Rollen af ​​vektordatabaser i moderne generative AI-applikationer

For at generative AI-applikationer i stor skala kan fungere effektivt, kræver det et godt system til at håndtere en masse data. Et sådant vigtigt system er vektordatabasen. Det, der adskiller denne database, er dens evne til at håndtere mange typer data som tekst, lyd, billeder og videoer i tal-/vektorform.

Hvad er vektordatabaser?

Vector database er et specialiseret lagringssystem designet til at håndtere højdimensionelle vektorer effektivt. Disse vektorer, som kan opfattes som punkter i et multidimensionelt rum, repræsenterer ofte indlejringer eller komprimerede repræsentationer af mere komplekse data som billeder, tekst eller lyd.

Vektordatabaser giver mulighed for hurtige lighedssøgninger blandt disse vektorer, hvilket muliggør hurtig hentning af de mest lignende elementer fra et stort datasæt.

Traditionelle databaser vs. vektordatabaser

Vektordatabaser:

• Håndterer højdimensionelle data: Vektordatabaser er designet til at administrere og gemme data i højdimensionelle rum. Dette er især nyttigt til applikationer som maskinlæring, hvor datapunkter (såsom billeder eller tekst) kan repræsenteres som vektorer i flerdimensionelle rum.
• Optimeret til lighedssøgning: Et iøjnefaldende træk ved vektordatabaser er deres evne til at udføre lighedssøgninger. I stedet for at forespørge data baseret på eksakte matches, giver disse databaser brugere mulighed for at hente data, der er "lignende" til en given forespørgsel, hvilket gør dem uvurderlige til opgaver som billed- eller teksthentning.
• Skalerbar til store datasæt: I takt med at AI- og maskinlæringsapplikationer fortsætter med at vokse, vokser mængden af ​​data, de behandler. Vektordatabaser er bygget til at skalere, hvilket sikrer, at de kan håndtere enorme mængder data uden at gå på kompromis med ydeevnen.

Traditionelle databaser:

• Struktureret datalagring: Traditionelle databaser, ligesom relationelle databaser, er designet til at gemme strukturerede data. Det betyder, at data er organiseret i foruddefinerede tabeller, rækker og kolonner, hvilket sikrer dataintegritet og konsistens.
• Optimeret til CRUD-operationer: Traditionelle databaser er primært optimeret til CRUD-operationer. Det betyder, at de er designet til effektivt at oprette, læse, opdatere og slette dataindtastninger, hvilket gør dem velegnede til en lang række applikationer, lige fra webtjenester til virksomhedssoftware.
• Fast skema: Et af de definerende kendetegn ved mange traditionelle databaser er deres faste skema. Når først databasestrukturen er defineret, kan det være komplekst og tidskrævende at foretage ændringer. Denne stivhed sikrer datakonsistens, men kan være mindre fleksibel end den skemaløse eller dynamiske skemakarakter af nogle moderne databaser.

Generativ AI og behovet for vektordatabaser

Generativ AI involverer ofte indlejringer. Tag for eksempel ordindlejringer i naturlig sprogbehandling (NLP). Ord eller sætninger transformeres til vektorer, der fanger semantisk betydning. Når man genererer menneskelignende tekst, skal modeller hurtigt sammenligne og hente relevante indlejringer for at sikre, at den genererede tekst bevarer kontekstuelle betydninger.

Vector Enbeddings & Database

På samme måde spiller indlejringer i billed- eller lydgenerering en afgørende rolle i kodningen af ​​mønstre og funktioner. For at disse modeller skal fungere optimalt, kræver de en database, der giver mulighed for øjeblikkelig hentning af lignende vektorer, hvilket gør vektordatabaser til en væsentlig komponent i det generative AI-puslespil.

Oprettelse af indlejringer til naturligt sprog involverer normalt brug af fortrænede modeller som:

• GPT-3 og GPT-4: OpenAI's GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) har været en monumental model i NLP-samfundet med 175 milliarder parametre. Efter det fortsætter GPT-4, med et endnu større antal parametre, med at skubbe grænserne for at generere indlejringer af høj kvalitet. Disse modeller er trænet på forskellige datasæt, hvilket gør dem i stand til at skabe indlejringer, der fanger en bred vifte af sproglige nuancer.
• BERT og dens varianter: BERTI (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) af Google, er en anden vigtig model, der har set forskellige opdateringer og iterationer som RoBERTa og DistillBERT. BERTs tovejsuddannelse, som læser tekst i begge retninger, er særlig dygtig til at forstå sammenhængen omkring et ord.
• ELECTRA: En nyere model, der er effektiv og yder på niveau med meget større modeller som GPT-3 og BERT, mens den kræver færre computerressourcer. ELECTRA skelner mellem ægte og falske data under fortræning, hvilket hjælper med at generere mere raffinerede indlejringer.

Kilde

Forståelse af ovenstående proces:

Indledningsvis anvendes en indlejringsmodel til at transformere det ønskede indhold til vektorindlejringer. Når de er genereret, gemmes disse indlejringer i en vektordatabase. For nem sporbarhed og relevans opretholder disse lagrede indlejringer et link eller en reference til det originale indhold, de er afledt af.

Senere, når en bruger eller et system stiller et spørgsmål til applikationen, springer den samme indlejringsmodel i gang. Det transformerer denne forespørgsel til tilsvarende indlejringer. Disse nydannede indlejringer søger derefter i vektordatabasen og søger lignende vektorrepræsentationer. De indlejringer, der identificeres som matches, har en direkte tilknytning til deres originale indhold, hvilket sikrer, at brugerens forespørgsel bliver mødt med relevante og nøjagtige resultater.

