A’ dèanamh coimeas eadar dòighean àireamhachaidh airson Rannsachadh Vector Scalable

Smaoinich air a bhith a’ coimhead airson rudan coltach ris stèidhichte air seallaidhean nas doimhne an àite dìreach prìomh fhaclan. Is e sin a bhios stòran-dàta vector agus rannsachaidhean coltach ris a’ cuideachadh. Stòr-dàta vector cuir an comas sgrùdadh coltachd vector. Bidh e a’ cleachdadh an astair eadar vectaran gus puingean dàta a lorg ann an ceistean rannsachaidh.

Ach, faodaidh sgrùdadh coltachd ann an dàta àrd-mheudach a bhith slaodach agus dian air goireasan. Cuir a-steach dòighean àireamhachaidh! Tha pàirt cudromach aca ann a bhith ag àrdachadh stòradh dàta agus a’ luathachadh lorg dàta ann an stòran-dàta vector.

Bidh an artaigil seo a’ sgrùdadh diofar dhòighean àireamhachaidh, na seòrsaichean aca, agus cùisean cleachdaidh san t-saoghal fhìor.

Dè a th’ ann an Quantization agus Ciamar a tha e ag obair?

Is e àireamhachadh am pròiseas airson dàta leantainneach a thionndadh gu puingean dàta air leth. Gu sònraichte nuair a tha thu a’ dèiligeadh ri paramadairean sgèile billean, tha tomhas riatanach airson riaghladh agus giullachd. Ann an stòran-dàta vector, bidh tomhas ag atharrachadh dàta àrd-mheudach gu àite teann fhad ‘s a tha e a’ gleidheadh ​​​​feartan cudromach agus astaran vector.

Bidh àireamhachadh gu mòr a’ lughdachadh botail cuimhne agus a’ leasachadh èifeachdas stòraidh.

Tha am pròiseas àireamhachaidh a’ toirt a-steach trì prìomh phròiseasan:

1. Compressing High-Dimensional Vectors

Ann an tomhas, bidh sinn a’ cleachdadh dhòighean leithid gineadh leabhar còd, innleadaireachd feart, agus còdachadh. Bidh na dòighean sin a’ teannachadh figheachadh vectar àrd-mheudach a-steach do fho-àite le tomhas ìosal. Ann am faclan eile, tha an vectar air a roinn ann an grunn subvectors. Is e riochdachaidhean àireamhach de chlaistinn, ìomhaighean, bhideothan, teacsa, no dàta comharran a th’ ann an neadachadh vector, a’ comasachadh giollachd nas fhasa.

2. Mapadh gu luachan air leth

Tha an ceum seo a’ toirt a-steach a bhith a’ mapadh na subvectors ìosal-mheudach gu luachan air leth. Tha am mapadh a’ lùghdachadh tuilleadh an àireamh de phìosan de gach subvector.

3. Stòradh Vector Compressed

Mu dheireadh, tha na luachan fa leth mapaichte de na subvectors air an cur anns an stòr-dàta airson an vectar tùsail. Bidh dàta teann a tha a’ riochdachadh an aon fhiosrachaidh ann an nas lugha de phìosan a’ dèanamh an stòradh as fheàrr.

Buannachdan Quantization airson Stòr-dàta Vector

Tha àireamhachadh a’ tabhann raon de bhuannachdan, a’ leantainn gu àireamhachadh nas fheàrr agus lorg cuimhne nas lugha.

1. Èifeachdach Scalable Vector Rannsachadh

Bidh àireamhachadh a’ dèanamh an fheum as fheàrr den sgrùdadh vector le bhith a’ lughdachadh cosgais coimpiutaireachd coimeas. Mar sin, feumaidh sgrùdadh vector nas lugha de ghoireasan, a’ leasachadh an èifeachd iomlan aige.

2. Cuimhne Optimization

Leigidh vectaran àireamhaichte leat barrachd dàta a stòradh san aon àite. A bharrachd air an sin, tha clàr-amais dàta agus sgrùdadh cuideachd air an ùrachadh.

3. Luas

Le stòradh agus faighinn air ais èifeachdach thig àireamhachadh nas luaithe. Bidh tomhasan nas ìsle a’ ceadachadh giollachd nas luaithe, a’ toirt a-steach làimhseachadh dàta, ceasnachadh, agus ro-innse.

Is toil le cuid de stòran-dàta vector mòr-chòrdte Qdrant, giuthas, agus Milbheus a’ tabhann diofar dhòighean àireamhachaidh le diofar chùisean cleachdaidh.

