Kecerdasan Umum Buatan
Peran Database Vektor dalam Aplikasi AI Generatif Modern
Agar aplikasi AI Generatif berskala besar dapat bekerja secara efektif, diperlukan sistem yang baik untuk menangani data yang banyak. Salah satu sistem penting tersebut adalah database vektor. Yang membedakan database ini adalah kemampuannya menangani berbagai jenis data seperti teks, suara, gambar, dan video dalam bentuk angka/vektor.
Apa itu Database Vektor?
Basis data vektor adalah sistem penyimpanan khusus yang dirancang untuk menangani vektor berdimensi tinggi secara efisien. Vektor ini, yang dapat dianggap sebagai titik dalam ruang multidimensi, sering kali mewakili penyematan atau representasi terkompresi dari data yang lebih kompleks seperti gambar, teks, atau suara.
Basis data vektor memungkinkan pencarian kesamaan secara cepat di antara vektor-vektor ini, memungkinkan pengambilan item yang paling mirip dengan cepat dari kumpulan data yang sangat besar.
Basis Data Tradisional vs. Basis Data Vektor
Database Vektor:
- Menangani Data Dimensi Tinggi: Basis data vektor dirancang untuk mengelola dan menyimpan data dalam ruang berdimensi tinggi. Hal ini sangat berguna untuk aplikasi seperti pembelajaran mesin, di mana titik data (seperti gambar atau teks) dapat direpresentasikan sebagai vektor dalam ruang multidimensi.
- Dioptimalkan untuk Pencarian Kesamaan: Salah satu fitur menonjol dari database vektor adalah kemampuannya untuk melakukan pencarian kesamaan. Alih-alih membuat kueri data berdasarkan pencocokan persis, database ini memungkinkan pengguna mengambil data yang “mirip” dengan kueri tertentu, menjadikannya sangat berharga untuk tugas-tugas seperti pengambilan gambar atau teks.
- Dapat Diskalakan untuk Kumpulan Data Besar: Seiring dengan terus berkembangnya aplikasi AI dan pembelajaran mesin, jumlah data yang diproses juga meningkat. Basis data vektor dibuat sesuai skala, memastikan bahwa mereka dapat menangani data dalam jumlah besar tanpa mengurangi kinerja.
Database Tradisional:
- Penyimpanan Data Terstruktur: Basis data tradisional, seperti basis data relasional, dirancang untuk menyimpan data terstruktur. Ini berarti data disusun ke dalam tabel, baris, dan kolom yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga memastikan integritas dan konsistensi data.
- Dioptimalkan untuk Operasi CRUD: Basis data tradisional terutama dioptimalkan untuk operasi CRUD. Artinya, mereka dirancang untuk membuat, membaca, memperbarui, dan menghapus entri data secara efisien, sehingga cocok untuk berbagai aplikasi, mulai dari layanan web hingga perangkat lunak perusahaan.
- Skema Tetap: Salah satu ciri khas dari banyak database tradisional adalah skema tetapnya. Setelah struktur database ditentukan, membuat perubahan bisa menjadi rumit dan memakan waktu. Kekakuan ini memastikan konsistensi data tetapi bisa jadi kurang fleksibel dibandingkan sifat skema tanpa skema atau dinamis pada beberapa database modern.
Basis data tradisional sering kali kesulitan dengan kerumitan penyematan, sebuah tantangan yang mudah diatasi oleh basis data vektor.
Representasi Vektor
Inti dari fungsi database vektor adalah konsep dasar yang merepresentasikan beragam bentuk data menggunakan vektor numerik. Mari kita ambil gambar sebagai contoh. Saat Anda melihat gambar kucing, meskipun bagi kita itu hanya gambar kucing yang menggemaskan, bagi mesin gambar tersebut dapat diubah menjadi vektor unik berdimensi 512 seperti:
[0.23, 0.54, 0.32,…, 0.12, 0.45, 0.90]
Dengan database vektor, aplikasi AI Generatif dapat melakukan lebih banyak hal. Ia dapat menemukan informasi berdasarkan makna dan mengingat sesuatu dalam waktu yang lama. Menariknya, metode ini tidak terbatas pada gambar saja. Data tekstual yang berisi makna kontekstual dan semantik, juga dapat dituangkan ke dalam bentuk vektor.
