Skaalautuvan vektorihaun kvantisointitekniikoiden vertailu

Kuvittele etsiväsi samanlaisia ​​asioita syvempien oivallusten perusteella pelkkien avainsanojen sijaan. Siinä vektoritietokannat ja samankaltaisuushaut auttavat. Vektoritietokannat ota käyttöön vektorin samankaltaisuushaku. Se käyttää vektorien välistä etäisyyttä datapisteiden etsimiseen hakukyselyissä.

Samankaltaisuuden haku suuriulotteisessa datassa voi kuitenkin olla hidasta ja resurssiintensiivistä. Käytä kvantisointitekniikoita! Niillä on tärkeä rooli tiedon tallennuksen optimoinnissa ja tiedonhaun nopeuttamisessa vektoritietokannoista.

Tässä artikkelissa tarkastellaan erilaisia ​​kvantisointitekniikoita, niiden tyyppejä ja todellisia käyttötapauksia.

Mitä kvantisointi on ja miten se toimii?

Kvantisointi on prosessi, jossa jatkuva data muunnetaan erillisiksi tietopisteiksi. Varsinkin kun on kyse miljardin mittakaavan parametreista, kvantisointi on välttämätöntä hallinnassa ja prosessoinnissa. Vektoritietokannassa kvantisointi muuntaa suuriulotteiset tiedot pakattuun tilaan säilyttäen samalla tärkeitä piirteitä ja vektorien etäisyyksiä.

Kvantisointi vähentää merkittävästi muistin pullonkauloja ja parantaa tallennustehokkuutta.

Kvantisointiprosessi sisältää kolme avainprosessia:

1. Suurulotteisten vektorien pakkaaminen

Kvantisoinnissa käytämme tekniikoita, kuten koodikirjan luomista, ominaisuuksien suunnittelua ja koodausta. Nämä tekniikat pakkaavat korkeaulotteiset vektorin upotukset pieniulotteiseen aliavaruuteen. Toisin sanoen vektori on jaettu useisiin alivektoreihin. Vektori upotukset ovat äänen, kuvien, videoiden, tekstin tai signaalidatan numeerisia esityksiä, mikä mahdollistaa helpomman käsittelyn.

2. Kartoitus diskreeteihin arvoihin

Tämä vaihe sisältää pieniulotteisten alivektorien kuvaamisen diskreeteiksi arvoiksi. Mappaus vähentää edelleen kunkin alivektorin bittien määrää.

3. Pakattu vektorimuisti

Lopuksi alivektorien kartoitetut diskreetit arvot sijoitetaan alkuperäisen vektorin tietokantaan. Pakatut tiedot, jotka edustavat samaa tietoa harvemmilla bitteillä, optimoivat sen tallennustilan.

Kvantisoinnin edut vektoritietokantoihin

Kvantisointi tarjoaa joukon etuja, mikä parantaa laskentaa ja pienentää muistin jalanjälkeä.

1. Tehokas skaalautuva vektorihaku

Kvantisointi optimoi vektorihaun vähentämällä vertailun laskentakustannuksia. Siksi vektorihaku vaatii vähemmän resursseja, mikä parantaa sen yleistä tehokkuutta.

2. Muistin optimointi

Kvantisoiduilla vektoreilla voit tallentaa enemmän dataa samaan tilaan. Lisäksi tietojen indeksointi ja haku on myös optimoitu.

3. Nopeus

Tehokas tallennus ja haku tuo mukanaan nopeamman laskennan. Pienennetyt mitat mahdollistavat nopeamman käsittelyn, mukaan lukien tietojen käsittelyn, kyselyt ja ennusteet.

Jotkut suositut vektoritietokannat, kuten Kvadrantti, Käpyja Milvus tarjoavat erilaisia ​​kvantisointitekniikoita erilaisissa käyttötapauksissa.

Käytä koteloita

Kvantisoinnin kyky pienentää tiedon kokoa samalla kun säilytetään merkittävää tietoa, tekee siitä hyödyllisen voimavaran.

