Usporedba tehnika kvantizacije za skalabilno vektorsko pretraživanje

Zamislite da tražite slične stvari na temelju dubljih uvida umjesto samo ključnih riječi. To je ono u čemu pomažu vektorske baze podataka i pretraživanja sličnosti. Vektorske baze podataka omogućiti pretraživanje sličnosti vektora. Koristi udaljenost između vektora za pronalaženje podatkovnih točaka u upitima za pretraživanje.

Međutim, traženje sličnosti u visokodimenzionalnim podacima može biti sporo i zahtijevati mnogo resursa. Unesite tehnike kvantizacije! Oni igraju važnu ulogu u optimizaciji pohrane podataka i ubrzanju pronalaženja podataka u vektorskim bazama podataka.

Ovaj članak istražuje različite tehnike kvantizacije, njihove vrste i slučajeve korištenja u stvarnom svijetu.

Što je kvantizacija i kako funkcionira?

Kvantizacija je proces pretvaranja kontinuiranih podataka u diskretne podatkovne točke. Pogotovo kada imate posla s parametrima na milijardama, kvantizacija je ključna za upravljanje i obradu. U vektorskim bazama podataka kvantizacija transformira visokodimenzionalne podatke u komprimirani prostor uz očuvanje važnih značajki i vektorskih udaljenosti.

Kvantizacija značajno smanjuje memorijska uska grla i poboljšava učinkovitost pohrane.

Proces kvantizacije uključuje tri ključna procesa:

1. Sažimanje visokodimenzionalnih vektora

U kvantizaciji koristimo tehnike kao što su generiranje šifrarnika, inženjering značajki i kodiranje. Ove tehnike komprimiraju visokodimenzionalna vektorska ugrađivanja u niskodimenzionalni potprostor. Drugim riječima, vektor je podijeljen na brojne podvektore. Vektorske ugradnje su numerički prikazi zvuka, slika, videa, teksta ili podataka signala, koji omogućuju lakšu obradu.

2. Preslikavanje u diskretne vrijednosti

Ovaj korak uključuje mapiranje niskodimenzionalnih subvektora u diskretne vrijednosti. Mapiranje dalje smanjuje broj bitova svakog podvektora.

3. Komprimirana vektorska pohrana

Na kraju, mapirane diskretne vrijednosti podvektora stavljaju se u bazu podataka za izvorni vektor. Komprimirani podaci koji predstavljaju iste informacije u manje bitova optimiziraju njihovu pohranu.

Prednosti kvantizacije za vektorske baze podataka

Kvantizacija nudi niz prednosti, što rezultira poboljšanim računanjem i smanjenim otiskom memorije.

1. Učinkovito skalabilno vektorsko pretraživanje

Kvantizacija optimizira vektorsko pretraživanje smanjenjem troškova izračuna usporedbe. Stoga vektorsko pretraživanje zahtijeva manje resursa, čime se poboljšava njegova ukupna učinkovitost.

2. Optimizacija memorije

Kvantizirani vektori omogućuju pohranu više podataka unutar istog prostora. Nadalje, optimizirano je indeksiranje podataka i pretraživanje.

3. Ubrzati

Uz učinkovito pohranjivanje i dohvaćanje dolazi brže računanje. Smanjene dimenzije omogućuju bržu obradu, uključujući manipulaciju podacima, postavljanje upita i predviđanja.

Neke popularne vektorske baze podataka poput Kvadrant, Šišarkai Milvus nude različite tehnike kvantizacije s različitim slučajevima uporabe.

Koristite slučajeve

Sposobnost kvantizacije da smanji veličinu podataka uz očuvanje značajnih informacija čini ga korisnim sredstvom.

Uronimo dublje u nekoliko njegovih primjena.

1. Obrada slike i videa

Slike i video podaci imaju širi raspon parametara, značajno povećavajući računsku složenost i memorijski otisak. kvantizacija sažima podatke bez gubitka važnih detalja, omogućujući učinkovito pohranjivanje i obradu. To ubrzava traženje slika i videozapisa.

2. Kompresija modela strojnog učenja

Obuka AI modela na velikim skupovima podataka intenzivan je zadatak. Kvantizacija pomaže redukcijom veličina i složenost modela bez ugrožavanja njegove učinkovitosti.

3. Obrada signala

Podaci signala predstavljaju kontinuirane podatkovne točke poput GPS-a ili nadzornih snimaka. Kvantizacija preslikava podatke u diskretne vrijednosti, omogućujući bržu pohranu i analizu. Nadalje, učinkovita pohrana i analiza ubrzavaju operacije pretraživanja, omogućujući bržu usporedbu signala.

Različite tehnike kvantizacije

Iako kvantizacija omogućuje besprijekorno rukovanje parametrima na milijardama, postoji rizik od nepovratnog gubitka informacija. Međutim, pronalaženje prave ravnoteže između prihvatljivog gubitka informacija i kompresije poboljšava učinkovitost.

Svaka tehnika kvantizacije ima prednosti i mane. Prije nego što odaberete, trebali biste razumjeti zahtjeve kompresije, kao i prednosti i ograničenja svake tehnike.

