Skaleeritava vektorotsingu kvantimistehnikate võrdlemine

Kujutage ette, et otsite sarnaseid asju ainult märksõnade asemel sügavama ülevaate põhjal. Selle vastu aitavad vektorandmebaasid ja sarnasusotsingud. Vektorandmebaasid lubada vektori sarnasuse otsing. See kasutab otsingupäringutes andmepunktide leidmiseks vektorite vahelist kaugust.

Samas võib suuremõõtmeliste andmete sarnasuse otsing olla aeglane ja ressursimahukas. Sisestage kvantimistehnikad! Need mängivad olulist rolli andmesalvestuse optimeerimisel ja andmeotsingu kiirendamisel vektorandmebaasides.

See artikkel uurib erinevaid kvantimistehnikaid, nende tüüpe ja tegelikke kasutusjuhtumeid.

Mis on kvantimine ja kuidas see toimib?

Kvantimine on pidevate andmete teisendamine diskreetseteks andmepunktideks. Eriti siis, kui tegemist on miljardiskaalas parameetritega, on kvantimine haldamiseks ja töötlemiseks hädavajalik. Vektorandmebaasides teisendab kvantimine suuremõõtmelised andmed tihendatud ruumiks, säilitades samal ajal olulised tunnused ja vektorite kaugused.

Kvantimine vähendab oluliselt mälu kitsaskohti ja parandab salvestamise efektiivsust.

Kvantimisprotsess hõlmab kolme põhiprotsessi:

1. Kõrgmõõtmeliste vektorite tihendamine

Kvantimisel kasutame selliseid tehnikaid nagu koodiraamatu genereerimine, funktsioonide projekteerimine ja kodeerimine. Need tehnikad suruvad kokku kõrgmõõtmelised vektormanused madalamõõtmelisse alamruumi. Teisisõnu, vektor on jagatud arvukateks alamvektoriteks. Vektormanused kujutavad endast heli, kujutiste, videote, teksti või signaaliandmete numbrilisi esitusi, mis võimaldavad hõlpsamat töötlemist.

2. Diskreetsete väärtuste vastendamine

See samm hõlmab madalamõõtmeliste alamvektorite kaardistamist diskreetsete väärtustega. Kaardistamine vähendab veelgi iga alamvektori bittide arvu.

3. Tihendatud vektormälu

Lõpuks paigutatakse alamvektorite diskreetsed väärtused algse vektori andmebaasi. Tihendatud andmed, mis esindavad sama teavet vähemate bittidena, optimeerivad nende salvestamist.

Vektorandmebaaside kvantiseerimise eelised

Kvantimine pakub mitmeid eeliseid, mille tulemuseks on parem arvutus ja väiksem mälumaht.

1. Tõhus skaleeritav vektorotsing

Kvantimine optimeerib vektoriotsingut, vähendades võrdlusarvutuskulusid. Seetõttu nõuab vektorotsing vähem ressursse, parandades selle üldist tõhusust.

2. Mälu optimeerimine

Kvantiseeritud vektorid võimaldavad salvestada samasse ruumi rohkem andmeid. Lisaks on optimeeritud ka andmete indekseerimine ja otsing.

3. kiirus

Tõhusa salvestamise ja otsimisega kaasneb kiirem arvutamine. Vähendatud mõõtmed võimaldavad kiiremat töötlemist, sealhulgas andmete töötlemist, päringuid ja ennustusi.

Mõned populaarsed vektorandmebaasid nagu Qdrant, Käbikäppja Milvus pakuvad erinevaid kvantimistehnikaid erinevate kasutusjuhtudega.

Kasutage kohtuasju

Kvantimise võime vähendada andmete suurust, säilitades samal ajal olulist teavet, muudab selle kasulikuks varaks.

Sukeldume mõnda selle rakendusse sügavamalt.

1. Pildi- ja videotöötlus

Piltidel ja videoandmetel on laiem parameetrite valik, mis suurendab oluliselt arvutuslikku keerukust ja mälumahtu. Kvantiseerimine tihendab andmeid ilma olulisi üksikasju kaotamata, võimaldades tõhusat salvestamist ja töötlemist. See kiirendab piltide ja videote otsimist.

2. Masinõppe mudeli tihendamine

Tehisintellekti mudelite koolitamine suurtel andmekogudel on intensiivne ülesanne. Kvantimine aitab vähendada mudeli suurus ja keerukus ilma selle tõhusust kahjustamata.

3. Signaalitöötlus

Signaaliandmed kujutavad endast pidevaid andmepunkte, nagu GPS või seirematerjal. Kvantimine kaardistab andmed diskreetseteks väärtusteks, võimaldades kiiremat salvestamist ja analüüsi. Lisaks kiirendavad tõhus salvestamine ja analüüs otsingutoiminguid, võimaldades signaalide kiiremat võrdlemist.

Erinevad kvantimistehnikad

Kuigi kvantimine võimaldab sujuvalt käsitleda miljardiskaala parameetreid, ohustab see pöördumatut teabekadu. Õige tasakaalu leidmine vastuvõetava teabekao ja tihendamise vahel parandab aga tõhusust.

Igal kvantimistehnikal on plusse ja miinuseid. Enne valimist peaksite mõistma tihendusnõudeid, samuti iga tehnika tugevusi ja piiranguid.