AI Generatif dan Kebutuhan Database Vektor
AI generatif sering kali melibatkan penyematan. Ambil contoh, penyematan kata dalam pemrosesan bahasa alami (NLP). Kata atau kalimat diubah menjadi vektor yang menangkap makna semantik. Saat membuat teks mirip manusia, model perlu membandingkan dan mengambil embeddings yang relevan dengan cepat, memastikan bahwa teks yang dihasilkan mempertahankan makna kontekstual.
Demikian pula, dalam pembuatan gambar atau suara, penyematan memainkan peran penting dalam pengkodean pola dan fitur. Agar model ini dapat berfungsi secara optimal, model ini memerlukan database yang memungkinkan pengambilan vektor serupa secara instan, sehingga menjadikan database vektor sebagai komponen penting dalam teka-teki AI generatif.
Membuat embeddings untuk bahasa alami biasanya melibatkan penggunaan model terlatih seperti:
- GPT-3 dan GPT-4: GPT-3 OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) telah menjadi model monumental dalam komunitas NLP dengan 175 miliar parameter. Setelah itu, GPT-4, dengan jumlah parameter yang lebih banyak, terus melampaui batas dalam menghasilkan penyematan berkualitas tinggi. Model-model ini dilatih pada kumpulan data yang beragam, sehingga memungkinkan mereka membuat penyematan yang menangkap beragam nuansa linguistik.
- BERT dan Variannya: BERTI (Representasi Encoder Dua Arah dari Transformers) oleh Google, adalah model penting lainnya yang telah mengalami berbagai pembaruan dan iterasi seperti RoBERTa, dan DistillBERT. Pelatihan dua arah BERT, yang membaca teks dua arah, sangat mahir dalam memahami konteks di sekitar sebuah kata.
- ELECTRA: Model terbaru yang efisien dan berperforma setara dengan model yang jauh lebih besar seperti GPT-3 dan BERT, namun memerlukan sumber daya komputasi yang lebih sedikit. ELECTRA membedakan antara data asli dan palsu selama pra-pelatihan, yang membantu menghasilkan penyematan yang lebih baik.
Memahami proses di atas:
Awalnya, model penyematan digunakan untuk mengubah konten yang diinginkan menjadi penyematan vektor. Setelah dibuat, penyematan ini kemudian disimpan dalam database vektor. Agar mudah ditelusuri dan relevansinya, penyematan yang disimpan ini mempertahankan tautan atau referensi ke konten asli asalnya.
Nantinya, saat pengguna atau sistem mengajukan pertanyaan ke aplikasi, model penyematan yang sama akan langsung beraksi. Ini mengubah kueri ini menjadi penyematan yang sesuai. Penyematan yang baru dibentuk ini kemudian mencari database vektor, mencari representasi vektor serupa. Penyematan yang diidentifikasi sebagai kecocokan memiliki hubungan langsung dengan konten aslinya, sehingga memastikan kueri pengguna dipenuhi dengan hasil yang relevan dan akurat.
Meningkatnya Pendanaan untuk Pendatang Baru Database Vektor
Dengan meningkatnya popularitas AI, banyak perusahaan yang berinvestasi lebih banyak pada basis data vektor untuk membuat algoritme mereka lebih baik dan lebih cepat. Hal ini dapat dilihat dengan investasi baru-baru ini pada startup database vektor seperti biji pinus, Kroma DB, dan Weviate.
Kerja sama besar seperti Microsoft punya alatnya sendiri juga. Misalnya, Pencarian Kognitif Azure memungkinkan bisnis membuat alat AI menggunakan database vektor.
Oracle juga baru-baru ini mengumumkan fitur baru untuknya Basis Data 23c, memperkenalkan Database Vektor Terpadu. Dinamakan “AI Vector Search”, ini akan memiliki tipe data, indeks, dan alat pencarian baru untuk menyimpan dan mencari data seperti dokumen dan gambar menggunakan vektor. Ini mendukung Pengambilan Augmented Generation (RAG), yang menggabungkan model bahasa besar dengan data bisnis untuk mendapatkan jawaban yang lebih baik atas pertanyaan bahasa tanpa berbagi data pribadi.
Pertimbangan Utama Basis Data Vektor
Metrik Jarak
Efektivitas pencarian kesamaan bergantung pada metrik jarak yang dipilih. Metrik umum meliputi Jarak Euclidean dan kesamaan cosinus, masing-masing melayani berbagai jenis distribusi vektor.
