Vektoritietokantojen rooli nykyaikaisissa generatiivisissa tekoälysovelluksissa

Laajamittaisten Generative AI -sovellusten toimiminen tehokkaasti edellyttää hyvän järjestelmän käsittelemään paljon dataa. Yksi tällainen tärkeä järjestelmä on vektoritietokanta. Tämän tietokannan erottaa sen kyky käsitellä monenlaisia ​​tietoja, kuten tekstiä, ääntä, kuvia ja videoita numero-/vektorimuodossa.

Mitä ovat vektoritietokannat?

Vektoritietokanta on erikoistunut tallennusjärjestelmä, joka on suunniteltu käsittelemään suuriulotteisia vektoreita tehokkaasti. Nämä vektorit, joita voidaan pitää pisteinä moniulotteisessa tilassa, edustavat usein monimutkaisempien tietojen, kuten kuvien, tekstin tai äänen, upotuksia tai pakattuja esityksiä.

Vektoritietokannat mahdollistavat nopean samankaltaisuushaun näiden vektorien välillä, mikä mahdollistaa samankaltaisimpien kohteiden nopean haun laajasta tietojoukosta.

Perinteiset tietokannat vs. vektoritietokannat

Vektoritietokannat:

• Käsittelee korkeadimensionaalista dataa: Vektoritietokannat on suunniteltu hallitsemaan ja tallentamaan tietoja suuriulotteisissa tiloissa. Tämä on erityisen hyödyllistä sovelluksissa, kuten koneoppimisessa, jossa tietopisteet (kuten kuvat tai teksti) voidaan esittää vektoreina moniulotteisissa tiloissa.
• Optimoitu samankaltaisuushakuun: Yksi vektoritietokantojen erottuva ominaisuus on niiden kyky suorittaa samankaltaisuushakuja. Sen sijaan, että kyseisivät tietoja tarkan vastaavuuden perusteella, nämä tietokannat antavat käyttäjille mahdollisuuden hakea tietoja, jotka ovat "samankaltaisia" kuin tiettyä kyselyä, mikä tekee niistä korvaamattomia tehtävissä, kuten kuvien tai tekstin haussa.
• Skaalattavissa suuria tietojoukkoja varten: Tekoäly- ja koneoppimissovellusten kasvaessa jatkuvasti kasvaa myös niiden käsittelemän tiedon määrä. Vektoritietokannat on rakennettu mittakaavassa, mikä varmistaa, että ne voivat käsitellä valtavia tietomääriä suorituskyvystä tinkimättä.

Perinteiset tietokannat:

• Strukturoitu tietojen tallennus: Perinteiset tietokannat, kuten relaatiotietokannat, on suunniteltu tallentamaan jäsenneltyä tietoa. Tämä tarkoittaa, että tiedot järjestetään ennalta määritettyihin taulukoihin, riveihin ja sarakkeisiin, mikä varmistaa tietojen eheyden ja johdonmukaisuuden.
• Optimoitu CRUD-toimintoihin: Perinteiset tietokannat on ensisijaisesti optimoitu CRUD-toimintoihin. Tämä tarkoittaa, että ne on suunniteltu luomaan, lukemaan, päivittämään ja poistamaan tietomerkintöjä tehokkaasti, mikä tekee niistä sopivia monenlaisiin sovelluksiin verkkopalveluista yritysohjelmistoihin.
• Kiinteä kaava: Yksi monien perinteisten tietokantojen määrittelevistä ominaisuuksista on niiden kiinteä skeema. Kun tietokannan rakenne on määritetty, muutosten tekeminen voi olla monimutkaista ja aikaa vievää. Tämä jäykkyys varmistaa tietojen johdonmukaisuuden, mutta voi olla vähemmän joustava kuin joidenkin nykyaikaisten tietokantojen skeematon tai dynaaminen skeema.

Generatiivinen tekoäly ja vektoritietokantojen tarve

Generatiivinen tekoäly sisältää usein upotuksia. Otetaan esimerkiksi sanan upottaminen luonnollisessa kielenkäsittelyssä (NLP). Sanat tai lauseet muunnetaan vektoreiksi, jotka vangitsevat semanttisen merkityksen. Ihmisen kaltaista tekstiä luotaessa mallien on nopeasti verrattava ja haettava asiaankuuluvia upotuksia, jotta luodulla tekstillä säilyy kontekstuaaliset merkitykset.

Vector Enbeddings & Database

Samoin kuvan tai äänen luomisessa upotuksilla on ratkaiseva rooli kuvioiden ja ominaisuuksien koodauksessa. Jotta nämä mallit toimisivat optimaalisesti, ne vaativat tietokannan, joka mahdollistaa samankaltaisten vektorien välittömän haun, mikä tekee vektoritietokannoista olennaisen osan generatiivisessa tekoälypulmapelissä.

