory. Tyto vektory, které lze považovat za body ve vícerozměrném prostoru, často představují vložení nebo komprimované reprezentace složitějších dat, jako jsou obrázky, text nebo zvuk.

Vektorové databáze umožňují rychlé vyhledávání podobnosti mezi těmito vektory, což umožňuje rychlé vyhledání nejpodobnějších položek z rozsáhlého souboru dat.

Tradiční databáze vs. vektorové databáze

Vektorové databáze:

• Zpracovává vysokorozměrná data: Vektorové databáze jsou navrženy pro správu a ukládání dat ve vysokorozměrných prostorech. To je užitečné zejména pro aplikace, jako je strojové učení, kde lze datové body (jako jsou obrázky nebo text) reprezentovat jako vektory ve vícerozměrných prostorech.
• Optimalizováno pro vyhledávání podobností: Jednou z výjimečných vlastností vektorových databází je jejich schopnost provádět podobnostní vyhledávání. Namísto dotazování na data na základě přesné shody umožňují tyto databáze uživatelům získávat data, která jsou „podobná“ danému dotazu, což je činí neocenitelnými pro úkoly, jako je získávání obrázků nebo textu.
• Škálovatelné pro velké datové sady: Jak AI a aplikace strojového učení neustále rostou, roste i množství dat, která zpracovávají. Vektorové databáze jsou vytvářeny na míru, což zajišťuje, že dokážou zpracovat obrovské množství dat bez kompromisů ve výkonu.

Tradiční databáze:

• Úložiště strukturovaných dat: Tradiční databáze, stejně jako relační databáze, jsou navrženy pro ukládání strukturovaných dat. To znamená, že data jsou organizována do předdefinovaných tabulek, řádků a sloupců, což zajišťuje integritu a konzistenci dat.
• Optimalizováno pro operace CRUD: Tradiční databáze jsou primárně optimalizovány pro operace CRUD. To znamená, že jsou navrženy tak, aby efektivně vytvářely, četly, aktualizovaly a odstraňovaly datové záznamy, takže jsou vhodné pro širokou škálu aplikací, od webových služeb po podnikový software.
• Opravené schéma: Jednou z definujících charakteristik mnoha tradičních databází je jejich pevné schéma. Jakmile je struktura databáze definována, může být provádění změn složité a časově náročné. Tato rigidita zajišťuje konzistenci dat, ale může být méně flexibilní než povaha bez schémat nebo dynamických schémat některých moderních databází.

Generativní AI a potřeba vektorových databází

Generativní AI často zahrnuje vkládání. Vezměte si například vkládání slov do zpracování přirozeného jazyka (NLP). Slova nebo věty jsou transformovány do vektorů, které zachycují sémantický význam. Při generování lidského textu musí modely rychle porovnávat a získávat relevantní vložení, aby bylo zajištěno, že vygenerovaný text si zachová kontextový význam.

Vector Enbedddings & Database

Podobně při vytváření obrazu nebo zvuku hrají vkládání klíčovou roli při kódování vzorů a funkcí. Aby tyto modely fungovaly optimálně, vyžadují databázi, která umožňuje okamžité vyhledání podobných vektorů, což z vektorových databází činí základní součást generativní AI puzzle.

Vytváření vložení pro přirozený jazyk obvykle zahrnuje použití předem trénovaných modelů, jako jsou:

• GPT-3 a GPT-4: GPT-3 OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) byl monumentální model v komunitě NLP se 175 miliardami parametrů. V návaznosti na něj GPT-4 s ještě větším počtem parametrů nadále posouvá hranice v generování vysoce kvalitních vložení. Tyto modely jsou trénovány na různých souborech dat, což jim umožňuje vytvářet vložení, která zachycují širokou škálu jazykových nuancí.
• BERT a jeho varianty: BERTI (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) od společnosti Google, je dalším významným modelem, který zaznamenal různé aktualizace a iterace, jako je RoBERTa a DistillBERT. Obousměrné školení BERT, které čte text v obou směrech, je obzvláště zběhlé v porozumění kontextu obklopujícího slovo.
• ELECTRA: Novější model, který je efektivní a funguje na stejné úrovni jako mnohem větší modely, jako jsou GPT-3 a BERT, a přitom vyžaduje méně výpočetních zdrojů. ELECTRA rozlišuje mezi skutečnými a falešnými daty během předběžného školení, což pomáhá při generování jemnějších vložení.

Zdroj

Pochopení výše uvedeného procesu:

Zpočátku se používá model vkládání k transformaci požadovaného obsahu na vektorová vkládání. Po vygenerování se tato vložení uloží do vektorové databáze. Pro snadnou sledovatelnost a relevanci uchovávají tato uložená vložení odkaz nebo odkaz na původní obsah, ze kterého byly odvozeny.

Později, když uživatel nebo systém položí aplikaci otázku, skočí do akce stejný model vkládání. Transformuje tento dotaz na odpovídající vložení. Tato nově vytvořená vložení pak prohledávají vektorovou databázi a hledají podobné vektorové reprezentace. Vložení identifikovaná jako shody mají přímou souvislost s jejich původním obsahem, což zajišťuje, že dotaz uživatele bude splněn s relevantními a přesnými výsledky.

