Վեկտորային տվյալների բազաների դերը ժամանակակից գեներատիվ AI հավելվածներում

Որպեսզի լայնածավալ Generative AI հավելվածներն արդյունավետ աշխատեն, անհրաժեշտ է լավ համակարգ՝ շատ տվյալներ կառավարելու համար: Այդպիսի կարևոր համակարգերից է վեկտորային տվյալների բազան։ Այն, ինչ առանձնացնում է այս տվյալների բազան, նրա կարողությունն է գործ ունենալ բազմաթիվ տեսակի տվյալների հետ, ինչպիսիք են տեքստը, ձայնը, նկարները և տեսանյութերը թվային/վեկտորային ձևով:

Որոնք են վեկտորային տվյալների բազաները:

Վեկտորային տվյալների բազան մասնագիտացված պահեստավորման համակարգ է, որը նախատեսված է բարձր չափերի վեկտորների արդյունավետ կառավարման համար: Այս վեկտորները, որոնք կարելի է դիտարկել որպես կետեր բազմաչափ տարածության մեջ, հաճախ ներկայացնում են ավելի բարդ տվյալների ներկառուցումներ կամ սեղմված ներկայացումներ, ինչպիսիք են պատկերները, տեքստը կամ ձայնը:

Վեկտորային տվյալների բազաները թույլ են տալիս արագ որոնումներ կատարել այս վեկտորների միջև, ինչը հնարավորություն է տալիս արագ որոնել ամենանման տարրերը հսկայական տվյալներից:

Ավանդական տվյալների բազաներ ընդդեմ վեկտորային տվյալների բազաների

Վեկտորային տվյալների բազաներ:

• Վերաբերվում է բարձրաչափ տվյալներինՎեկտորային տվյալների շտեմարանները նախագծված են կառավարելու և պահելու տվյալները մեծ չափերի տարածություններում: Սա հատկապես օգտակար է այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցումը, որտեղ տվյալների կետերը (օրինակ՝ պատկերները կամ տեքստը) կարող են ներկայացվել որպես վեկտորներ բազմաչափ տարածություններում:
• Օպտիմիզացված է նմանության որոնման համարՎեկտորային տվյալների բազաների առանձնահատուկ առանձնահատկություններից մեկը նմանության որոնումներ կատարելու նրանց կարողությունն է: Ճշգրիտ համընկնումների վրա հիմնված տվյալների հարցումների փոխարեն՝ այս տվյալների բազաները թույլ են տալիս օգտվողներին առբերել տվյալ հարցմանը «նման» տվյալներ՝ դրանք դարձնելով անգնահատելի այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են պատկերի կամ տեքստի որոնումը:
• Ընդարձակելի տվյալների մեծ հավաքածուների համարՔանի որ արհեստական ​​ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցման հավելվածները շարունակում են աճել, նրանց կողմից մշակվող տվյալների քանակը նույնպես աճում է: Վեկտորային տվյալների շտեմարանները կառուցված են մասշտաբներով՝ ապահովելով, որ դրանք կարող են կառավարել հսկայական քանակությամբ տվյալներ՝ առանց կատարողականի վտանգի:

Ավանդական տվյալների շտեմարաններ:

• Կառուցվածքային տվյալների պահպանումԱվանդական տվյալների շտեմարանները, ինչպես հարաբերական տվյալների բազաները, նախատեսված են կառուցվածքային տվյալներ պահելու համար: Սա նշանակում է, որ տվյալները կազմակերպվում են նախապես սահմանված աղյուսակների, տողերի և սյունակների մեջ՝ ապահովելով տվյալների ամբողջականությունն ու հետևողականությունը:
• Օպտիմիզացված CRUD գործառնությունների համարԱվանդական տվյալների բազաները հիմնականում օպտիմիզացված են CRUD գործառնությունների համար: Սա նշանակում է, որ դրանք նախագծված են արդյունավետ կերպով ստեղծելու, կարդալու, թարմացնելու և ջնջելու տվյալների գրառումները՝ դրանք դարձնելով հարմար հավելվածների լայն շրջանակի համար՝ վեբ ծառայություններից մինչև ձեռնարկության ծրագրեր:
• Ֆիքսված սխեմաՇատ ավանդական տվյալների շտեմարանների որոշիչ բնութագրիչներից մեկը դրանց ֆիքսված սխեման է: Տվյալների բազայի կառուցվածքը սահմանելուց հետո փոփոխություններ կատարելը կարող է բարդ և ժամանակատար լինել: Այս կոշտությունը ապահովում է տվյալների հետևողականությունը, բայց կարող է ավելի քիչ ճկուն լինել, քան որոշ ժամանակակից տվյալների բազաների սխեմաներից զերծ կամ դինամիկ սխեմաների բնույթը:

