Peran Basis Data Vektor dalam Aplikasi AI Generatif Modern

Untuk aplikasi AI Generatif skala besar agar berfungsi efektif, diperlukan sistem yang baik untuk menangani sejumlah besar data. Salah satu sistem penting tersebut adalah basis data vektor. Yang membedakan basis data ini adalah kemampuannya untuk menangani berbagai jenis data seperti teks, suara, gambar, dan video dalam bentuk vektor/angka.

Apa itu Basis Data Vektor?

Basis data vektor adalah sistem penyimpanan khusus yang dirancang untuk menangani vektor berdimensi tinggi dengan efisien. Vektor-vektor ini, yang dapat dianggap sebagai titik dalam ruang multi-dimensi, sering mewakili penyematan atau representasi data yang lebih kompleks seperti gambar, teks, atau suara.

Basis data vektor memungkinkan pencarian kesamaan yang cepat di antara vektor-vektor ini, memungkinkan pengambilan data yang paling serupa dari dataset yang besar.

Perbandingan Basis Data Tradisional dan Basis Data Vektor

Basis Data Vektor:

• Mengelola Data Berdimensi Tinggi: Basis data vektor dirancang untuk mengelola dan menyimpan data dalam ruang berdimensi tinggi. Ini sangat berguna untuk aplikasi seperti pembelajaran mesin, di mana titik data (seperti gambar atau teks) dapat diwakili sebagai vektor dalam ruang multi-dimensi.
• Optimalkan untuk Pencarian Kesamaan: Salah satu fitur unggulan basis data vektor adalah kemampuan mereka untuk melakukan pencarian kesamaan. Alih-alih mengquery data berdasarkan kesamaan yang tepat, basis data ini memungkinkan pengguna untuk mengambil data yang “serupa” dengan query yang diberikan, membuatnya sangat berharga untuk tugas seperti pengambilan gambar atau teks.
• Skalabilitas untuk Dataset Besar: Ketika aplikasi AI dan pembelajaran mesin terus berkembang, begitu pula jumlah data yang diproses. Basis data vektor dibangun untuk skalabilitas, memastikan bahwa mereka dapat menangani sejumlah besar data tanpa mengorbankan kinerja.

Basis Data Tradisional:

• Penyimpanan Data Terstruktur: Basis data tradisional, seperti basis data relasional, dirancang untuk menyimpan data terstruktur. Ini berarti data diatur ke dalam tabel, baris, dan kolom yang telah ditentukan sebelumnya, memastikan integritas dan konsistensi data.
• Optimalkan untuk Operasi CRUD: Basis data tradisional pada dasarnya dioptimalkan untuk operasi CRUD. Ini berarti mereka dirancang untuk secara efisien membuat, membaca, memperbarui, dan menghapus entri data, membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi, dari layanan web hingga perangkat lunak perusahaan.
• Skema Tetap: Salah satu karakteristik yang membedakan banyak basis data tradisional adalah skema tetap mereka. Setelah struktur basis data didefinisikan, membuat perubahan dapat menjadi kompleks dan memakan waktu. Kekakuan ini memastikan konsistensi data tetapi dapat kurang fleksibel dibandingkan dengan sifat skema-less atau skema dinamis dari beberapa basis data modern.

AI Generatif dan Kebutuhan Basis Data Vektor

AI Generatif sering melibatkan penyematan. Ambil, misalnya, penyematan kata dalam pemrosesan bahasa alami (NLP). Kata atau kalimat diubah menjadi vektor yang menangkap makna semantik. Ketika menghasilkan teks yang mirip dengan manusia, model perlu dengan cepat membandingkan dan mengambil penyematan yang relevan, memastikan bahwa teks yang dihasilkan mempertahankan makna kontekstual.

Penyematan Vektor & Basis Data

Demikian pula, dalam generasi gambar atau suara, penyematan memainkan peran kunci dalam mengkodekan pola dan fitur. Untuk model ini berfungsi secara optimal, mereka memerlukan basis data yang memungkinkan pengambilan vektor yang serupa secara instan, membuat basis data vektor menjadi komponen penting dari teka-teki AI Generatif.