Pengindeksan
Mengingat tingginya dimensi vektor, metode pengindeksan tradisional tidak cukup. Basis data vektor menggunakan teknik seperti Dunia Kecil yang Dapat Dinavigasi Secara Hierarki (HNSW) grafik atau Mengganggu pohon, memungkinkan partisi ruang vektor secara efisien dan pencarian tetangga terdekat dengan cepat.
pohon pengganggu (sumber)
Annoy adalah metode yang menggunakan sesuatu yang disebut pohon pencarian biner. Ini membagi ruang data kita berkali-kali dan hanya melihat sebagian saja untuk menemukan tetangga dekat.
Grafik Dunia Kecil yang Dapat Dinavigasi Hierarki (HNSW) (sumber)
Grafik HNSW, sebaliknya, seperti jaringan. Mereka menghubungkan titik data dengan cara khusus untuk mempercepat pencarian. Grafik ini membantu menemukan titik terdekat dalam data dengan cepat.
Skalabilitas
Seiring bertambahnya kumpulan data, tantangan untuk mempertahankan waktu pengambilan yang cepat juga semakin besar. Sistem terdistribusi, akselerasi GPU, dan manajemen memori yang dioptimalkan adalah beberapa cara database vektor mengatasi skalabilitas.
Peran Database Vektor: Implikasi dan Peluang
1. Data Pelatihan Mutakhir Model AI Generatif: Model AI generatif, seperti DALL-E dan GPT-3, dilatih menggunakan data dalam jumlah besar. Data ini sering kali terdiri dari vektor yang diambil dari berbagai sumber, termasuk gambar, teks, kode, dan domain lainnya. Basis data vektor dengan cermat menyusun dan mengelola kumpulan data ini, sehingga model AI dapat mengasimilasi dan menganalisis pengetahuan dunia dengan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam vektor-vektor ini.
2. Memajukan Pembelajaran Sedikit Sekali: Pembelajaran beberapa kali adalah teknik pelatihan AI di mana model dilatih dengan data terbatas. Basis data vektor memperkuat pendekatan ini dengan mempertahankan indeks vektor yang kuat. Ketika sebuah model dihadapkan pada segelintir vektor – misalnya, beberapa gambar burung – model tersebut dapat dengan cepat mengekstrapolasi konsep burung yang lebih luas dengan mengenali persamaan dan hubungan antara vektor-vektor tersebut.
3. Meningkatkan Sistem Rekomendasi: Sistem pemberi rekomendasi menggunakan database vektor untuk menyarankan konten yang selaras dengan preferensi pengguna. Dengan menganalisis perilaku, profil, dan kueri pengguna, vektor yang menunjukkan minat mereka diekstraksi. Sistem kemudian memindai database vektor untuk menemukan vektor konten yang sangat mirip dengan vektor minat ini, untuk memastikan rekomendasi yang tepat.
4. Semantik Pengambilan Informasi: Metode pencarian tradisional mengandalkan pencocokan kata kunci yang tepat. Namun, database vektor memberdayakan sistem untuk memahami dan mengambil konten berdasarkan kesamaan semantik. Artinya, penelusuran menjadi lebih intuitif, berfokus pada makna dasar kueri, bukan sekadar mencocokkan kata. Misalnya, saat pengguna memasukkan kueri, vektor terkait dibandingkan dengan vektor dalam database untuk menemukan konten yang sesuai dengan maksud kueri, bukan hanya frasanya.
5. Pencarian Multimoda: Pencarian multimoda adalah teknik baru yang mengintegrasikan data dari berbagai sumber, seperti teks, gambar, audio, dan video. Basis data vektor berfungsi sebagai tulang punggung pendekatan ini dengan memungkinkan dilakukannya analisis gabungan vektor dari beragam modalitas. Hal ini menghasilkan pengalaman penelusuran holistik, di mana pengguna dapat mengambil informasi dari berbagai sumber berdasarkan satu kueri, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih kaya dan hasil yang lebih komprehensif.
Kesimpulan
Dunia AI berubah dengan cepat. Ini menyentuh banyak industri, membawa hal-hal baik dan masalah baru. Kemajuan pesat dalam AI Generatif menggarisbawahi peran penting database vektor dalam mengelola dan menganalisis data multidimensi.
Sistem penyimpanan khusus ini, yang mahir dalam menangani vektor berdimensi tinggi dari berbagai bentuk data seperti gambar, teks, atau suara, berperan penting dalam berfungsinya aplikasi AI modern secara efektif, khususnya dalam bidang pencarian kesamaan.