Generative AI and The Need for Vector Databases

Generative AI-ն հաճախ ներառում է ներկառուցումներ: Վերցրեք, օրինակ, բառերի ներդրումը բնական լեզվի մշակման մեջ (NLP): Բառերը կամ նախադասությունները վերածվում են վեկտորների, որոնք գրավում են իմաստային իմաստը: Մարդանման տեքստ ստեղծելիս մոդելները պետք է արագորեն համեմատեն և առբերեն համապատասխան ներդիրները՝ ապահովելով, որ ստեղծված տեքստը պահպանում է համատեքստային իմաստները:

Vector Enbeddings & Database

Նմանապես, պատկերի կամ ձայնի ստեղծման մեջ ներկառուցումները վճռորոշ դեր են խաղում օրինաչափությունների և առանձնահատկությունների կոդավորման գործում: Որպեսզի այս մոդելները գործեն օպտիմալ կերպով, դրանք պահանջում են տվյալների բազա, որը թույլ է տալիս ակնթարթորեն գտնել նմանատիպ վեկտորները՝ վեկտորային տվյալների բազաները դարձնելով գեներատիվ AI գլուխկոտրուկի կարևոր բաղադրիչ:

Բնական լեզվի համար ներդիրների ստեղծումը սովորաբար ներառում է նախապես պատրաստված մոդելների օգտագործում, ինչպիսիք են.

• GPT-3 և GPT-4: OpenAI-ի GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) եղել է մոնումենտալ մոդել NLP համայնքում 175 միլիարդ պարամետրերով: Հետևելով դրան, GPT-4-ը, նույնիսկ ավելի մեծ թվով պարամետրերով, շարունակում է առաջ մղել սահմանները՝ ստեղծելով բարձրորակ ներկառուցումներ: Այս մոդելները վերապատրաստվում են տարբեր տվյալների հավաքածուների վրա, ինչը նրանց հնարավորություն է տալիս ստեղծել ներկառուցումներ, որոնք ընդգրկում են լեզվական նրբերանգների լայն տեսականի:
• BERT-ը և նրա տարբերակները: ԲԵՐՏ (Երկուղղորդված կոդավորիչի ներկայացումներ Տրանսֆորմերներից) Google-ի կողմից, ևս մեկ կարևոր մոդել է, որը տեսել է տարբեր թարմացումներ և կրկնություններ, ինչպիսիք են RoBERTa-ն և DistillBERT-ը: BERT-ի երկկողմանի ուսուցումը, որը կարդում է տեքստը երկու ուղղություններով, հատկապես հմուտ է բառը շրջապատող համատեքստը հասկանալու հարցում:
• ԷԼԵԿՏՐԱԱվելի նոր մոդել, որն արդյունավետ է և գործում է շատ ավելի մեծ մոդելների հետ, ինչպիսիք են GPT-3-ը և BERT-ը, մինչդեռ պահանջում են ավելի քիչ հաշվողական ռեսուրսներ: ԷԼԵԿՏՐԱ Նախավարժանքի ընթացքում տարբերակում է իրական և կեղծ տվյալները, ինչը օգնում է ավելի կատարելագործված ներկառուցումներ ստեղծել:

Աղբյուր

Հասկանալով վերը նշված գործընթացը.

Սկզբում օգտագործվում է ներկառուցման մոդել՝ ցանկալի բովանդակությունը վեկտորային ներկառուցումների վերածելու համար: Ստեղծվելուց հետո այս ներկառուցումները պահվում են վեկտորային տվյալների բազայում: Հեշտ հետագծելիության և համապատասխանության համար այս պահված ներկառուցումները պահպանում են հղումը կամ հղումը բնօրինակ բովանդակությանը, որից առաջացել են:

Հետագայում, երբ օգտատերը կամ համակարգը հարց է տալիս հավելվածին, ներդրման նույն մոդելը գործի է անցնում: Այն փոխակերպում է այս հարցումը համապատասխան ներդիրների: Այս նոր ձևավորված ներկառուցումները այնուհետև որոնում են վեկտորային տվյալների բազան՝ փնտրելով նմանատիպ վեկտորային ներկայացումներ: Որպես համընկնումներ ճանաչված ներկառուցումները անմիջական կապ ունեն իրենց սկզբնական բովանդակության հետ՝ ապահովելով օգտատիրոջ հարցումը համապատասխան և ճշգրիտ արդյունքներով:

