D'Roll vu Vektordatabasen a modernen generativen AI Uwendungen

Fir grouss-Skala Generative AI Uwendungen effektiv ze schaffen, brauch et e gudde System fir vill Daten ze handhaben. Ee sou wichtege System ass d'Vektordatenbank. Wat dës Datebank ënnerscheet ass seng Fäegkeet fir vill Aarte vun Daten wéi Text, Toun, Biller a Videoen an enger Zuel / Vektorform ze handelen.

Wat sinn Vector Datenbanken?

Vector Datebank ass e spezialiséierte Späichersystem entwéckelt fir héichdimensional Vektoren effizient ze handhaben. Dës Vektoren, déi als Punkten an engem multidimensionalen Raum geduecht kënne ginn, representéieren dacks Embeddings oder kompriméiert Representatioune vu méi komplexen Donnéeën wéi Biller, Text oder Toun.

Vektordatenbanken erlaben séier Ähnlechkeetssiche tëscht dëse Vektoren, wat e séieren Erhuelung vun den ähnlechsten Elementer aus enger grousser Dataset erméiglecht.

Traditionell Datenbanken vs Vector Datenbanken

Vector Datenbanken:

• Handhabt High-Dimensional Daten: Vector Datenbanken sinn entwéckelt fir Daten an héichdimensionalen Raum ze managen an ze späicheren. Dëst ass besonnesch nëtzlech fir Uwendungen wéi Maschinnléieren, wou Datepunkte (wéi Biller oder Text) als Vecteure a multidimensionale Raum vertruede kënne ginn.
• Optimiséiert fir Ähnlechkeet Sich: Ee Standout Feature vu Vektordatenbanken ass hir Fäegkeet fir Ähnlechkeetssich auszeféieren. Amplaz Daten op Basis vun exakte Mätscher ze froen, erlaben dës Datenbanken d'Benotzer Daten ze recuperéieren déi "ähnlech" zu enger bestëmmter Ufro sinn, wat se wäertvoll mécht fir Aufgaben wéi Bild- oder Textrecuperatioun.
• Skalierbar fir grouss Datesets: Wéi AI a Maschinn Léieren Uwendungen weider wuessen, sou geet d'Quantitéit un Daten déi se veraarbecht. VektorDatebanke gi fir Skala gebaut, fir sécherzestellen datt se grouss Quantitéiten un Daten handhaben ouni Kompromëss op d'Leeschtung.

Traditionell Datenbanken:

• Strukturéiert Datelagerung: Traditionell Datenbanken, wéi relational Datenbanken, sinn entwéckelt fir strukturéiert Daten ze späicheren. Dëst bedeit datt Daten a virdefinéiert Tabellen, Reihen a Kolonnen organiséiert ginn, fir d'Datenintegritéit a Konsistenz ze garantéieren.
• Optimiséiert fir CRUD Operatiounen: Traditionell Datenbanken sinn haaptsächlech fir CRUD Operatiounen optimiséiert. Dëst bedeit datt se entworf sinn fir effizient ze kreéieren, ze liesen, ze aktualiséieren an ze läschen, sou datt se gëeegent sinn fir eng breet Palette vun Uwendungen, vu Webservicer bis Enterprise Software.
• Fix Schema: Ee vun de definéierende Charakteristike vu villen traditionellen Datenbanken ass hiert fixt Schema. Wann d'Datebankstruktur definéiert ass, kënnen d'Ännerunge komplex an Zäitopwänneg sinn. Dës Steifheit garantéiert d'Datekonsistenz awer ka manner flexibel sinn wéi déi schema-manner oder dynamesch Schema-Natur vun e puer modernen Datenbanken.

Generativ AI an de Besoin fir Vector Datebanken

Generativ AI implizéiert dacks Embeddings. Huelt zum Beispill Wuert Embeddings an der natierlecher Sproochveraarbechtung (NLP). Wierder oder Sätz ginn an Vektoren transforméiert déi semantesch Bedeitung erfaassen. Wann Dir mënschlech-ähnlechen Text generéiert, musse Modeller séier relevant Embeddings vergläichen an zréckzéien, fir sécherzestellen datt de generéierten Text kontextuell Bedeitunge behält.

Vector Enbeddings & Datebank

Ähnlech, an der Bild- oder Toungeneratioun spillen Embeddings eng entscheedend Roll beim Kodéierungsmuster a Feature. Fir dës Modeller optimal ze fonktionnéieren, erfuerderen se eng Datebank, déi en direkten Erhuelung vun ähnlechen Vektoren erlaabt, wat Vektordatenbanken e wesentleche Bestanddeel vum generativen AI Puzzel mécht.

D'Erstelle vun Embeddings fir natierlech Sprooch beinhalt normalerweis d'Benotzung vu pre-trainéierte Modeller wéi:

• GPT-3 an GPT-4: OpenAI's GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) war e monumentale Modell an der NLP Gemeinschaft mat 175 Milliarde Parameteren. Duerno dréckt GPT-4, mat enger nach méi grousser Zuel vu Parameteren, d'Grenze weider fir héichqualitativ Embeddingen ze generéieren. Dës Modeller ginn op verschiddenen Datesätz trainéiert, wat hinnen erlaabt Embeddings ze kreéieren déi eng breet Palette vu sproochleche Nuancen erfaassen.
• BERT a seng Varianten: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) vu Google, ass e weidere bedeitende Modell dee verschidde Updates an Iteratiounen gesinn huet wéi RoBERTa, an DistillBERT. Dem BERT seng bidirektional Ausbildung, déi Text a béid Richtungen liest, ass besonnesch gutt fir de Kontext ronderëm e Wuert ze verstoen.
• ELECTRA: E méi rezente Modell deen effizient ass a mat vill méi grousse Modeller wéi GPT-3 a BERT funktionnéiert a manner Rechenressourcen erfuerdert. ELECTRA ënnerscheet tëscht realen a gefälschte Donnéeën wärend der Pre-Training, wat hëlleft méi raffinéiert Embeddingen ze generéieren.

Source

Den uewe genannte Prozess verstoen:

Am Ufank gëtt en Embedding-Modell benotzt fir de gewënschten Inhalt a Vector Embeddings ze transforméieren. Eemol generéiert ginn dës Embeddings dann an enger Vektordatenbank gelagert. Fir einfach Tracabilitéit a Relevanz, halen dës gespäichert Embeddings e Link oder Referenz op den originelle Inhalt aus deem se ofgeleet goufen.

Méi spéit, wann e Benotzer oder System eng Fro un d'Applikatioun stellt, spréngt dee selwechte Embeddingmodell an Handlung. Et transforméiert dës Ufro an entspriechend Embeddings. Dës nei geformt Embeddings sichen dann d'Vektordatenbank, sicht ähnlech Vektorrepresentatioune. D'Ebeddingen, déi als Mätscher identifizéiert ginn, hunn eng direkt Associatioun mat hirem originelle Inhalt, fir datt d'Ufro vum Benotzer mat relevanten a korrekte Resultater erfëllt ass.

Wuesse Finanzéierung fir Vector Datebank Newcomer

Mat der steigender Popularitéit vun AI, setzen vill Firmen méi Suen a Vektordatenbanken fir hir Algorithmen besser a méi séier ze maachen. Dëst ka gesi ginn mat de rezenten Investitiounen a Vector Datebank Startups wéi Kieferkegel, Chroma DB, an Weviate.

Landschaft vu Vektordatenbanken

Grouss Zesummenaarbecht wéi Microsoft hunn och hir eegen Tools. Zum Beispill, Azure kognitiv Sich léisst d'Geschäfter AI Tools erstellen mat Vektordatenbanken.

Oracle huet och viru kuerzem nei Features fir seng ugekënnegt Datebank 23c, Aféierung vun enger integréierter Vector Datebank. Genannt "AI Vector Search", et wäert en neien Datetyp, Indexen, a Sichinstrumenter hunn fir Daten wéi Dokumenter a Biller mat Vektoren ze späicheren an ze sichen. Et ënnerstëtzt Retrieval Augmented Generation (RAG), déi grouss Sproochmodeller mat Geschäftsdaten kombinéiert fir besser Äntwerten op Sproochefroen ouni privat Donnéeën ze deelen.

Primär Iwwerleeunge vu Vektordatabasen

Distanz Metriken

D'Effektivitéit vun enger Ähnlechkeetssich hänkt vun der gewielter Distanzmetrik of. Gemeinsam Metriken enthalen Euklidescher Distanz an cosinus Ähnlechkeet, jidderee suergt fir verschidden Aarte vu Vektorverdeelungen.

Indexéieren

Wéinst der héijer Dimensioun vu Vektoren, schneiden traditionell Indexéierungsmethoden et net. Vector Datenbanken benotzt Techniken wéi Hierarchesch Navigéierbar Kleng Welt (HNSW) Grafiken oder Angscht Beem, erlaabt eng effizient Partitionéierung vum Vektorraum a séier noosten Noper Recherchen.

