בינה כללית מלאכותית
תפקידם של מסדי נתונים וקטוריים ביישומי בינה מלאכותית מודרנית
כדי שיישומי AI בקנה מידה גדול יעבדו ביעילות, הוא זקוק למערכת טובה שתטפל בהרבה נתונים. מערכת חשובה כזו היא מסד הנתונים הווקטוריים. מה שמייחד את מסד הנתונים הזה הוא היכולת שלו להתמודד עם סוגים רבים של נתונים כמו טקסט, קול, תמונות וסרטוני וידאו בצורת מספר/וקטור.
מהם מסדי נתונים וקטוריים?
מסד נתונים וקטור הוא מערכת אחסון מיוחדת המיועדת לטפל בוקטורים במימד גבוה ביעילות. וקטורים אלה, שניתן לחשוב עליהם כנקודות במרחב רב-ממדי, מייצגים לעתים קרובות הטמעות או ייצוגים דחוסים של נתונים מורכבים יותר כמו תמונות, טקסט או צליל.
מסדי נתונים וקטוריים מאפשרים חיפושי דמיון מהירים בין הווקטורים הללו, ומאפשרים שליפה מהירה של הפריטים הדומים ביותר ממערך נתונים עצום.
מסדי נתונים מסורתיים לעומת מסדי נתונים וקטוריים
מסדי נתונים וקטוריים:
- מטפל בנתונים בעלי מימד גבוה: מסדי נתונים וקטוריים נועדו לנהל ולאחסן נתונים במרחבים בעלי ממדים גבוהים. זה שימושי במיוחד עבור יישומים כמו למידת מכונה, שבהן ניתן לייצג נקודות נתונים (כגון תמונות או טקסט) כווקטורים במרחבים רב-ממדיים.
- מותאם לחיפוש דמיון: אחת התכונות הבולטות של מסדי נתונים וקטוריים היא היכולת שלהם לבצע חיפושי דמיון. במקום לבצע שאילתות על נתונים המבוססים על התאמות מדויקות, מסדי נתונים אלה מאפשרים למשתמשים לאחזר נתונים "דומים" לשאילתה נתונה, מה שהופך אותם לבעלי ערך רב עבור משימות כמו אחזור תמונה או טקסט.
- ניתן להרחבה עבור מערכי נתונים גדולים: ככל שיישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה ממשיכות לגדול, כך גם כמות הנתונים שהם מעבדים גדלה. מסדי נתונים וקטוריים בנויים לפי קנה מידה, מה שמבטיח שהם יכולים להתמודד עם כמויות עצומות של נתונים מבלי להתפשר על הביצועים.
מסדי נתונים מסורתיים:
- אחסון נתונים מובנה: מסדי נתונים מסורתיים, כמו מסדי נתונים יחסיים, נועדו לאחסן נתונים מובנים. המשמעות היא שהנתונים מאורגנים בטבלאות, שורות ועמודות מוגדרות מראש, מה שמבטיח שלמות ועקביות נתונים.
- מותאם לפעולות CRUD: מסדי נתונים מסורתיים מותאמים בעיקר לפעולות CRUD. משמעות הדבר היא שהם נועדו ליצור, לקרוא, לעדכן ולמחוק ביעילות רשומות נתונים, מה שהופך אותם למתאימים למגוון רחב של יישומים, משירותי אינטרנט ועד תוכנות ארגוניות.
- סכימה קבועה: אחד המאפיינים המגדירים של מסדי נתונים מסורתיים רבים הוא הסכימה הקבועה שלהם. לאחר הגדרת מבנה מסד הנתונים, ביצוע שינויים יכול להיות מורכב ודורש זמן. קשיחות זו מבטיחה עקביות נתונים אך יכולה להיות פחות גמישה מאופי הסכימה חסרת הסכימה או הדינמית של כמה מסדי נתונים מודרניים.
מסדי נתונים מסורתיים נאבקים לעתים קרובות עם המורכבות של הטבעות, אתגר שניתן לטפל בו בקלות על ידי מסדי נתונים וקטוריים.
ייצוגים וקטוריים
מרכזי בתפקוד של מסדי נתונים וקטוריים הוא הרעיון הבסיסי של ייצוג צורות מגוונות של נתונים באמצעות וקטורים מספריים. ניקח תמונה כדוגמה. כאשר אתה רואה תמונה של חתול, למרות שזו עשויה להיות רק תמונה חתולית מקסימה עבורנו, עבור מכונה ניתן להפוך אותה לוקטור ייחודי 512 מימדים כגון:
[0.23, 0.54, 0.32, …, 0.12, 0.45, 0.90]
עם מסדי נתונים וקטוריים, יישום AI Generative יכול לעשות יותר דברים. הוא יכול למצוא מידע המבוסס על משמעות ולזכור דברים לאורך זמן. מעניין ששיטה זו אינה מוגבלת לתמונות בלבד. ניתן להכניס נתונים טקסטואליים מלאים במשמעויות הקשריות וסמנטיות גם לצורות וקטוריות.