Վեկտորային տվյալների բազայի նորեկների ֆինանսավորման աճ

AI-ի աճող ժողովրդականության հետ մեկտեղ շատ ընկերություններ ավելի շատ գումար են ներդնում վեկտորային տվյալների բազաներում՝ իրենց ալգորիթմներն ավելի լավն ու արագ դարձնելու համար: Սա կարելի է տեսնել վեկտորային տվյալների բազայի նորաստեղծ նորաստեղծ ներդրումներով, ինչպիսիք են Պինեկոն, Chroma DB, եւ Շեղվել.

Վեկտորային տվյալների շտեմարանների լանդշաֆտ

Microsoft-ի նման խոշոր համագործակցությունը նույնպես ունի իր գործիքները: Օրինակ, Azure ճանաչողական որոնում թույլ է տալիս բիզնեսին ստեղծել AI գործիքներ՝ օգտագործելով վեկտորային տվյալների բազաները:

Oracle-ը նաև վերջերս հայտարարեց իր նոր հնարավորությունների մասին Տվյալների բազա 23c, ներկայացնելով Ինտեգրված վեկտորային տվյալների բազա: «AI Vector Search» անվանումով այն կունենա տվյալների նոր տեսակ, ինդեքսներ և որոնման գործիքներ՝ փաստաթղթերի և պատկերների միջոցով վեկտորների միջոցով պահելու և որոնելու համար: Այն աջակցում է Առբերման ավելացված սերունդ (RAG), որը համատեղում է խոշոր լեզուների մոդելները բիզնեսի տվյալների հետ՝ լեզվական հարցերի ավելի լավ պատասխանների համար՝ առանց անձնական տվյալների փոխանակման:

Վեկտորային տվյալների բազաների առաջնային նկատառումներ

Հեռավորության չափումներ

Նմանության որոնման արդյունավետությունը կախված է ընտրված հեռավորության չափիչից: Ընդհանուր չափումները ներառում են Էվկլիդյան հեռավորությունը և կոսինուսի նմանություն, յուրաքանչյուրը ապահովում է տարբեր տեսակի վեկտորային բաշխումներ:

Indexing

Հաշվի առնելով վեկտորների մեծ չափսերը, ավանդական ինդեքսավորման մեթոդները չեն կտրում այն: Վեկտորային տվյալների բազաները օգտագործում են այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են Հիերարխիկ նավարկելի փոքր աշխարհ (HNSW) գրաֆիկները կամ Զայրացնել ծառերը, որը թույլ է տալիս վեկտորային տարածության արդյունավետ բաժանումը և մոտակա հարևանների արագ որոնումները:

Զայրացնել ծառը (Աղբյուր)

Annoy-ը մեթոդ է, որն օգտագործում է մի բան, որը կոչվում է երկուական որոնման ծառեր: Այն բազմիցս բաժանում է մեր տվյալների տարածությունը և նայում է միայն դրա մի մասին՝ մերձավոր հարևաններ գտնելու համար:

Հիերարխիկ նավարկելի փոքր աշխարհի (HNSW) գրաֆիկներ (Աղբյուր)

HNSW գրաֆիկները, մյուս կողմից, նման են ցանցերի: Նրանք տվյալների կետերը միացնում են հատուկ եղանակով, որպեսզի որոնումն ավելի արագ լինի: Այս գծապատկերներն օգնում են արագ գտնել տվյալների մեջ մոտ կետերը:

Խոշորություն

Քանի որ տվյալների հավաքածուները մեծանում են, այնքան մեծանում է արագ որոնման ժամանակները պահպանելու մարտահրավերը: Բաշխված համակարգերը, GPU-ի արագացումը և օպտիմիզացված հիշողության կառավարումը մի քանի եղանակներ են, որոնք վեկտորային տվյալների շտեմարանները լուծում են մասշտաբայնությունը:

