Membandingkan Teknik Kuantisasi untuk Pencarian Vektor yang Dapat Diskalakan

Bayangkan mencari hal-hal serupa berdasarkan wawasan yang lebih dalam daripada hanya kata kunci. Itulah yang dilakukan basis data vektor dan pencarian kesamaan. Basis data vektor memungkinkan pencarian kesamaan vektor. Ini menggunakan jarak antara vektor untuk menemukan titik data dalam kueri pencarian.

Namun, pencarian kesamaan dalam data berdimensi tinggi dapat lambat dan memakan sumber daya. Masuklah teknik kuantisasi! Mereka memainkan peran penting dalam mengoptimalkan penyimpanan data dan mempercepat pengambilan data dalam basis data vektor.

Artikel ini menjelajahi berbagai teknik kuantisasi, jenis-jenisnya, dan kasus penggunaan dunia nyata.

Apa itu Kuantisasi dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Kuantisasi adalah proses mengubah data kontinu menjadi titik data diskrit. Terutama ketika Anda berhadapan dengan parameter skala miliar, kuantisasi sangat penting untuk mengelola dan memproses. Dalam basis data vektor, kuantisasi mengubah data berdimensi tinggi menjadi ruang terkompresi sambil mempertahankan fitur dan jarak vektor yang penting.

Kuantisasi secara signifikan mengurangi bottleneck memori dan meningkatkan efisiensi penyimpanan.

Proses kuantisasi melibatkan tiga proses kunci:

1. Mengompresi Vektor Berdimensi Tinggi

Dalam kuantisasi, kita menggunakan teknik seperti generasi kode, teknik fitur, dan pengkodean. Teknik-teknik ini mengompresi vektor embedding berdimensi tinggi menjadi subruang berdimensi rendah. Dengan kata lain, vektor dibagi menjadi subvektor yang banyak. Vektor embedding adalah representasi numerik dari audio, gambar, video, teks, atau data sinyal, yang memungkinkan pemrosesan yang lebih mudah.

2. Pemetaan ke Nilai Diskrit

Langkah ini melibatkan pemetaan subvektor berdimensi rendah ke nilai diskrit. Pemetaan lebih lanjut mengurangi jumlah bit dari setiap subvektor.

3. Penyimpanan Vektor Terkompresi

Akhirnya, nilai diskrit yang dipetakan dari subvektor ditempatkan dalam basis data untuk vektor asli. Data terkompresi yang mewakili informasi yang sama dalam bit yang lebih sedikit mengoptimalkan penyimpanannya.

Manfaat Kuantisasi untuk Basis Data Vektor

Kuantisasi menawarkan berbagai manfaat, yang menghasilkan perhitungan yang ditingkatkan dan jejak memori yang berkurang.

1. Pencarian Vektor yang Dapat Diskalakan dan Efisien

Kuantisasi mengoptimalkan pencarian vektor dengan mengurangi biaya komputasi perbandingan. Oleh karena itu, pencarian vektor memerlukan sumber daya yang lebih sedikit, sehingga meningkatkan efisiensinya.

2. Optimasi Memori

Vektor kuantisasi memungkinkan Anda menyimpan lebih banyak data dalam ruang yang sama. Selain itu, pengindeksan data dan pencarian juga dioptimalkan.

3. Kecepatan

Dengan penyimpanan dan pengambilan data yang efisien, maka komputasi menjadi lebih cepat. Dimensi yang berkurang memungkinkan pemrosesan yang lebih cepat, termasuk manipulasi data, kueri, dan prediksi.

Beberapa basis data vektor populer seperti Qdrant, Pinecone, dan Milvus menawarkan berbagai teknik kuantisasi dengan kasus penggunaan yang berbeda.

Kasus Penggunaan

Kemampuan kuantisasi untuk mengurangi ukuran data sambil mempertahankan informasi yang signifikan membuatnya menjadi aset yang berguna.

Mari kita jelajahi beberapa aplikasinya.

1. Pengolahan Gambar dan Video

Data gambar dan video memiliki parameter yang lebih luas, yang secara signifikan meningkatkan kompleksitas komputasi dan jejak memori. Kuantisasi mengompresi data tanpa kehilangan detail penting, sehingga memungkinkan penyimpanan dan pengolahan yang efisien. Ini mempercepat pencarian gambar dan video.

2. Kompresi Model Pembelajaran Mesin

Pelatihan model AI pada dataset besar adalah tugas yang intensif. Kuantisasi membantu dengan mengurangi ukuran model dan kompleksitas tanpa mengorbankan efisiensinya.

3. Pengolahan Sinyal

Data sinyal mewakili titik data kontinu seperti GPS atau footage pengawasan. Kuantisasi memetakan data ke nilai diskrit, sehingga memungkinkan penyimpanan dan analisis yang lebih cepat. Selain itu, penyimpanan dan analisis yang efisien mempercepat operasi pencarian, sehingga memungkinkan perbandingan sinyal yang lebih cepat.

Teknik Kuantisasi yang Berbeda

Sementara kuantisasi memungkinkan penanganan parameter skala miliar dengan mulus, itu juga berisiko kehilangan informasi yang tidak dapat dihindari. Namun, menemukan keseimbangan yang tepat antara kehilangan informasi yang dapat diterima dan kompresi meningkatkan efisiensi.

Setiap teknik kuantisasi memiliki kelebihan dan kekurangan. Sebelum Anda memilih, Anda harus memahami persyaratan kompresi, serta kekuatan dan keterbatasan dari setiap teknik.