AI גנרטיבי והצורך במסד נתונים וקטוריים
AI גנרטיבי כולל לעתים קרובות הטמעות. קח, למשל, הטבעת מילים בעיבוד שפה טבעית (NLP). מילים או משפטים הופכים לוקטורים הלוכדים משמעות סמנטית. בעת יצירת טקסט דמוי אדם, מודלים צריכים להשוות במהירות ולאחזר הטמעות רלוונטיות, כדי להבטיח שהטקסט שנוצר שומר על משמעויות הקשריות.
באופן דומה, ביצירת תמונה או קול, הטמעות ממלאות תפקיד מכריע בקידוד דפוסים ותכונות. כדי שהמודלים הללו יתפקדו בצורה מיטבית, הם דורשים מסד נתונים המאפשר שליפה מיידית של וקטורים דומים, מה שהופך את מסדי הנתונים הווקטוריים למרכיב חיוני בפאזל הבינה המלאכותית היצירתית.
יצירת הטבעות לשפה טבעית כרוכה בדרך כלל בשימוש במודלים מאומנים מראש כגון:
- GPT-3 ו-GPT-4: GPT-3 של OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) היה מודל מונומנטלי בקהילת ה-NLP עם 175 מיליארד פרמטרים. בעקבותיו, GPT-4, עם מספר גדול עוד יותר של פרמטרים, ממשיכה לפרוץ את הגבולות ביצירת הטבעות איכותיות. מודלים אלה מאומנים על מערכי נתונים מגוונים, ומאפשרים להם ליצור הטבעות הלוכדות מגוון רחב של ניואנסים לשוניים.
- BERT והווריאציות שלו: ברט (Bi-directional Encoder Representations from Transformers) של גוגל, הוא מודל משמעותי נוסף שראה עדכונים ואיטרציות שונות כמו RoBERTa ו-DistillBERT. האימון הדו-כיווני של BERT, הקורא טקסט בשני הכיוונים, מיומן במיוחד בהבנת ההקשר סביב מילה.
- אלקטררה: מודל עדכני יותר יעיל ומתפקד בדומה לדגמים גדולים בהרבה כמו GPT-3 ו-BERT תוך שהוא דורש פחות משאבי מחשוב. אלקטררה מבדיל בין נתונים אמיתיים למזויפים במהלך אימון מקדים, מה שעוזר ביצירת הטבעות מעודנות יותר.
הבנת התהליך לעיל:
בתחילה, מודל הטמעה משמש כדי להפוך את התוכן הרצוי להטבעות וקטוריות. לאחר שנוצרו, ההטבעות הללו מאוחסנות בתוך מסד נתונים וקטוריים. לצורך מעקב ורלוונטיות קלים, ההטמעות המאוחסנות הללו שומרות על קישור או הפניה לתוכן המקורי שממנו הם נגזרו.
מאוחר יותר, כאשר משתמש או מערכת מעלים שאלה לאפליקציה, אותו מודל הטמעה קופץ לפעולה. זה הופך את השאילתה הזו להטבעות תואמות. ההטמעות החדשות שנוצרו לאחר מכן מחפשות במסד הנתונים הווקטוריים, ומחפשות ייצוגים וקטוריים דומים. להטמעות שזוהו כהתאמות יש קשר ישיר לתוכן המקורי שלהן, מה שמבטיח שהשאילתה של המשתמש מקבלת תוצאות רלוונטיות ומדויקות.
מימון הולך וגדל עבור מצטרפים חדשים למאגר וקטור
עם הפופולריות העולה של בינה מלאכותית, חברות רבות משקיעות יותר כסף במסדי נתונים וקטוריים כדי להפוך את האלגוריתמים שלהן לטובים ומהירים יותר. ניתן לראות זאת עם ההשקעות האחרונות בסטארט-אפים של מסדי נתונים וקטוריים כמו צנובר, Chroma DB, ו Weviate.
לשיתוף פעולה גדול כמו מיקרוסופט יש גם כלים משלהם. לדוגמה, חיפוש קוגניטיבי בתכלת מאפשר לעסקים ליצור כלי בינה מלאכותית באמצעות מסדי נתונים וקטוריים.
אורקל גם הכריזה לאחרונה על תכונות חדשות עבורה מסד נתונים 23c, הצגת מסד נתונים וקטור משולב. בשם "AI Vector Search", יהיה לו סוג נתונים חדש, אינדקסים וכלי חיפוש לאחסון ולחיפוש נתונים כמו מסמכים ותמונות באמצעות וקטורים. זה תומך Generation Augmented של אחזור (RAG), המשלב מודלים של שפה גדולים עם נתונים עסקיים לקבלת תשובות טובות יותר לשאלות שפה מבלי לשתף נתונים פרטיים.
שיקולים עיקריים של מסדי נתונים וקטוריים
מדדי מרחק
האפקטיביות של חיפוש דמיון תלויה במדד המרחק הנבחר. מדדים נפוצים כוללים מרחק אוקלידי ו דמיון קוסינוס, כל אחד מספק סוגים שונים של הפצות וקטוריות.