Stigende finansiering for nytilkomne i vektordatabasen

Med AI's stigende popularitet lægger mange virksomheder flere penge i vektordatabaser for at gøre deres algoritmer bedre og hurtigere. Dette kan ses med de seneste investeringer i vektordatabase-startups som Grankogle, Chroma DBog Weviate.

Landskab af vektordatabaser

Store samarbejder som Microsoft har også deres egne værktøjer. For eksempel, Azure kognitiv søgning lader virksomheder oprette AI-værktøjer ved hjælp af vektordatabaser.

Oracle annoncerede også for nylig nye funktioner til sin Database 23c, der introducerer en integreret vektordatabase. Med navnet "AI Vector Search" vil den have en ny datatype, indekser og søgeværktøjer til at gemme og søge gennem data som dokumenter og billeder ved hjælp af vektorer. Det understøtter Retrieval Augmented Generation (RAG), som kombinerer store sprogmodeller med forretningsdata for bedre svar på sprogspørgsmål uden at dele private data.

Primære overvejelser ved vektordatabaser

Afstandsmålinger

Effektiviteten af ​​en lighedssøgning afhænger af den valgte afstandsmetrik. Fælles målinger omfatter Euklidisk afstand , cosinus lighed, der hver især henvender sig til forskellige typer vektorfordelinger.

Indeksering

I betragtning af vektorernes høje dimensionalitet skærer traditionelle indekseringsmetoder det ikke. Vektordatabaser bruger teknikker som f.eks Hierarkisk sejlbar lille verden (HNSW) grafer eller Irriterende træer, hvilket muliggør effektiv opdeling af vektorrummet og hurtige søgninger efter nærmeste.

Irriterende træ (Kilde)

Irritation er en metode, der bruger noget, der hedder binære søgetræer. Det opdeler vores datarum mange gange og ser kun på en del af det for at finde tætte naboer.

Hierarchical Navigable Small World (HNSW) grafer (Kilde)

HNSW-grafer er på den anden side ligesom netværk. De forbinder datapunkter på en særlig måde for at gøre søgningen hurtigere. Disse grafer hjælper med hurtigt at finde tætte punkter i dataene.

Skalerbarhed

Efterhånden som datasæt vokser, vokser udfordringen med at opretholde hurtige genfindingstider. Distribuerede systemer, GPU-acceleration og optimeret hukommelsesstyring er nogle måder, hvorpå vektordatabaser tackler skalerbarhed.

Rolle af vektordatabaser: Implikationer og muligheder

1. Træningsdata til banebrydende Generative AI-modeller: Generative AI-modeller, såsom DALL-E og GPT-3, trænes ved hjælp af enorme mængder data. Disse data omfatter ofte vektorer udvundet fra et utal af kilder, herunder billeder, tekster, kode og andre domæner. Vektordatabaser kuraterer og administrerer omhyggeligt disse datasæt, hvilket giver AI-modeller mulighed for at assimilere og analysere verdens viden ved at identificere mønstre og relationer inden for disse vektorer.

2. Fremme af få-skuds-læring: Few-shot learning er en AI-træningsteknik, hvor modeller trænes med begrænset data. Vektordatabaser forstærker denne tilgang ved at opretholde et robust vektorindeks. Når en model blot udsættes for en håndfuld vektorer - f.eks. nogle få billeder af fugle - kan den hurtigt ekstrapolere det bredere begreb om fugle ved at genkende ligheder og relationer mellem disse vektorer.

3. Forbedring af anbefalingssystemer: Recommender-systemer bruger vektordatabaser til at foreslå indhold, der er nøje tilpasset en brugers præferencer. Ved at analysere en brugers adfærd, profil og forespørgsler udvindes vektorer, der indikerer deres interesser. Systemet scanner derefter vektordatabasen for at finde indholdsvektorer, der ligner disse interessevektorer, hvilket sikrer præcise anbefalinger.

4. Semantisk Informationsindhentning: Traditionelle søgemetoder er afhængige af eksakte søgeord. Vektordatabaser giver imidlertid systemer mulighed for at forstå og hente indhold baseret på semantisk lighed. Det betyder, at søgninger bliver mere intuitive og fokuserer på den underliggende betydning af forespørgslen frem for kun at matche ord. For eksempel, når brugere indtaster en forespørgsel, sammenlignes den tilsvarende vektor med vektorer i databasen for at finde indhold, der stemmer overens med forespørgslens hensigt, ikke kun dens frasering.

5. Multimodal søgning: Multimodal søgning er en ny teknik, der integrerer data fra flere kilder, såsom tekst, billeder, lyd og video. Vektordatabaser tjener som rygraden i denne tilgang ved at give mulighed for kombineret analyse af vektorer fra forskellige modaliteter. Dette resulterer i en holistisk søgeoplevelse, hvor brugere kan hente information fra en række forskellige kilder baseret på en enkelt forespørgsel, hvilket fører til rigere indsigt og mere omfattende resultater.

Konklusion

AI-verdenen ændrer sig hurtigt. Det berører mange brancher, bringer gode ting og nye problemer. De hurtige fremskridt inden for Generativ AI understreger vektordatabasernes vitale rolle i styring og analyse af multidimensionelle data.