Sukellaanpa syvemmälle muutamaan sen sovelluksiin.

1. Kuvan ja videon käsittely

Kuvilla ja videodatalla on laajempi parametrivalikoima, mikä lisää merkittävästi laskennan monimutkaisuutta ja muistin tilaa. kvantisointi pakkaa tiedot menettämättä tärkeitä yksityiskohtia, mikä mahdollistaa tehokkaan tallennuksen ja käsittelyn. Tämä nopeuttaa kuvien ja videoiden hakua.

2. Koneoppimismallin pakkaus

Tekoälymallien kouluttaminen suurille tietojoukoille on intensiivistä työtä. Kvantisointi auttaa vähentämällä mallin koko ja monimutkaisuus sen tehokkuutta tinkimättä.

3. Signaalinkäsittely

Signaalidata edustaa jatkuvia datapisteitä, kuten GPS- tai valvontamateriaalia. Kvantisointi kartoittaa tiedot erillisiksi arvoiksi, mikä mahdollistaa nopeamman tallennuksen ja analyysin. Lisäksi tehokas tallennus ja analyysi nopeuttavat hakutoimintoja, mikä mahdollistaa nopeamman signaalien vertailun.

Erilaisia ​​kvantisointitekniikoita

Vaikka kvantisointi mahdollistaa miljardin mittakaavan parametrien saumattoman käsittelyn, se uhkaa peruuttamattoman tiedon menetyksen. Kuitenkin oikean tasapainon löytäminen hyväksyttävän tiedon menetyksen ja pakkaamisen välillä parantaa tehokkuutta.

Jokaisella kvantisointitekniikalla on hyvät ja huonot puolensa. Ennen kuin valitset, sinun tulee ymmärtää pakkausvaatimukset sekä kunkin tekniikan vahvuudet ja rajoitukset.

1. Binäärinen kvantisointi

Binäärinen kvantisointi on menetelmä, joka muuntaa kaikki vektorin upotukset 0:ksi tai 1:ksi. Jos arvo on suurempi kuin 0, se kartoitetaan 1:ksi, muussa tapauksessa se merkitään 0:ksi. Siksi se muuntaa korkeadimensionaaliset tiedot huomattavasti pienempiulotteisiksi. nopeampi samankaltaisuuden haku.

Kaava

Kaava on:

Binäärinen kvantisointikaava. Kuva tekijältä.

Tässä on esimerkki siitä, kuinka binäärinen kvantisointi toimii vektorissa.

Graafinen esitys binäärikvantisoinnista. Kuva tekijältä.

Vahvuudet

• Nopein haku, joka ylittää sekä skalaari- että tuotekvantisointitekniikat.
• Vähentää muistin tilaa a kerroin 32.

Rajoitukset

• Suurempi tiedon menetyssuhde.
• Vektorikomponentit vaativat keskiarvon, joka on suunnilleen nolla.
• Huono suorituskyky pieniulotteisissa tiedoissa suuremman tiedonhäviön vuoksi.
• Parhaan tuloksen saavuttamiseksi tarvitaan uudelleenpisteytys.

Vektoritietokannat, kuten Kvadrantti ja Kutoa tarjota binääristä kvantisointia.

2. Skalaarikvantisointi

Skalaarikvantisointi muuntaa liukuluku- tai desimaaliluvut kokonaisluvuiksi. Tämä alkaa määrittämällä kunkin ulottuvuuden vähimmäis- ja enimmäisarvo. Tunnistettu alue jaetaan sitten useisiin säiliöihin. Lopuksi jokainen arvo kussakin ulottuvuudessa on liitetty lokeroon.

Kvantisoitujen vektorien tarkkuuden tai yksityiskohtaisuuden taso riippuu lokeroiden määrästä. Useammat säiliöt lisäävät tarkkuutta tallentamalla hienompia yksityiskohtia. Siksi vektorihaun tarkkuus riippuu myös laatikoiden määrästä.