Cleachd na cùis

Tha comas àireamhachaidh gus meud dàta a lughdachadh fhad ‘s a tha e a’ gleidheadh ​​​​fiosrachadh cudromach ga dhèanamh na mhaoin fheumail.

Leig leinn dàibheadh ​​​​nas doimhne a-steach do chuid de na tagraidhean aige.

1. Ìomhaigh agus giollachd bhidio

Tha raon nas fharsainge de pharamadairean aig ìomhaighean agus dàta bhidio, a’ meudachadh gu mòr iom-fhillteachd coimpiutaireachd agus lorg cuimhne. Meudachadh a’ teannachadh an dàta gun a bhith a’ call mion-fhiosrachadh cudromach, a’ comasachadh stòradh agus giullachd èifeachdach. Bidh seo a’ luathachadh rannsachaidhean airson ìomhaighean agus bhideothan.

2. Machine Ionnsachadh Modail Compression

Is e obair dhian a th’ ann a bhith a’ trèanadh mhodalan AI air seataichean dàta mòra. Bidh tomhas a’ cuideachadh le bhith a’ lughdachadh meud modail agus iom-fhillteachd gun a bhith a 'toirt buaidh air a èifeachdas.

3. Pròiseas comharran

Tha dàta comharran a’ riochdachadh puingean dàta leantainneach leithid GPS no fiolm sgrùdaidh. Bidh àireamhachadh a’ mapadh dàta gu luachan air leth, a’ ceadachadh stòradh agus mion-sgrùdadh nas luaithe. A bharrachd air an sin, bidh stòradh agus mion-sgrùdadh èifeachdach a ’luathachadh gnìomhachd sgrùdaidh, a’ comasachadh coimeas comharran nas luaithe.

Diofar dhòighean àireamhachaidh

Ged a tha tomhas a’ ceadachadh làimhseachadh gun fhiosta air paramadairean sgèile billean, tha cunnart ann gun tèid fiosrachadh a chall nach gabh atharrachadh. Ach, le bhith a’ lorg a’ chothromachadh ceart eadar call fiosrachaidh iomchaidh agus teannachadh bidh sin a’ leasachadh èifeachdas.

Tha buannachdan agus eas-bhuannachdan aig gach innleachd àireamhachaidh. Mus tagh thu, bu chòir dhut na riatanasan teannachaidh a thuigsinn, a bharrachd air neartan agus crìochan gach dòigh.

1. Quantization Binary

'S e dòigh a th' ann an tomhas binary a dh'atharraicheas a h-uile neadachadh feòir gu 0 no 1. Ma tha luach nas motha na 0, tha e air a mhapadh gu 1, air neo tha e air a chomharrachadh mar 0. Mar sin, bidh e ag atharrachadh dàta àrd-mheudach gu bhith a' ceadachadh meud gu math nas ìsle. rannsachadh coltachd nas luaithe.

Formula

Is e am foirmle:

Foirmle àireamhachaidh binary. Dealbh leis an ùghdar.

Seo eisimpleir de mar a tha tomhas dà-chànanach ag obair air vectar.

Riochdachadh grafaigeach de àireamhachadh binary. Dealbh leis an ùghdar.

Neartan

• An sgrùdadh as luaithe, a’ dol thairis air gach cuid dòighean scalar agus tomhas toraidh.
• Lùghdachadh lorg cuimhne le a bàillidh de 32.

Crìochan

• Co-mheas nas àirde de chall fiosrachaidh.
• Feumaidh pàirtean vector cuibheasach timcheall air co-ionann ri neoni.
• Coileanadh dona air dàta le tomhas ìosal mar thoradh air call fiosrachaidh nas àirde.
• Tha feum air ath-sgòradh airson na toraidhean as fheàrr.

Stòr-dàta vector mar a Qdrant agus Sèid tairgse tomhas binary.

2. Scalar Quantization

Bidh àireamhachadh sgalar ag atharrachadh àireamhan puing-fleòdraidh no deicheach gu bhith nan àireamhan iomlan. Bidh seo a’ tòiseachadh le bhith a’ comharrachadh luach as ìsle agus as àirde airson gach taobh. Tha an raon ainmichte an uairsin air a roinn ann an grunn bhionaichean. Mu dheireadh, tha gach luach anns gach taobh air a shònrachadh do bhiona.

Tha an ìre mionaideachd no mion-fhiosrachaidh ann am vectaran àireamhaichte an urra ris an àireamh de bhionaichean. Bidh barrachd bhionaichean a’ leantainn gu cruinneas nas àirde le bhith a’ glacadh mion-fhiosrachadh nas mionaidiche. Mar sin, tha cruinneas sgrùdadh vector cuideachd an urra ris an àireamh de bhionaichean.

Formula

Is e am foirmle:

Foirmle àireamhachaidh sgalar. Dealbh leis an ùghdar.

Seo eisimpleir de mar a tha tomhas sgalar ag obair air vectar.

Riochdachadh grafaigeach de àireamhachadh sgalar. Dealbh leis an ùghdar.

Neartan

• Cudromach memory optimization.
• Beagan call fiosrachaidh.
• Pròiseas gu ìre reversible.
• Dlùthadh luath.
• Rannsachadh scalable èifeachdach air sgàth call fiosrachaidh beag.

Crìochan

• Lùghdachadh beag ann an càileachd sgrùdaidh.
• Tha vectaran le tomhas ìosal nas buailtiche do chall fiosrachaidh leis gu bheil fiosrachadh cudromach aig gach puing dàta.

Stòr-dàta vector mar a Qdrant agus Milbheus tairgse àireamhachadh sgalar.

3. Bathar Quantization

Bidh tomhas toraidh a’ roinn na vectaran gu subvectors. Airson gach earrann, tha na puingean sa mheadhan, no centroids, air an tomhas le bhith a’ cleachdadh algorithms cruinneachadh. Bidh na centroids as fhaisge orra an uairsin a’ riochdachadh gach subvector.

Bidh sgrùdadh coltachd ann an tomhas toraidh ag obair le bhith a’ roinneadh an vectar sgrùdaidh a-steach don aon àireamh de subvectors. An uairsin, thèid liosta de thoraidhean co-chosmhail a chruthachadh ann an òrdugh dìreadh astair bho mheadhan gach subvector gu gach subvector ceist. Leis gu bheil am pròiseas sgrùdaidh vectar a’ dèanamh coimeas eadar an astar bho subvectors ceiste gu meadhan na vectar àireamhach, chan eil toraidhean an sgrùdaidh cho ceart. Ach, bidh tomhas toraidh a’ luathachadh pròiseas sgrùdaidh coltachd agus faodar cruinneas nas àirde a choileanadh le bhith ag àrdachadh an àireamh de subvectors.

Formula

Tha lorg centroids na phròiseas ath-aithriseach. Bidh e a’ cleachdadh ath-àireamhachadh an astair Euclidean eadar gach puing dàta chun a’ mheadhan aige gu ruige co-aonadh. Is e foirmle astar Euclidean ann an àite n-thaobhach:

Foirmle àireamhachadh toraidh. Dealbh leis an ùghdar.

Seo eisimpleir de mar a tha tomhas toraidh ag obair air vectar.

Riochdachadh grafaigeach de àireamhachadh toraidh. Dealbh leis an ùghdar.

Neartan

• An co-mheas teannachaidh as àirde.
• Èifeachdas stòraidh nas fheàrr na dòighean eile.

Crìochan

• Chan eil e freagarrach airson vectaran le meud ìosal.
• Dlùthadh dian-ghoireasan.

Stòr-dàta vector mar a Qdrant agus Weaviate tairgse tomhas toraidh.

A 'taghadh an dòigh àireamhachaidh cheart

Tha na buannachdan agus na h-eas-bhuannachdan aig gach dòigh àireamhachaidh. Tha taghadh an dòigh cheart an urra ri nithean a tha a’ toirt a-steach, ach gun a bhith cuibhrichte gu:

• Meud dàta
• Malairt teannachaidh-cruinneas
• Riatanasan èifeachdais
• Cuingeachaidhean stòrais.

Beachdaich air a’ chairt coimeas gu h-ìosal gus tuigse nas fheàrr fhaighinn air an dòigh tomhais a tha freagarrach don chùis cleachdaidh agad. Tha a’ chairt seo a’ soilleireachadh factaran mionaideachd, astar, agus teannachaidh airson gach dòigh àireamhachaidh.

Dealbh le Qdrant

Bho optimization stòraidh gu sgrùdadh nas luaithe, bidh tomhas a ’lasachadh na dùbhlain a tha an lùib a bhith a’ stòradh paramadairean sgèile billean. Ach, tha tuigse air riatanasan agus malairtidhean ro-làimh deatamach airson buileachadh soirbheachail.

Airson tuilleadh fiosrachaidh mu na gluasadan agus an teicneòlas as ùire, tadhal air Aonaich AI.