1. Kuantisasi Biner

Kuantisasi biner adalah metode yang mengubah semua vektor embedding menjadi 0 atau 1. Jika nilai lebih besar dari 0, maka dipetakan ke 1, jika tidak maka ditandai sebagai 0. Oleh karena itu, itu mengubah data berdimensi tinggi menjadi dimensi yang jauh lebih rendah, sehingga memungkinkan pencarian kesamaan yang lebih cepat.

Formula

Rumusnya adalah:

Rumus kuantisasi biner. Gambar oleh penulis.

Berikut adalah contoh bagaimana kuantisasi biner bekerja pada vektor.

Representasi grafis dari kuantisasi biner. Gambar oleh penulis.

Kelebihan

• Pencarian tercepat, melampaui kuantisasi skalar dan produk.
• Mengurangi jejak memori sebesar faktor 32.

Keterbatasan

• Rasio kehilangan informasi yang lebih tinggi.
• Komponen vektor memerlukan rata-rata yang hampir sama dengan nol.
• Kinerja yang buruk pada data berdimensi rendah karena kehilangan informasi yang lebih tinggi.
• Rescoring diperlukan untuk hasil terbaik.

Basis data vektor seperti Qdrant dan Weaviate menawarkan kuantisasi biner.

2. Kuantisasi Skalar

Kuantisasi skalar mengubah angka desimal atau floating point menjadi bilangan bulat. Ini dimulai dengan mengidentifikasi nilai minimum dan maksimum untuk setiap dimensi. Rentang yang diidentifikasi kemudian dibagi menjadi beberapa bin. Terakhir, setiap nilai dalam setiap dimensi ditugaskan ke bin.

Tingkat presisi atau detail dalam vektor kuantisasi tergantung pada jumlah bin. Bin yang lebih banyak menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dengan menangkap detail yang lebih halus. Oleh karena itu, akurasi pencarian vektor juga tergantung pada jumlah bin.

Formula

Rumusnya adalah:

Rumus kuantisasi skalar. Gambar oleh penulis.

Berikut adalah contoh bagaimana kuantisasi skalar bekerja pada vektor.

Representasi grafis dari kuantisasi skalar. Gambar oleh penulis.

Kelebihan

• Optimasi memori yang signifikan.
• Kehilangan informasi yang kecil.
• Proses yang sebagian dapat dibalik.
• Kompresi yang cepat.
• Pencarian yang dapat diskalakan dan efisien karena kehilangan informasi yang kecil.

Keterbatasan

• Penurunan kualitas pencarian yang sedikit.
• Vektor berdimensi rendah lebih rentan terhadap kehilangan informasi karena setiap titik data membawa informasi yang penting.

Basis data vektor seperti Qdrant dan Milvus menawarkan kuantisasi skalar.

3. Kuantisasi Produk

Kuantisasi produk membagi vektor menjadi subvektor. Untuk setiap bagian, titik pusat, atau sentroid, dihitung menggunakan algoritma clustering. Sentroid terdekat kemudian mewakili setiap subvektor.

Pencarian kesamaan dalam kuantisasi produk bekerja dengan membagi vektor pencarian menjadi jumlah subvektor yang sama. Kemudian, daftar hasil yang mirip dibuat dalam urutan ascender jarak dari setiap subvektor ke sentroid subvektor kueri. Karena proses pencarian vektor membandingkan jarak dari subvektor kueri ke sentroid vektor kuantisasi, hasil pencarian kurang akurat. Namun, kuantisasi produk mempercepat proses pencarian kesamaan dan akurasi yang lebih tinggi dapat dicapai dengan meningkatkan jumlah subvektor.

Formula

Pencarian sentroid adalah proses iteratif. Ini menggunakan perhitungan ulang jarak Euclidean antara setiap titik data ke sentroidnya sampai konvergensi. Rumus jarak Euclidean dalam ruang n-dimensi adalah:

Rumus kuantisasi produk. Gambar oleh penulis.

Berikut adalah contoh bagaimana kuantisasi produk bekerja pada vektor.

Representasi grafis dari kuantisasi produk. Gambar oleh penulis.

Kelebihan

• Rasio kompresi tertinggi.
• Efisiensi penyimpanan yang lebih baik daripada teknik lain.

Keterbatasan

• Tidak cocok untuk vektor berdimensi rendah.
• Kompresi yang intensif sumber daya.

Basis data vektor seperti Qdrant dan Weaviate menawarkan kuantisasi produk.

Memilih Metode Kuantisasi yang Tepat

Setiap metode kuantisasi memiliki kelebihan dan kekurangan. Memilih metode yang tepat tergantung pada faktor-faktor yang mencakup, tetapi tidak terbatas pada:

• Dimensi data
• Perdagangan kompresi-akurasi
• Persyaratan efisiensi
• Keterbatasan sumber daya.

Pertimbangkan tabel perbandingan di bawah untuk memahami lebih baik teknik kuantisasi mana yang sesuai dengan kasus penggunaan Anda. Tabel ini menyoroti faktor akurasi, kecepatan, dan kompresi untuk setiap metode kuantisasi.

Gambar oleh Qdrant

Dari optimasi penyimpanan hingga pencarian yang lebih cepat, kuantisasi memitigasi tantangan penyimpanan parameter skala miliar. Namun, memahami persyaratan dan tradeoff sebelumnya sangat penting untuk implementasi yang sukses.

Untuk informasi lebih lanjut tentang tren dan teknologi terbaru, kunjungi Unite AI.