Membuat penyematan untuk bahasa alami biasanya melibatkan penggunaan model pra-terlatih seperti:

• GPT-3 dan GPT-4: OpenAI’s GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) telah menjadi model monumental dalam komunitas NLP dengan 175 miliar parameter. Mengikuti itu, GPT-4, dengan jumlah parameter yang lebih besar, terus mendorong batas dalam menghasilkan penyematan berkualitas tinggi. Model-model ini dilatih pada dataset yang beragam, memungkinkan mereka untuk membuat penyematan yang menangkap berbagai nuansa linguistik.
• BERT dan Variannya: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) oleh Google (GOOGL ), adalah model lain yang signifikan yang telah melihat berbagai pembaruan dan iterasi seperti RoBERTa, dan DistillBERT. Pelatihan BERT yang berarah dua, yang membaca teks dalam kedua arah, sangat cocok untuk memahami konteks yang mengelilingi sebuah kata.
• ELECTRA: Model yang lebih baru yang efisien dan berkinerja setara dengan model yang jauh lebih besar seperti GPT-3 dan BERT sambil memerlukan sumber daya komputasi yang lebih sedikit. ELECTRA membedakan antara data nyata dan palsu selama pelatihan pra, yang membantu dalam menghasilkan penyematan yang lebih halus.

Sumber

Memahami proses di atas:

Pertama, model penyematan digunakan untuk mengubah konten yang diinginkan menjadi penyematan vektor. Setelah dihasilkan, penyematan ini kemudian disimpan dalam basis data vektor. Untuk kemudahan pelacakan dan relevansi, penyematan yang disimpan ini mempertahankan tautan atau referensi ke konten asli yang mereka turunkan.

Kemudian, ketika pengguna atau sistem mengajukan pertanyaan kepada aplikasi, model penyematan yang sama melompat ke dalam aksi. Ini mengubah pertanyaan menjadi penyematan yang sesuai. Penyematan yang baru ini kemudian mencari basis data vektor, mencari representasi vektor yang serupa. Penyematan yang diidentifikasi sebagai kecocokan memiliki asosiasi langsung dengan konten asli mereka, memastikan bahwa pertanyaan pengguna dijawab dengan hasil yang relevan dan akurat.

Peningkatan Pendanaan untuk Pendatang Baru Basis Data Vektor

Dengan popularitas AI yang meningkat, banyak perusahaan memasukkan lebih banyak uang ke dalam basis data vektor untuk membuat algoritma mereka lebih baik dan lebih cepat. Ini dapat dilihat dari investasi terbaru dalam perusahaan rintisan basis data vektor seperti Pinecone, Chroma DB, dan Weviate.

Lanskap basis data vektor

Perusahaan besar seperti Microsoft (MSFT ) juga memiliki alat mereka sendiri. Contohnya, Azure Cognitive Search memungkinkan bisnis membuat alat AI menggunakan basis data vektor.

Oracle (ORCL ) baru-baru ini mengumumkan fitur baru untuk Database 23c, memperkenalkan Basis Data Vektor Terintegrasi. Dinamakan “Pencarian Vektor AI,” ini akan memiliki tipe data baru, indeks, dan alat pencarian untuk menyimpan dan mencari data seperti dokumen dan gambar menggunakan vektor. Ini mendukung Retrieval Augmented Generation (RAG), yang menggabungkan model bahasa besar dengan data bisnis untuk memberikan jawaban yang lebih baik atas pertanyaan bahasa tanpa berbagi data pribadi.

Pertimbangan Utama Basis Data Vektor

Metri Jarak

Efektivitas pencarian kesamaan tergantung pada metri jarak yang dipilih. Metri umum termasuk jarak Euclidean dan kesamaan kosinus, masing-masing sesuai untuk distribusi vektor yang berbeda.