1. Binarna kvantizacija

Binarna kvantizacija je metoda koja pretvara sva vektorska ugrađivanja u 0 ili 1. Ako je vrijednost veća od 0, preslikava se na 1, inače se označava kao 0. Stoga pretvara visokodimenzionalne podatke u značajno nižedimenzionalne omogućujući brže traženje sličnosti.

Formula

Formula je:

Binarna kvantizacijska formula. Slika autora.

Evo primjera kako binarna kvantizacija radi na vektoru.

Grafički prikaz binarne kvantizacije. Slika autora.

Snage

• Najbrže pretraživanje, koje nadmašuje i skalarne i tehnike kvantizacije proizvoda.
• Smanjuje memorijski otisak za a faktor 32.

Ograničenja

• Veći omjer gubitka informacija.
• Vektorske komponente zahtijevaju srednju vrijednost približno jednaku nuli.
• Slaba izvedba podataka niske dimenzije zbog većeg gubitka informacija.
• Bodovanje je potrebno za najbolje rezultate.

Vektorske baze podataka poput Kvadrant i Tkati nude binarnu kvantizaciju.

2. Skalarna kvantizacija

Skalarna kvantizacija pretvara brojeve s pomičnim zarezom ili decimalne brojeve u cijele brojeve. Ovo počinje identificiranjem minimalne i maksimalne vrijednosti za svaku dimenziju. Identificirani raspon se zatim dijeli u nekoliko spremnika. Na kraju, svaka vrijednost u svakoj dimenziji dodijeljena je spremniku.

Razina preciznosti ili detalja u kvantiziranim vektorima ovisi o broju spremnika. Više spremnika rezultira većom preciznošću hvatanjem sitnijih detalja. Stoga, točnost vektorske pretrage također ovisi o broju spremnika.

Formula

Formula je:

Formula skalarne kvantizacije. Slika autora.

Evo primjera kako skalarna kvantizacija radi na vektoru.

Grafički prikaz skalarne kvantizacije. Slika autora.

Snage

• Značajan memorija optimizacija.
• Mali gubitak informacija.
• Djelomično reverzibilan proces.
• Brza kompresija.
• Učinkovito skalabilno pretraživanje zbog malog gubitka informacija.

Ograničenja

• Blago smanjenje kvalitete pretraživanja.
• Niskodimenzionalni vektori su osjetljiviji na gubitak informacija jer svaka podatkovna točka nosi važne informacije.

Vektorske baze podataka kao što su Kvadrant i Milvus nude skalarnu kvantizaciju.

3. Kvantizacija proizvoda

Kvantizacija produkta dijeli vektore na podvektore. Za svaki odjeljak, središnje točke ili težišne točke izračunavaju se pomoću algoritmi klasteriranja. Njihovi najbliži centroidi tada predstavljaju svaki subvektor.

Pretraživanje sličnosti u kvantizaciji produkta funkcionira tako da se vektor pretraživanja dijeli na isti broj podvektora. Zatim se stvara popis sličnih rezultata uzlaznim redoslijedom udaljenosti od težišta svakog subvektora do svakog subvektora upita. Budući da proces vektorskog pretraživanja uspoređuje udaljenost od podvektora upita do težišta kvantiziranog vektora, rezultati pretraživanja su manje točni. Međutim, kvantizacija proizvoda ubrzava proces traženja sličnosti i veća točnost se može postići povećanjem broja podvektora.

Formula

Pronalaženje težišta je iterativan proces. Koristi se ponovnim izračunom euklidske udaljenosti između svake podatkovne točke i njezinog težišta do konvergencije. Formula euklidske udaljenosti u n-dimenzionalnom prostoru je:

Formula kvantizacije proizvoda. Slika autora.

Evo primjera kako kvantizacija proizvoda radi na vektoru.

Grafički prikaz kvantizacije proizvoda. Slika autora.

Snage

• Najviši omjer kompresije.
• Bolja učinkovitost skladištenja od drugih tehnika.

Ograničenja

• Nije prikladno za niskodimenzionalne vektore.
• Kompresija koja zahtijeva velike resurse.

Vektorske baze podataka poput Kvadrant i Weaviate nude kvantizaciju proizvoda.

Odabir prave metode kvantizacije

Svaka metoda kvantizacije ima svoje prednosti i nedostatke. Odabir prave metode ovisi o čimbenicima koji uključuju, ali nisu ograničeni na:

• Dimenzija podataka
• Kompresija-točnost kompromisa
• Zahtjevi za učinkovitost
• Ograničenja resursa.

Razmotrite usporednu tablicu u nastavku kako biste bolje razumjeli koja tehnika kvantizacije odgovara vašem slučaju upotrebe. Ovaj grafikon ističe faktore točnosti, brzine i kompresije za svaku metodu kvantizacije.

Slika Qdrant

Od optimizacije pohrane do bržeg pretraživanja, kvantizacija ublažava izazove pohranjivanja parametara veličine milijarde. Međutim, prethodno razumijevanje zahtjeva i kompromisa presudno je za uspješnu implementaciju.

Za više informacija o najnovijim trendovima i tehnologiji posjetite Ujedinite AI.