Rostoucí finanční prostředky pro nováčky vektorové databáze

S rostoucí popularitou umělé inteligence mnoho společností vkládá více peněz do vektorových databází, aby jejich algoritmy byly lepší a rychlejší. To lze vidět na nedávných investicích do startů vektorových databází, jako je Borová šiška, Chroma DB, a Weviate.

Krajina vektorových databází

Velké kooperace jako Microsoft mají také své vlastní nástroje. Například, Kognitivní vyhledávání Azure umožňuje podnikům vytvářet nástroje AI pomocí vektorových databází.

Oracle také nedávno oznámil nové funkce pro svůj Databáze 23c, která představuje integrovanou vektorovou databázi. S názvem „AI Vector Search“ bude mít nový datový typ, indexy a vyhledávací nástroje pro ukládání a prohledávání dat, jako jsou dokumenty a obrázky, pomocí vektorů. Podporuje to Retrieval Augmented Generation (RAG), který kombinuje velké jazykové modely s obchodními daty pro lepší odpovědi na jazykové otázky bez sdílení soukromých dat.

Primární úvahy o vektorových databázích

Metriky vzdálenosti

Efektivita hledání podobnosti závisí na zvolené metrice vzdálenosti. Mezi běžné metriky patří Euklidovská vzdálenost a kosinusová podobnost, z nichž každá vyhovuje různým typům rozložení vektorů.

Indexování

Vzhledem k vysoké dimenzionalitě vektorů to tradiční metody indexování nezkrátí. Vektorové databáze využívají techniky jako Hierarchický splavný malý svět (HNSW) grafy popř Obtěžovat stromy, což umožňuje efektivní rozdělení vektorového prostoru a rychlé vyhledávání nejbližších sousedů.

Obtěžující strom (Zdroj)

Annoy je metoda, která používá něco, čemu se říká binární vyhledávací stromy. Mnohokrát rozdělí náš datový prostor a podívá se pouze na jeho část, aby našel blízké sousedy.

Hierarchical Navigable Small World (HNSW) grafy (Zdroj)

Na druhé straně HNSW grafy jsou jako sítě. Speciálním způsobem spojují datové body, aby bylo vyhledávání rychlejší. Tyto grafy pomáhají rychle najít blízké body v datech.

Škálovatelnost

S rostoucími datovými sadami roste i výzva k udržení rychlých časů načítání. Distribuované systémy, akcelerace GPU a optimalizovaná správa paměti jsou některé způsoby, jak vektorové databáze řeší škálovatelnost.

Role vektorových databází: důsledky a příležitosti

1. Tréninková data pro Cutting-Edge Generativní modely umělé inteligence: Generativní modely umělé inteligence, jako jsou DALL-E a GPT-3, jsou trénovány pomocí obrovského množství dat. Tato data často obsahují vektory extrahované z nesčetných zdrojů, včetně obrázků, textů, kódu a dalších domén. Vektorové databáze tyto datové sady pečlivě upravují a spravují, což umožňuje modelům umělé inteligence vstřebat a analyzovat světové znalosti identifikací vzorců a vztahů v těchto vektorech.

2. Pokrok ve výuce několika výstřelů: Učení několika výstřelů je tréninková technika umělé inteligence, kde jsou modely trénovány s omezenými daty. Vektorové databáze tento přístup umocňují udržováním robustního vektorového indexu. Když je model vystaven pouze hrstce vektorů – řekněme několika obrázkům ptáků – může rychle extrapolovat širší koncept ptáků tím, že rozpozná podobnosti a vztahy mezi těmito vektory.

3. Vylepšení systémů doporučení: Systémy doporučení využívají vektorové databáze k navrhování obsahu úzce sladěného s preferencemi uživatele. Analýzou chování, profilu a dotazů uživatele jsou extrahovány vektory indikující jeho zájmy. Systém poté prohledá vektorovou databázi a najde vektory obsahu, které se těmto zájmovým vektorům velmi podobají, a zajistí tak přesná doporučení.

4. Sémantické Získávání informací: Tradiční metody vyhledávání spoléhají na přesné shody klíčových slov. Vektorové databáze však umožňují systémům chápat a získávat obsah na základě sémantické podobnosti. To znamená, že vyhledávání se stává intuitivnějším a zaměřuje se spíše na základní význam dotazu než na pouhé shody slov. Když například uživatelé zadají dotaz, odpovídající vektor se porovná s vektory v databázi, aby se našel obsah, který rezonuje se záměrem dotazu, nejen s jeho frází.

5. Multimodální vyhledávání: Multimodální vyhledávání je nově vznikající technika, která integruje data z více zdrojů, jako je text, obrázky, zvuk a video. Vektorové databáze slouží jako páteř tohoto přístupu tím, že umožňují kombinovanou analýzu vektorů z různých modalit. Výsledkem je holistické vyhledávání, kde uživatelé mohou získávat informace z různých zdrojů na základě jediného dotazu, což vede k bohatším přehledům a komplexnějším výsledkům.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Svět AI se rychle mění. Dotýká se mnoha odvětví, přináší dobré věci a nové problémy. Rychlý pokrok v generativní umělé inteligenci podtrhuje zásadní roli vektorových databází při správě a analýze vícerozměrných dat.