1. Binaarne kvantimine

Binaarne kvantimine on meetod, mis teisendab kõik vektori manustused 0-ks või 1-ks. Kui väärtus on suurem kui 0, vastendatakse see 1-ks, vastasel juhul märgitakse see 0-ks. Seetõttu teisendab see suuremõõtmelised andmed oluliselt madalama mõõtmega. kiirem sarnasuse otsing.

Valem

Valem on:

Binaarne kvantimisvalem. Pilt autorilt.

Siin on näide, kuidas binaarne kvantimine vektoril toimib.

Binaarse kvantimise graafiline esitus. Pilt autorilt.

Tugevused

• Kiireim otsing, mis ületab nii skalaarse kui ka tootekvantimise tehnikat.
• Vähendab mälumahtu a võrra tegur 32.

Piirangud

• Suurem teabekao suhe.
• Vektori komponendid nõuavad keskmist, mis on ligikaudu võrdne nulliga.
• Kehv jõudlus väikesemõõtmeliste andmete puhul suurema teabekao tõttu.
• Parimate tulemuste saavutamiseks on vaja uuesti hindamist.

Vektor andmebaasid nagu Qdrant ja Kuduma pakkuda binaarset kvantiseerimist.

2. Skalaarne kvantiseerimine

Skalaarne kvantimine teisendab ujukoma- või kümnendarvud täisarvudeks. See algab iga mõõtme minimaalse ja maksimaalse väärtuse tuvastamisega. Seejärel jagatakse tuvastatud vahemik mitmeks prügikastiks. Lõpuks määratakse iga mõõtme iga väärtus prügikasti.

Kvantiseeritud vektorite täpsuse või detailsuse tase sõltub salvete arvust. Rohkem prügikaste tagab suurema täpsuse, jäädvustades peenemaid detaile. Seetõttu sõltub vektorotsingu täpsus ka salvete arvust.

Valem

Valem on:

Skalaarse kvantimise valem. Pilt autorilt.

Siin on näide sellest, kuidas skalaarne kvantimine vektoril toimib.

Skalaarse kvantimise graafiline esitus. Pilt autorilt.

Tugevused

• Tähtis mälu optimeerimine.
• Väike infokaotus.
• Osaliselt pöörduv protsess.
• Kiire kokkusurumine.
• Tõhus skaleeritav otsing väikese teabekao tõttu.

Piirangud

• Otsingukvaliteedi kerge langus.
• Madalamõõtmelised vektorid on vastuvõtlikumad teabe kadumisele, kuna iga andmepunkt kannab olulist teavet.

Vektorandmebaasid nagu Qdrant ja Milvus pakuvad skalaarset kvantiseerimist.

3. Toote kvantifitseerimine

Produktikvantimine jagab vektorid alamvektoriteks. Iga sektsiooni jaoks arvutatakse keskpunktid ehk tsentroidid kasutades klasterdamisalgoritmid. Nende lähimad tsentroidid esindavad siis iga alamvektorit.

Sarnasusotsing toodete kvantiseerimisel toimib jagades otsinguvektori sama arvu alamvektoriteks. Seejärel luuakse sarnaste tulemuste loend iga alamvektori tsentroidi ja päringu alamvektori kauguse kasvavas järjekorras. Kuna vektoriotsingu protsess võrdleb kaugust päringu alamvektoritest kvantiseeritud vektori tsentroididega, on otsingutulemused vähem täpsed. Toote kvantimine aga kiirendab sarnasuse otsimise protsessi ja suuremat täpsust saab saavutada alamvektorite arvu suurendamisega.

Valem

Tsenroidide leidmine on iteratiivne protsess. See kasutab eukleidilise kauguse ümberarvutamist iga andmepunkti ja selle tsentroidi vahel kuni lähenemiseni. Eukleidilise kauguse valem n-mõõtmelises ruumis on järgmine:

Toote kvantifitseerimise valem. Pilt autorilt.

Siin on näide toote kvantimise toimimisest vektoril.

Toote kvantimise graafiline esitus. Pilt autorilt.

Tugevused

• Kõrgeim tihendusaste.
• Parem salvestamise tõhusus kui muud tehnikad.

Piirangud

• Ei sobi madalamõõtmeliste vektorite jaoks.
• Ressursimahukas tihendamine.

Vektor andmebaasid nagu Qdrant ja Weaviate pakuvad toodete kvantifitseerimist.

Õige kvantimismeetodi valimine

Igal kvantimismeetodil on oma plussid ja miinused. Õige meetodi valik sõltub teguritest, mille hulka kuuluvad, kuid mitte ainult:

• Andmete dimensioon
• Kompressiooni-täpsuse kompromiss
• Tõhususe nõuded
• Ressursipiirangud.

Mõelge allolevale võrdlustabelile, et paremini mõista, milline kvantimistehnika teie kasutusjuhtumile sobib. See diagramm tõstab esile iga kvantimismeetodi täpsuse, kiiruse ja tihendustegurid.

Pildi autor Qdrant

Alates salvestusruumi optimeerimisest kuni kiirema otsinguni – kvantimine leevendab miljardiskaala parameetrite salvestamisega seotud väljakutseid. Nõuete ja kompromisside eelnev mõistmine on aga eduka rakendamise jaoks ülioluline.

Viimaste trendide ja tehnoloogia kohta lisateabe saamiseks külastage Ühendage AI.