Pengindeksan

Diberikan dimensi tinggi vektor, metode pengindeksan tradisional tidak efektif. Basis data vektor menggunakan teknik seperti Graf HNSW (Hierarchical Navigable Small World) atau Pohon Annoy, memungkinkan partisi yang efisien dari ruang vektor dan pencarian tetangga terdekat yang cepat.

Pohon Annoy (Sumber)

Annoy adalah metode yang menggunakan pohon pencarian biner. Ini membagi ruang data kita beberapa kali dan hanya melihat sebagian dari itu untuk menemukan tetangga terdekat.

Graf HNSW (Hierarchical Navigable Small World) (Sumber)

Graf HNSW, di sisi lain, seperti jaringan. Mereka menghubungkan titik data dengan cara khusus untuk membuat pencarian lebih cepat. Graf ini membantu dalam menemukan titik terdekat dalam data dengan cepat.

Skalabilitas

Ketika dataset tumbuh, begitu pula tantangan mempertahankan waktu pengambilan yang cepat. Sistem terdistribusi, percepatan GPU, dan pengelolaan memori yang dioptimalkan adalah beberapa cara basis data vektor menangani skalabilitas.

Peran Basis Data Vektor: Implikasi dan Kesempatan

1. Data Pelatihan untuk Model AI Generatif Terdepan: Model AI Generatif, seperti DALL-E dan GPT-3, dilatih menggunakan sejumlah besar data. Data ini sering terdiri dari vektor yang diekstrak dari berbagai sumber, termasuk gambar, teks, kode, dan domain lainnya. Basis data vektor mengkurasi dan mengelola dataset ini dengan hati-hati, memungkinkan model AI untuk menyerap dan menganalisis pengetahuan dunia dengan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam vektor-vektor ini.

2. Meningkatkan Pembelajaran dengan Sedikit Contoh: Pembelajaran dengan sedikit contoh adalah teknik pelatihan AI di mana model dilatih dengan data yang terbatas. Basis data vektor memperkuat pendekatan ini dengan mempertahankan indeks vektor yang kuat. Ketika model dipaparkan pada hanya beberapa vektor – katakanlah, beberapa gambar burung – itu dapat dengan cepat memperluas konsep burung secara keseluruhan dengan mengenali kesamaan dan hubungan antara vektor-vektor ini.

3. Meningkatkan Sistem Rekomendasi: Sistem rekomendasi menggunakan basis data vektor untuk menyarankan konten yang sejalan dengan preferensi pengguna. Dengan menganalisis perilaku pengguna, profil, dan query, vektor yang menggambarkan minat mereka diekstrak. Sistem kemudian memindai basis data vektor untuk menemukan vektor konten yang sangat mirip dengan vektor minat ini, memastikan rekomendasi yang akurat.

4. Pencarian Informasi Semantik: Metode pencarian tradisional bergantung pada kecocokan kata kunci yang tepat. Namun, basis data vektor memungkinkan sistem untuk memahami dan mengambil konten berdasarkan kesamaan semantik. Ini berarti pencarian menjadi lebih intuitif, fokus pada makna yang mendasari query daripada hanya mencocokkan kata-kata. Misalnya, ketika pengguna memasukkan query, vektor yang sesuai dibandingkan dengan vektor dalam basis data untuk menemukan konten yang sesuai dengan niat query, bukan hanya frasanya.

5. Pencarian Multimodal: Pencarian multimodal adalah teknik yang muncul yang mengintegrasikan data dari berbagai sumber, seperti teks, gambar, audio, dan video. Basis data vektor berfungsi sebagai tulang punggung pendekatan ini dengan memungkinkan analisis gabungan vektor dari berbagai modalitas. Ini menghasilkan pengalaman pencarian yang holistik, di mana pengguna dapat mengambil informasi dari berbagai sumber berdasarkan query tunggal, mengarah ke 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 menekankan peran penting basis data vektor dalam mengelola dan menganalisis data multi-dimensi.