Upotusten luominen luonnolliselle kielelle edellyttää yleensä esikoulutettujen mallien käyttöä, kuten:

• GPT-3 ja GPT-4: OpenAI:n GPT-3 (Generative Pre-train Transformer 3) on ollut monumentaalinen malli NLP-yhteisössä 175 miljardilla parametrilla. Sen jälkeen GPT-4, jossa on vielä suurempi määrä parametreja, jatkaa rajojen työntämistä korkealaatuisten upotusten luomisessa. Nämä mallit on koulutettu erilaisiin tietokokonaisuuksiin, minkä ansiosta ne voivat luoda upotuksia, jotka vangitsevat laajan valikoiman kielellisiä vivahteita.
• BERT ja sen vaihtoehdot: BERTI Googlen (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on toinen merkittävä malli, joka on nähnyt useita päivityksiä ja iteraatioita, kuten RoBERTa ja DistillBERT. BERTin kaksisuuntainen koulutus, joka lukee tekstiä molempiin suuntiin, on erityisen taitava ymmärtämään sanaa ympäröivää kontekstia.
• ELECTRA: Uudempi malli, joka on tehokas ja toimii samalla tasolla kuin paljon suurempia malleja, kuten GPT-3 ja BERT, mutta vaatii vähemmän laskentaresursseja. ELECTRA tekee eron todellisen ja väärennetyn tiedon välillä esikoulutuksen aikana, mikä auttaa luomaan entistä tarkempia upotuksia.

lähde

Yllä olevan prosessin ymmärtäminen:

Aluksi käytetään upotusmallia halutun sisällön muuntamiseksi vektori upotuksiksi. Kun nämä upotukset on luotu, ne tallennetaan sitten vektoritietokantaan. Jäljitettävyyden ja osuvuuden helpottamiseksi nämä tallennetut upotukset sisältävät linkin tai viittauksen alkuperäiseen sisältöön, josta ne on johdettu.

Myöhemmin, kun käyttäjä tai järjestelmä esittää kysymyksen sovellukselle, sama upotusmalli alkaa toimia. Se muuntaa tämän kyselyn vastaaviksi upotuksiksi. Nämä äskettäin muodostetut upotukset tekevät sitten hakuja vektoritietokannasta etsien samanlaisia ​​vektoriesitystä. Osumiksi tunnistetuilla upotuksilla on suora yhteys niiden alkuperäiseen sisältöön, mikä varmistaa, että käyttäjän kyselyyn vastataan osuvilla ja tarkoilla tuloksilla.

Kasvava rahoitus vektoritietokannan uusille tulokkaille

Tekoälyn kasvavan suosion myötä monet yritykset sijoittavat enemmän rahaa vektoritietokantoihin tehdäkseen algoritmeistaan ​​parempia ja nopeampia. Tämä näkyy viimeaikaisilla investoinneilla vektoritietokanta-aloituskohteisiin, kuten Käpy, Chroma DBja Weviate.

Maisema vektoritietokannoista

Suurella yhteistyöllä, kuten Microsoftilla, on myös omat työkalunsa. Esimerkiksi, Azure-kognitiivinen haku antaa yrityksille mahdollisuuden luoda tekoälytyökaluja vektoritietokantojen avulla.

Oracle julkisti myös äskettäin uusia ominaisuuksia Tietokanta 23c, joka esittelee integroidun vektoritietokannan. Se on nimeltään "AI Vector Search", ja siinä on uusi tietotyyppi, hakemistot ja hakutyökalut tietojen, kuten asiakirjojen ja kuvien, tallentamiseen ja hakemiseen vektorien avulla. Se tukee Retrieval Augmented Generation (RAG), joka yhdistää suuret kielimallit yritystietoihin saadakseen parempia vastauksia kielikysymyksiin ilman yksityisten tietojen jakamista.

Vektoritietokantojen ensisijaiset näkökohdat

Etäisyysmittarit

Samankaltaisuushaun tehokkuus riippuu valitusta etäisyysmittarista. Yleisiä mittareita ovat mm Euklidinen etäisyys ja kosinin samankaltaisuus, joista jokainen palvelee erityyppisiä vektorijakaumia.

Indeksointi

Ottaen huomioon vektorien suuren ulottuvuuden, perinteiset indeksointimenetelmät eivät leikkaa sitä. Vektoritietokannat käyttävät tekniikoita, kuten Hierarkkinen navigoitava pieni maailma (HNSW) kaavioita tai Ärsyttää puita, mikä mahdollistaa vektoriavaruuden tehokkaan osioinnin ja nopeat lähin naapurin haut.