Kaava

Kaava on:

Skalaarikvantisointikaava. Kuva tekijältä.

Tässä on esimerkki siitä, kuinka skalaarikvantisointi toimii vektorissa.

Skalaarikvantisoinnin graafinen esitys. Kuva tekijältä.

Vahvuudet

• Merkittävä muisti optimointi.
• Pieni tiedon menetys.
• Osittain palautuva prosessi.
• Nopea pakkaus.
• Tehokas skaalautuva haku pienen tietohäviön ansiosta.

Rajoitukset

• Hieman heikentynyt hakulaatu.
• Pieniulotteiset vektorit ovat alttiimpia tietojen katoamiselle, koska jokainen datapiste kuljettaa tärkeää tietoa.

Vektoritietokannat, kuten Kvadrantti ja Milvus tarjoavat skalaarikvantisoinnin.

3. Tuotteen kvantisointi

Tulokvantisointi jakaa vektorit alivektoreiksi. Jokaisen osan keskipisteet eli sentroidit lasketaan käyttämällä klusterointialgoritmit. Niiden lähimmät sentroidit edustavat sitten jokaista alivektoria.

Samankaltaisuushaku tuotteen kvantisoinnissa toimii jakamalla hakuvektori samaan määrään alivektoreita. Sitten luodaan luettelo samanlaisista tuloksista nousevassa järjestyksessä etäisyyden mukaan kunkin alivektorin painopisteestä kuhunkin kyselyn alivektoriin. Koska vektorihakuprosessi vertaa etäisyyttä kyselyn alivektoreista kvantisoidun vektorin sentroideihin, hakutulokset ovat vähemmän tarkkoja. Tuotekvantisointi kuitenkin nopeuttaa samankaltaisuuden hakuprosessia ja suurempi tarkkuus voidaan saavuttaa lisäämällä alivektorien määrää.

Kaava

Sentroidien löytäminen on iteratiivinen prosessi. Se käyttää euklidisen etäisyyden uudelleenlaskentaa kunkin datapisteen ja sen painopisteen välillä konvergenssiin asti. Euklidisen etäisyyden kaava n-ulotteisessa avaruudessa on:

Tuotteen kvantisointikaava. Kuva tekijältä.

Tässä on esimerkki siitä, kuinka tuotteen kvantisointi toimii vektorissa.

Graafinen esitys tuotteen kvantisoinnista. Kuva tekijältä.

Vahvuudet

• Korkein puristussuhde.
• Parempi varastointitehokkuus kuin muilla tekniikoilla.

Rajoitukset

• Ei sovellu pieniulotteisille vektoreille.
• Resurssiintensiivinen pakkaus.

Vektoritietokannat, kuten Kvadrantti ja Weaviate tarjoavat tuotteiden kvantisoinnin.

Oikean kvantisointimenetelmän valinta

Jokaisella kvantisointimenetelmällä on hyvät ja huonot puolensa. Oikean menetelmän valinta riippuu tekijöistä, joita ovat muun muassa:

• Dataulottuvuus
• Puristustarkkuuden kompromissi
• Tehokkuusvaatimukset
• Resurssirajoitukset.

Harkitse alla olevaa vertailutaulukkoa ymmärtääksesi paremmin, mikä kvantisointitekniikka sopii käyttötapauksiisi. Tämä kaavio korostaa kunkin kvantisointimenetelmän tarkkuus-, nopeus- ja pakkaustekijät.

Kuva Qdrant

Tallennusoptimoinnista nopeampiin hakuihin kvantisointi vähentää miljardin mittakaavan parametrien tallentamiseen liittyviä haasteita. Vaatimusten ja kompromissien ymmärtäminen etukäteen on kuitenkin ratkaisevan tärkeää onnistuneen toteutuksen kannalta.

Lisätietoja uusimmista trendeistä ja teknologiasta on osoitteessa Yhdistä AI.