מפתוח
בהתחשב בממדיות הגבוהה של וקטורים, שיטות אינדקס מסורתיות אינן חותכות את זה. מסדי נתונים וקטוריים משתמש בטכניקות כמו עולם קטן שניתן לנווט היררכי (HNSW) גרפים או מעצבן עצים, המאפשר חלוקה יעילה של המרחב הווקטור וחיפושים מהירים של השכן הקרוב ביותר.
עץ מעצבן (מָקוֹר)
Anoy היא שיטה שמשתמשת במשהו שנקרא עצי חיפוש בינאריים. הוא מפצל את מרחב הנתונים שלנו פעמים רבות ומסתכל רק על חלק ממנו כדי למצוא שכנים קרובים.
גרפים של עולם קטן היררכי (HNSW) (מָקוֹר)
גרפי HNSW, לעומת זאת, הם כמו רשתות. הם מחברים נקודות נתונים בצורה מיוחדת כדי להפוך את החיפוש למהיר יותר. גרפים אלה עוזרים למצוא במהירות נקודות קרובות בנתונים.
בקרת מערכות ותקשורת
ככל שמערכי נתונים גדלים, כך גדל גם האתגר לשמור על זמני אחזור מהירים. מערכות מבוזרות, האצת GPU וניהול זיכרון אופטימלי הם כמה דרכים שבהן מסדי נתונים וקטוריים מתמודדים עם מדרגיות.
תפקידם של מסדי נתונים וקטוריים: השלכות והזדמנויות
1. נתוני הדרכה ל-Cuting-Edge דגמי AI גנרטיביים: דגמי AI גנרטיביים, כגון DALL-E ו-GPT-3, מאומנים באמצעות כמויות עצומות של נתונים. נתונים אלה כוללים לרוב וקטורים שחולצו ממספר עצום של מקורות, כולל תמונות, טקסטים, קוד ותחומים אחרים. מסדי נתונים וקטוריים אוצרים ומנהלים בקפידה את מערכי הנתונים הללו, ומאפשרים למודלים של בינה מלאכותית להטמיע ולנתח את הידע העולמי על ידי זיהוי דפוסים ויחסים בתוך הוקטורים הללו.
2. קידום למידה של כמה-שוטים: למידה של Few-shot היא טכניקת אימון בינה מלאכותית שבה מודלים מאומנים עם נתונים מוגבלים. מסדי נתונים וקטוריים מעצימים גישה זו על ידי שמירה על אינדקס וקטור חזק. כאשר מודל נחשף רק לקומץ של וקטורים - נניח, כמה תמונות של ציפורים - הוא יכול להוציא במהירות את המושג הרחב יותר של ציפורים על ידי זיהוי קווי דמיון ויחסים בין הוקטורים הללו.
3. שיפור מערכות ממליצים: מערכות ממליצים משתמשות במסדי נתונים וקטוריים כדי להציע תוכן המותאם באופן הדוק להעדפות המשתמש. על ידי ניתוח ההתנהגות, הפרופיל והשאילתות של המשתמש, נשלפים וקטורים המעידים על תחומי העניין שלו. לאחר מכן המערכת סורקת את מסד הנתונים הווקטוריים כדי למצוא וקטורים של תוכן הדומים מאוד לוקטורי עניין אלה, ומבטיחה המלצות מדויקות.
4. סמנטי אִחזוּר מֵידַע: שיטות חיפוש מסורתיות מסתמכות על התאמות מדויקות של מילות מפתח. עם זאת, מסדי נתונים וקטוריים מחזקים מערכות להבין ולאחזר תוכן על סמך דמיון סמנטי. המשמעות היא שהחיפושים הופכים אינטואיטיביים יותר, תוך התמקדות במשמעות הבסיסית של השאילתה ולא רק במילים תואמות. לדוגמה, כאשר משתמשים מזינים שאילתה, הווקטור המתאים מושווה לוקטורים במסד הנתונים כדי למצוא תוכן המהדהד עם כוונת השאילתה, לא רק לניסוח שלה.
5. חיפוש רב-מודאלי: חיפוש מולטי-מודאלי היא טכניקה מתפתחת המשלבת נתונים ממקורות מרובים, כמו טקסט, תמונות, אודיו ווידאו. מסדי נתונים וקטוריים משמשים כעמוד השדרה של גישה זו בכך שהם מאפשרים ניתוח משולב של וקטורים משיטות שונות. זה מביא לחוויית חיפוש הוליסטית, שבה משתמשים יכולים לאחזר מידע ממגוון מקורות על סמך שאילתה אחת, מה שמוביל לתובנות עשירות יותר ולתוצאות מקיפות יותר.
סיכום
עולם הבינה המלאכותית משתנה במהירות. זה נוגע בתעשיות רבות, מביא דברים טובים ובעיות חדשות. ההתקדמות המהירה ב-AI Generative מדגישה את התפקיד החיוני של מסדי נתונים וקטוריים בניהול וניתוח נתונים רב-ממדיים.
מערכות אחסון מיוחדות אלו, המיומנות בטיפול בוקטורים בעלי מימדים גבוהים מצורות נתונים מגוונות כמו תמונות, טקסט או קול, עומדות בבסיס התפקוד היעיל של יישומי AI מודרניים, במיוחד בתחום חיפושי הדמיון.