Ärsyttää puu (lähde)

Annoy on menetelmä, joka käyttää binäärihakupuita. Se jakaa tietotilamme monta kertaa ja katsoo vain osaa siitä löytääkseen lähinaapureita.

Hierarchical Navigable Small World (HNSW) -kaaviot (lähde)

HNSW-graafit sen sijaan ovat kuin verkkoja. Ne yhdistävät tietopisteet erityisellä tavalla nopeuttaakseen hakua. Nämä kaaviot auttavat löytämään nopeasti läheiset kohdat tiedoista.

skaalautuvuus

Tietojoukon kasvaessa nopeiden hakuaikojen ylläpitämisen haaste kasvaa. Hajautetut järjestelmät, grafiikkasuorittimen kiihdytys ja optimoitu muistinhallinta ovat joitakin tapoja, joilla vektoritietokannat käsittelevät skaalautuvuutta.

Vektoritietokantojen rooli: vaikutukset ja mahdollisuudet

1. Huippuluokan koulutustiedot Generatiiviset AI-mallit: Generatiivisia tekoälymalleja, kuten DALL-E ja GPT-3, opetetaan käyttämällä valtavia tietomääriä. Nämä tiedot sisältävät usein vektoreita, jotka on poimittu lukemattomista lähteistä, mukaan lukien kuvat, tekstit, koodit ja muut alueet. Vektoritietokannat kuroivat ja hallitsevat näitä tietojoukkoja huolellisesti, minkä ansiosta tekoälymallit voivat omaksua ja analysoida maailman tietoa tunnistamalla kuvioita ja suhteita näiden vektorien sisällä.

2. Edistää muutaman kerran oppimista: Few-shot learning on tekoälyn harjoitustekniikka, jossa malleja koulutetaan rajoitetulla tiedolla. Vektoritietokannat vahvistavat tätä lähestymistapaa ylläpitämällä vankkaa vektoriindeksiä. Kun malli altistetaan vain kouralliselle vektoreille – esimerkiksi muutamalle lintukuvalle – se voi nopeasti ekstrapoloida laajemman lintukonseptin tunnistamalla näiden vektorien väliset yhtäläisyydet ja suhteet.

3. Recommender-järjestelmien parantaminen: Recommender-järjestelmät käyttävät vektoritietokantoja ehdottaakseen sisältöä, joka on tiiviisti linjassa käyttäjän mieltymysten kanssa. Analysoimalla käyttäjän käyttäytymistä, profiilia ja kyselyitä poimitaan hänen kiinnostuksensa osoittavat vektorit. Tämän jälkeen järjestelmä skannaa vektoritietokannan löytääkseen sisältövektoreita, jotka muistuttavat läheisesti näitä kiinnostuksen vektoreita, mikä varmistaa tarkat suositukset.

4. Semanttinen Tiedonhaku: Perinteiset hakumenetelmät perustuvat täsmällisiin avainsanahakuihin. Vektoritietokannat antavat järjestelmille kuitenkin mahdollisuuden ymmärtää ja hakea sisältöä semanttisen samankaltaisuuden perusteella. Tämä tarkoittaa, että haut muuttuvat intuitiivisemmiksi ja keskittyvät kyselyn taustalla olevaan merkitykseen pelkkien sanojen sijaan. Esimerkiksi kun käyttäjät syöttävät kyselyn, vastaavaa vektoria verrataan tietokannan vektoreihin löytääkseen sisältöä, joka resonoi kyselyn tarkoituksen, ei vain sen sanamuodon kanssa.

5. Multimodaalinen haku: Multimodaalinen haku on nouseva tekniikka, joka integroi tietoja useista lähteistä, kuten tekstistä, kuvista, äänestä ja videosta. Vektoritietokannat toimivat tämän lähestymistavan selkärankana, koska ne mahdollistavat vektoreiden yhdistetyn analyysin erilaisista modaliteeteista. Tämä johtaa kokonaisvaltaiseen hakukokemukseen, jossa käyttäjät voivat hakea tietoja useista eri lähteistä yhden kyselyn perusteella, mikä johtaa monipuolisempiin oivalluksiin ja kattavampiin tuloksiin.

Yhteenveto

AI-maailma muuttuu nopeasti. Se koskettaa monia toimialoja, tuo mukanaan hyviä asioita ja uusia ongelmia. Generatiivisen tekoälyn nopea kehitys korostaa vektoritietokantojen tärkeää roolia moniulotteisen tiedon hallinnassa ja analysoinnissa.