Վեկտորային տվյալների բազաների դերը. հետևանքներ և հնարավորություններ

1. Վերապատրաստման տվյալներ առաջադեմ համար Գեներատիվ AI մոդելներ: Արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ մոդելները, ինչպիսիք են DALL-E-ն և GPT-3-ը, վերապատրաստվում են՝ օգտագործելով հսկայական քանակությամբ տվյալներ: Այս տվյալները հաճախ ներառում են վեկտորներ, որոնք արդյունահանվում են բազմաթիվ աղբյուրներից, ներառյալ պատկերները, տեքստերը, ծածկագիրը և այլ տիրույթներ: Վեկտորային տվյալների շտեմարանները մանրակրկիտ կերպով մշակում և կառավարում են այս տվյալների հավաքածուները՝ թույլ տալով AI մոդելներին յուրացնել և վերլուծել աշխարհի գիտելիքները՝ բացահայտելով օրինաչափություններն ու հարաբերությունները այս վեկտորների ներսում:

2. Քիչ կրակոցների ուսուցման առաջխաղացում: Few-shot ուսուցումը արհեստական ​​ինտելեկտի ուսուցման տեխնիկա է, որտեղ մոդելները վերապատրաստվում են սահմանափակ տվյալներով: Վեկտորային տվյալների բազաները ուժեղացնում են այս մոտեցումը՝ պահպանելով վեկտորային կայուն ինդեքս: Երբ մոդելը ենթարկվում է ընդամենը մի քանի վեկտորների, օրինակ՝ թռչունների մի քանի պատկերների, այն կարող է արագորեն էքստրապոլյացնել թռչունների ավելի լայն հասկացությունը՝ ճանաչելով այս վեկտորների միջև նմանություններն ու հարաբերությունները:

3. Հանձնարարական համակարգերի ընդլայնում. Առաջարկվող համակարգերն օգտագործում են վեկտորային տվյալների շտեմարաններ՝ առաջարկելու բովանդակություն, որը սերտորեն համահունչ է օգտվողի նախասիրություններին: Օգտատիրոջ վարքագիծը, պրոֆիլը և հարցումները վերլուծելով՝ արդյունահանվում են նրանց հետաքրքրությունների մասին վկայող վեկտորներ: Այնուհետև համակարգը սկանավորում է վեկտորային տվյալների բազան՝ գտնելու բովանդակության վեկտորներ, որոնք շատ նման են այս հետաքրքրությունների վեկտորներին՝ ապահովելով ճշգրիտ առաջարկություններ:

4. Իմաստային Տեղեկատվության որոնում: Ավանդական որոնման մեթոդները հիմնվում են հիմնաբառերի ճշգրիտ համընկնումների վրա: Այնուամենայնիվ, վեկտորային տվյալների բազաները համակարգերին հնարավորություն են տալիս հասկանալ և առբերել բովանդակությունը՝ հիմնված իմաստային նմանության վրա: Սա նշանակում է, որ որոնումները դառնում են ավելի ինտուիտիվ՝ կենտրոնանալով հարցման հիմնական իմաստի վրա, այլ ոչ թե պարզապես բառերի համընկնում: Օրինակ, երբ օգտատերերը հարցում են մուտքագրում, համապատասխան վեկտորը համեմատվում է տվյալների բազայի վեկտորների հետ՝ գտնելու բովանդակություն, որը արձագանքում է հարցման մտադրությանը, այլ ոչ միայն դրա ձևակերպմանը:

5. Multimodal Search: Մուլտիմոդալ որոնում զարգացող տեխնիկա է, որն ինտեգրում է բազմաթիվ աղբյուրներից ստացված տվյալներ, ինչպիսիք են տեքստը, պատկերները, աուդիո և տեսանյութերը: Վեկտորային տվյալների բազաները ծառայում են որպես այս մոտեցման ողնաշարը՝ թույլ տալով տարբեր եղանակներից վեկտորների համակցված վերլուծություն: Սա հանգեցնում է ամբողջական որոնման փորձի, որտեղ օգտվողները կարող են տեղեկատվություն ստանալ տարբեր աղբյուրներից՝ հիմնված մեկ հարցման վրա, ինչը հանգեցնում է ավելի հարուստ պատկերացումների և ավելի համապարփակ արդյունքների:

Եզրափակում

AI աշխարհը արագ փոխվում է: Այն շոշափում է բազմաթիվ ոլորտներ, բերում լավ բաներ և նոր խնդիրներ: Generative AI-ի արագ առաջընթացն ընդգծում է վեկտորային տվյալների բազաների կենսական դերը բազմաչափ տվյալների կառավարման և վերլուծության գործում: