ເຕັກນິກການປຽບທຽບ Quantization ສໍາລັບການຊອກຫາ vector ທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້

ຈິນຕະນາການຊອກຫາສິ່ງທີ່ຄ້າຍຄືກັນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງແທນທີ່ຈະເປັນຄໍາທີ່ໃຊ້ພຽງແຕ່. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ຖານຂໍ້ມູນ vector ແລະການຄົ້ນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນຊ່ວຍ. ຖານຂໍ້ມູນ vector ເປີດໃຊ້ການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ vector. ມັນໃຊ້ໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງ vectors ເພື່ອຊອກຫາຈຸດຂໍ້ມູນໃນຄໍາຖາມຄົ້ນຫາ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນໃນຂໍ້ມູນລະດັບສູງສາມາດຊ້າແລະໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ. ໃສ່ເຕັກນິກ Quantization! ພວກເຂົາມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແລະການເລັ່ງການດຶງຂໍ້ມູນໃນຖານຂໍ້ມູນ vector.

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ຄົ້ນ​ຫາ​ເຕັກ​ນິກ​ການ​ຈໍາ​ນວນ​ຕ່າງໆ​, ປະ​ເພດ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​, ແລະ​ກໍ​ລະ​ນີ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ໂລກ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​.

Quantization ແມ່ນຫຍັງ ແລະມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?

Quantization ແມ່ນຂະບວນການຂອງການປ່ຽນຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຂົ້າໄປໃນຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນ. ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍາລັງຈັດການກັບພາລາມິເຕີລະດັບຕື້, ປະລິມານເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງແລະການປຸງແຕ່ງ. ໃນຖານຂໍ້ມູນ vector, quantization ປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ມີມິຕິລະດັບສູງເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ບີບອັດໃນຂະນະທີ່ຮັກສາລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນແລະໄລຍະຫ່າງ vector.

Quantization ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຫຼຸດຜ່ອນການຂອດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແລະປັບປຸງປະສິດທິພາບການເກັບຮັກສາ.

ຂະບວນການຂອງປະລິມານປະກອບມີສາມຂະບວນການທີ່ສໍາຄັນ:

1. ການບີບອັດ vectors ລະດັບສູງ

ໃນປະລິມານ, ພວກເຮົາໃຊ້ເຕັກນິກເຊັ່ນ: ການສ້າງປື້ມລະຫັດ, ວິສະວະກໍາຄຸນສົມບັດ, ແລະການເຂົ້າລະຫັດ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ບີບອັດການຝັງ vector ມິຕິລະດັບສູງເຂົ້າໄປໃນ subspace ຕ່ໍາມິຕິລະດັບ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, vector ແມ່ນແບ່ງອອກເປັນ subvectors ຈໍານວນຫລາຍ. ການຝັງ Vector ແມ່ນການເປັນຕົວແທນຕົວເລກຂອງສຽງ, ຮູບພາບ, ວິດີໂອ, ຂໍ້ຄວາມ, ຫຼືຂໍ້ມູນສັນຍານ, ເຮັດໃຫ້ການປະມວນຜົນງ່າຍຂຶ້ນ.

2. ການສ້າງແຜນທີ່ກັບຄ່າທີ່ແຍກກັນ

ຂັ້ນ​ຕອນ​ນີ້​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ​ການ​ສ້າງ​ແຜນ​ທີ່ subvectors ມິ​ຕິ​ລະ​ດັບ​ຕ​່​ໍ​າ​ກັບ​ຄ່າ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​. ການສ້າງແຜນທີ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນບິດຂອງແຕ່ລະ subvector.

3. Compressed Vector Storage

ສຸດທ້າຍ, ຄ່າທີ່ແຍກຕາມແຜນທີ່ຂອງ subvectors ແມ່ນຖືກຈັດໃສ່ໃນຖານຂໍ້ມູນສໍາລັບ vector ຕົ້ນສະບັບ. ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກບີບອັດທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນດຽວກັນໃນ bits ຫນ້ອຍຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບການເກັບຮັກສາຂອງມັນ.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງ Quantization ສໍາລັບຖານຂໍ້ມູນ Vector

Quantization ສະເຫນີຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ການປັບປຸງການຄິດໄລ່ແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຈໍາ.

1. ການຊອກຫາ vector ທີ່ສາມາດປັບຂະ ໜາດ ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ

Quantization ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຊອກຫາ vector ໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປຽບທຽບການປຽບທຽບ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຄົ້ນຫາ vector ຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນຫນ້ອຍ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບໂດຍລວມ.

2. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມຈໍາ

vectors ປະລິມານອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດເກັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມພາຍໃນຊ່ອງດຽວກັນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການຈັດດັດສະນີຂໍ້ມູນ ແລະການຄົ້ນຫາຍັງຖືກປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມ.

3. ຄວາມໄວ

ດ້ວຍການເກັບມ້ຽນ ແລະ ການດຶງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ມີການຄິດໄລ່ໄວຂຶ້ນ. ຂະໜາດທີ່ຫຼຸດລົງເຮັດໃຫ້ການປະມວນຜົນໄວຂຶ້ນ, ລວມທັງການຈັດການຂໍ້ມູນ, ການສອບຖາມ ແລະການຄາດຄະເນ.

ບາງຖານຂໍ້ມູນ vector ທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ Qdrant, ໝາກນັດ, ແລະ ມິວວັສ ສະເຫນີເຕັກນິກການຄິດໄລ່ຕ່າງໆທີ່ມີກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ການນໍາໃຊ້ກໍລະນີ

ຄວາມສາມາດຂອງປະລິມານເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດຂໍ້ມູນໃນຂະນະທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຊັບສິນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.

ໃຫ້ພວກເຮົາລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນ.

1. ການປະມວນຜົນຮູບພາບແລະວິດີໂອ

ຮູບພາບ ແລະຂໍ້ມູນວິດີໂອມີລະດັບພາລາມິເຕີທີ່ກວ້າງຂຶ້ນ, ເພີ່ມຄວາມຊັບຊ້ອນທາງຄອມພິວເຕີ ແລະ ຄວາມຈຳທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການຄິດໄລ່ປະລິມານ ບີບອັດຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍລາຍລະອຽດທີ່ສໍາຄັນ, ເຮັດໃຫ້ການເກັບຮັກສາແລະການປະມວນຜົນປະສິດທິພາບ. ນີ້ເລັ່ງການຊອກຫາຮູບພາບແລະວິດີໂອ.

2. ການບີບອັດຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນວຽກງານທີ່ເຂັ້ມຂຸ້ນ. Quantization ຊ່ວຍໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນ ຂະ​ຫນາດ​ຕົວ​ແບບ​ແລະ​ຄວາມ​ສັບ​ສົນ​ ໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມປະສິດທິພາບຂອງຕົນ.

3. ການປະມວນຜົນສັນຍານ

ຂໍ້ມູນສັນຍານສະແດງເຖິງຈຸດຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຊັ່ນ GPS ຫຼື footage ການເຝົ້າລະວັງ. Quantization ແຜນທີ່ຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຄ່າທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ການເກັບຮັກສາແລະການວິເຄາະໄວຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການເກັບຮັກສາແລະການວິເຄາະທີ່ມີປະສິດທິພາບເລັ່ງການດໍາເນີນງານການຊອກຫາ, ເຮັດໃຫ້ການປຽບທຽບສັນຍານໄວຂຶ້ນ.

ເຕັກ​ນິກ​ການ​ຈໍາ​ນວນ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​

ໃນຂະນະທີ່ quantization ອະນຸຍາດໃຫ້ການຈັດການຕົວກໍານົດການຫຼາຍຕື້ຂະຫນານ seamless, ມັນມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສູນເສຍຂໍ້ມູນ irreversible. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຊອກຫາຄວາມສົມດຸນທີ່ເຫມາະສົມລະຫວ່າງການສູນເສຍຂໍ້ມູນທີ່ຍອມຮັບແລະການບີບອັດປັບປຸງປະສິດທິພາບ.

ແຕ່ລະເຕັກນິກການຄິດໄລ່ມາພ້ອມກັບຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍ. ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເລືອກ, ທ່ານຄວນເຂົ້າໃຈຂໍ້ກໍານົດການບີບອັດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງແຕ່ລະເຕັກນິກ.

1. Binary Quantization

Binary quantization ແມ່ນວິທີການທີ່ປ່ຽນ vector embeddings ທັງໝົດເປັນ 0 ຫຼື 1. ຖ້າຄ່າໃຫຍ່ກວ່າ 0, ມັນຖືກເຮັດແຜນທີ່ເປັນ 1, ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ ມັນຖືກໝາຍເປັນ 0. ສະນັ້ນ, ມັນ converts ຂໍ້ມູນມິຕິລະດັບສູງໃຫ້ເປັນມິຕິລະດັບຕ່ຳກວ່າ. ຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນໄວຂຶ້ນ.

ສູດ

ສູດແມ່ນ:

ສູດການຄິດໄລ່ເລກຖານສອງ. ຮູບພາບໂດຍຜູ້ຂຽນ.

ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງວິທີການ quantization binary ເຮັດວຽກຢູ່ໃນ vector.

ການສະແດງກາຟິກຂອງ quantization binary. ຮູບພາບໂດຍຜູ້ຂຽນ.

ຄວາມເຂັ້ມແຂງ

• ຄົ້ນຫາໄວທີ່ສຸດ, ລື່ນກາຍທັງເຕັກນິກການຄິດໄລ່ ແລະປະລິມານຜະລິດຕະພັນ.
• ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊົງຈໍາໂດຍ ກ ປັດ​ໄຈ​ຂອງ 32.

ຂໍ້ຈໍາກັດ

• ອັດຕາສ່ວນການສູນເສຍຂໍ້ມູນສູງຂຶ້ນ.
• ອົງປະກອບຂອງ vector ຕ້ອງການຄ່າສະເລ່ຍປະມານເທົ່າກັບສູນ.
• ການປະຕິບັດທີ່ບໍ່ດີຕໍ່ຂໍ້ມູນໃນມິຕິລະດັບຕໍ່າເນື່ອງຈາກການສູນເສຍຂໍ້ມູນທີ່ສູງຂຶ້ນ.
• ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຄະແນນຄືນສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ.

ຖານຂໍ້ມູນ vector ເຊັ່ນ Qdrant ແລະ Weaviate ສະເໜີການຄິດໄລ່ເລກຖານສອງ.

2. Scalar Quantization

Scalar quantization ປ່ຽນຈຸດລອຍຕົວ ຫຼືຕົວເລກທົດສະນິຍົມເປັນຈຳນວນເຕັມ. ນີ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກໍານົດຄ່າຕໍ່າສຸດແລະສູງສຸດສໍາລັບແຕ່ລະມິຕິ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂອບເຂດທີ່ຖືກກໍານົດແມ່ນແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍຖັງ. ສຸດທ້າຍ, ແຕ່ລະຄ່າໃນແຕ່ລະມິຕິແມ່ນຖືກມອບຫມາຍໃສ່ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອ.

ລະດັບຄວາມແມ່ນຍໍາຫຼືລາຍລະອຽດໃນ vectors ປະລິມານແມ່ນຂຶ້ນກັບຈໍານວນຂອງ bins. bins ຫຼາຍເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງສູງໂດຍການຈັບລາຍລະອຽດລະອຽດ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄົ້ນຫາ vector ຍັງຂຶ້ນກັບຈໍານວນຂອງ bins.

ສູດ

ສູດແມ່ນ:

ສູດການຄິດໄລ່ Scalar. ຮູບພາບໂດຍຜູ້ຂຽນ.

ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງວິທີການ scalar quantization ເຮັດວຽກຢູ່ໃນ vector.

ການສະແດງກາຟິກຂອງ quantization scalar. ຮູບພາບໂດຍຜູ້ຂຽນ.

ຄວາມເຂັ້ມແຂງ

• ທີ່ສໍາຄັນ ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ.
• ການສູນເສຍຂໍ້ມູນຂະຫນາດນ້ອຍ.
• ຂະບວນການປີ້ນກັບກັນບາງສ່ວນ.
• ການບີບອັດໄວ.
• ການຄົ້ນຫາທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ປະສິດທິພາບເນື່ອງຈາກການສູນເສຍຂໍ້ມູນຂະຫນາດນ້ອຍ.

ຂໍ້ຈໍາກັດ

• ການຫຼຸດລົງເລັກນ້ອຍໃນຄຸນນະພາບການຊອກຫາ.
• vectors ມິຕິລະດັບຕ່ໍາມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບການສູນເສຍຂໍ້ມູນຍ້ອນວ່າແຕ່ລະຈຸດປະຕິບັດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ.

ຖານຂໍ້ມູນ vector ເຊັ່ນ Qdrant ແລະ ມິວວັສ ສະເຫນີການຄິດໄລ່ປະລິມານ.

3. ປະລິມານຜະລິດຕະພັນ

ປະລິມານຜະລິດຕະພັນແບ່ງ vectors ເປັນ subvectors. ສໍາລັບແຕ່ລະພາກສ່ວນ, ຈຸດສູນກາງ, ຫຼື centroids, ຖືກຄິດໄລ່ໂດຍໃຊ້ ຂັ້ນຕອນການຈັດກຸ່ມ. ສູນກາງທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາຫຼັງຈາກນັ້ນເປັນຕົວແທນຂອງແຕ່ລະ subvector.

ການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນໃນປະລິມານຜະລິດຕະພັນເຮັດວຽກໂດຍການແບ່ງ vector ຄົ້ນຫາເຂົ້າໄປໃນຈໍານວນ subvectors ດຽວກັນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄ້າຍຄືກັນໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນລໍາດັບຕັ້ງຊັນຂຶ້ນຂອງໄລຍະຫ່າງຈາກແຕ່ລະ centroid ຂອງ subvector ກັບແຕ່ລະ subvector ສອບຖາມ. ເນື່ອງຈາກຂະບວນການຄົ້ນຫາ vector ປຽບທຽບໄລຍະຫ່າງຈາກ query subvectors ກັບ centroids ຂອງ vector quantized, ຜົນການຄົ້ນຫາແມ່ນຖືກຕ້ອງຫນ້ອຍ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ປະລິມານຜະລິດຕະພັນເລັ່ງຂະບວນການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນແລະຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ສູງຂຶ້ນສາມາດບັນລຸໄດ້ໂດຍການເພີ່ມຈໍານວນຂອງ subvectors.

ສູດ

ຊອກຫາ centroids ແມ່ນຂະບວນການຊ້ໍາກັນ. ມັນໃຊ້ການຄິດໄລ່ໄລຍະຫ່າງຂອງ Euclidean ລະຫວ່າງຂໍ້ມູນແຕ່ລະຈຸດໄປຫາສູນກາງຂອງມັນຈົນກ່ວາ convergence. ສູດຂອງໄລຍະຫ່າງ Euclidean ໃນຊ່ອງ n-dimensional ແມ່ນ:

ສູດປະລິມານຜະລິດຕະພັນ. ຮູບພາບໂດຍຜູ້ຂຽນ.

ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງວິທີການປະລິມານຜະລິດຕະພັນເຮັດວຽກຢູ່ໃນ vector.

ການສະແດງຮູບພາບຂອງປະລິມານຜະລິດຕະພັນ. ຮູບພາບໂດຍຜູ້ຂຽນ.

ຄວາມເຂັ້ມແຂງ

• ອັດຕາສ່ວນການບີບອັດສູງສຸດ.
• ປະສິດທິພາບການເກັບຮັກສາດີກວ່າເຕັກນິກອື່ນໆ.

ຂໍ້ຈໍາກັດ

• ບໍ່ເຫມາະສົມສໍາລັບ vector ມິຕິລະດັບຕ່ໍາ.
• ການບີບອັດຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ.

ຖານຂໍ້ມູນ vector ເຊັ່ນ Qdrant ແລະ Weaviate ສະເຫນີປະລິມານຜະລິດຕະພັນ.

ການເລືອກວິທີການ Quantization ທີ່ຖືກຕ້ອງ

ແຕ່ລະວິທີການປະລິມານມີ pros ແລະ cons ຂອງຕົນ. ການ​ເລືອກ​ວິ​ທີ​ທີ່​ຖືກ​ຕ້ອງ​ແມ່ນ​ຂຶ້ນ​ກັບ​ປັດ​ໄຈ​ທີ່​ປະ​ກອບ​ມີ​ແຕ່​ບໍ່​ຈໍາ​ກັດ​:

• ຂະໜາດຂໍ້ມູນ
• ການແລກປ່ຽນການບີບອັດ-ຄວາມຖືກຕ້ອງ
• ຄວາມຕ້ອງການປະສິດທິພາບ
• ຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານຊັບພະຍາກອນ.

ພິຈາລະນາຕາຕະລາງການປຽບທຽບຂ້າງລຸ່ມນີ້ເພື່ອເຂົ້າໃຈດີກວ່າວ່າເຕັກນິກການຄິດໄລ່ໃດທີ່ເຫມາະສົມກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຂອງທ່ານ. ຕາຕະລາງນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມໄວ, ແລະການບີບອັດປັດໃຈສໍາລັບແຕ່ລະວິທີການປະລິມານ.

ຮູບພາບໂດຍ Qdrant

ຈາກການເພີ່ມປະສິດທິພາບການເກັບຮັກສາໄປຫາການຄົ້ນຫາທີ່ໄວຂຶ້ນ, quantization ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມທ້າທາຍຂອງການເກັບຮັກສາຕົວກໍານົດການຫຼາຍຕື້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ກໍານົດແລະການຊື້ຂາຍລ່ວງຫນ້າແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຢ່າງສໍາເລັດຜົນ.

ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບແນວໂນ້ມຫລ້າສຸດແລະເຕັກໂນໂລຢີ, ໄປຢ້ຽມຢາມ ຮວມ AI.