Iergerbaum (Source)

Annoy ass eng Method déi eppes benotzt déi binär Sichbeem genannt gëtt. Et trennt eis Datenraum vill Mol a kuckt nëmmen en Deel dovun fir no Noperen ze fannen.

Hierarchesch Navigable Small World (HNSW) Grafiken (Source)

HNSW Grafike, op der anerer Säit, si wéi Netzwierker. Si verbannen Datenpunkten op eng speziell Manéier fir d'Sich méi séier ze maachen. Dës Grafike hëllefen séier no Punkten an den Daten ze fannen.

Skalierbarkeet

Wéi Datesätz wuessen, geet och d'Erausfuerderung fir séier Erhuelungszäiten z'erhalen. Verdeelt Systemer, GPU Beschleunegung, an optimiséiert Gedächtnismanagement sinn e puer Weeër wéi Vektordatenbanken d'Skalierbarkeet unzegoen.

Roll vun Vector Datenbanken: Implikatioune a Méiglechkeeten

1. Trainingsdaten fir opzedeelen Generativ AI Modeller: Generativ AI Modeller, wéi DALL-E a GPT-3, gi mat enormen Quantitéiten un Daten trainéiert. Dës Donnéeën enthalen dacks Vecteure extrahéiert aus enger Onmass vu Quellen, dorënner Biller, Texter, Code an aner Domainen. Vector Datenbanken virsiichteg curate a verwalten dës Datesätz, sou datt AI Modeller d'Wëssen vun der Welt assimiléieren an analyséieren andeems Musteren a Bezéiungen an dëse Vektoren identifizéieren.

2. Fortschrëtter Puer-Shot Léieren: Puer Shot Léieren ass eng AI Trainingstechnik wou Modeller mat limitéierten Daten trainéiert ginn. Vector Datenbanken verstäerken dës Approche andeems se e robuste Vektorindex behalen. Wann e Modell just e puer Handvoll Vecteure ausgesat ass - sot e puer Biller vu Villercher - kann et séier dat breet Konzept vu Villercher extrapoléieren andeems se Ähnlechkeeten a Relatiounen tëscht dëse Vecteure erkennen.

3. Recommandatiounssystemer verbesseren: Recommander Systemer benotzt Vektordatenbanken fir Inhalt ze proposéieren enk mat de Virléiften vun engem Benotzer ausgeriicht. Andeems Dir d'Verhalen, de Profil an d'Ufroen vun engem Benotzer analyséiert, ginn Vektoren extrahéiert, déi hir Interessen weisen. De System scannt dann d'Vecteure-Datebank fir Inhaltsvektoren ze fannen déi dës Interessevektoren enk ähnelen, a garantéiert präzis Empfehlungen.

4. Semantesch Informatiounen Erhuelung: Traditionell Sichmethoden vertrauen op exakt Schlësselwuert Mätscher. Wéi och ëmmer, Vektordatenbanken erméiglechen Systemer fir Inhalt ze verstoen an zréckzekommen baséiert op semantescher Ähnlechkeet. Dëst bedeit datt d'Sich méi intuitiv ginn, konzentréiert sech op déi ënnerierdesch Bedeitung vun der Ufro anstatt just mat Wierder. Zum Beispill, wann d'Benotzer eng Ufro aginn, gëtt de entspriechende Vektor mat Vecteure an der Datebank verglach fir Inhalt ze fannen deen mat der Absicht vun der Ufro resonéiert, net nëmme seng Phrasing.

5. Multimodal Sich: Multimodal Sich ass eng opkomende Technik déi Daten aus ville Quellen integréiert, wéi Text, Biller, Audio a Video. Vektordatenbanken déngen als de Pilier vun dëser Approche andeems d'kombinéiert Analyse vu Vektoren aus diversen Modalitéiten erlaabt. Dëst resultéiert an enger holistescher Sicherfahrung, wou d'Benotzer Informatioun aus verschiddene Quellen op Basis vun enger eenzeger Ufro kënnen zréckzéien, wat zu méi räichen Abléck a méi ëmfaassend Resultater féiert.

Konklusioun

D'AI Welt ännert sech séier. Et beréiert vill Industrien, bréngt gutt Saachen an nei Problemer. Déi séier Fortschrëtter am Generative AI ënnersträichen déi vital Roll vu Vektordatenbanken bei der Gestioun an der Analyse vun multidimensionalen Daten.