Kvantavimo metodų palyginimas keičiamo dydžio vektorių paieškai

Įsivaizduokite, kad ieškote panašių dalykų, remdamiesi gilesnėmis įžvalgomis, o ne tik raktiniais žodžiais. Tam padeda vektorinės duomenų bazės ir panašumų paieškos. Vektorinės duomenų bazės įgalinti vektoriaus panašumo paiešką. Jis naudoja atstumą tarp vektorių, kad rastų duomenų taškus paieškos užklausose.

Tačiau panašumų paieška didelės apimties duomenyse gali būti lėta ir reikalaujanti daug išteklių. Įveskite kvantavimo metodus! Jie atlieka svarbų vaidmenį optimizuojant duomenų saugojimą ir pagreitinant duomenų gavimą vektorinėse duomenų bazėse.

Šiame straipsnyje nagrinėjami įvairūs kvantavimo būdai, jų tipai ir naudojimo realiame pasaulyje atvejai.

Kas yra kvantavimas ir kaip jis veikia?

Kvantifikavimas yra nuolatinių duomenų konvertavimo į atskirus duomenų taškus procesas. Ypač kai susiduriate su milijardo masto parametrais, kvantavimas yra būtinas norint valdyti ir apdoroti. Vektorinėse duomenų bazėse kvantavimas paverčia didelių matmenų duomenis į suspaustą erdvę, išsaugant svarbias savybes ir vektorinius atstumus.

Kvantifikavimas žymiai sumažina atminties kliūtis ir pagerina saugojimo efektyvumą.

Kvantavimo procesas apima tris pagrindinius procesus:

1. Didelių matmenų vektorių suspaudimas

Kvantifikuodami naudojame tokius metodus kaip kodų knygos generavimas, funkcijų inžinerija ir kodavimas. Šie metodai suspaudžia didelio matmens vektorinius įterpimus į žemo matmens poerdvę. Kitaip tariant, vektorius yra padalintas į daugybę subvektorių. Vektoriniai įterpimai yra skaitmeniniai garso, vaizdų, vaizdo įrašų, teksto ar signalų duomenų atvaizdai, leidžiantys lengviau apdoroti.

2. Diskrečiųjų reikšmių atvaizdavimas

Šis žingsnis apima mažų matmenų subvektorių atvaizdavimą į atskiras reikšmes. Atvaizdavimas dar labiau sumažina kiekvieno subvektoriaus bitų skaičių.

3. Suspausta vektorinė saugykla

Galiausiai susietos diskrečios subvektoriaus reikšmės įtraukiamos į pradinio vektoriaus duomenų bazę. Suspausti duomenys, pateikiantys tą pačią informaciją mažiau bitų, optimizuoja jų saugojimą.

Vektorinių duomenų bazių kvantavimo pranašumai

Kvantifikavimas suteikia daugybę privalumų, todėl patobulintas skaičiavimas ir sumažintas atminties kiekis.

1. Efektyvi Scalable Vector Search

Kvantifikavimas optimizuoja vektoriaus paiešką sumažindamas palyginimo skaičiavimo išlaidas. Todėl vektorinė paieška reikalauja mažiau išteklių, o tai pagerina bendrą jos efektyvumą.

2. Atminties optimizavimas

Kvantuoti vektoriai leidžia saugoti daugiau duomenų toje pačioje erdvėje. Be to, optimizuotas duomenų indeksavimas ir paieška.

3. greitis

Naudojant efektyvų saugojimą ir gavimą, skaičiuojama greičiau. Sumažinti matmenys leidžia greičiau apdoroti, įskaitant duomenų apdorojimą, užklausas ir prognozes.

Kai kurios populiarios vektorinės duomenų bazės, pvz Kvadrantas, Pušisir Milvus siūlo įvairius kvantavimo būdus su skirtingais naudojimo atvejais.

Naudojimo atvejai

Kvantifikavimo galimybė sumažinti duomenų dydį išsaugant svarbią informaciją daro jį naudingu turtu.

Pasinerkime į keletą jo taikymo būdų.

1. Vaizdo ir vaizdo apdorojimas

Vaizdai ir vaizdo duomenys turi platesnį parametrų spektrą, o tai žymiai padidina skaičiavimo sudėtingumą ir atminties kiekį. Kvantavimas suglaudina duomenis neprarandant svarbių detalių, todėl galima efektyviai saugoti ir apdoroti. Tai pagreitina vaizdų ir vaizdo įrašų paiešką.

2. Mašininio mokymosi modelio suspaudimas

AI modelių mokymas naudojant didelius duomenų rinkinius yra intensyvi užduotis. Kvantifikavimas padeda sumažinti modelio dydis ir sudėtingumas nepakenkiant jo efektyvumui.

3. Signalų apdorojimas

Signalo duomenys yra nuolatiniai duomenų taškai, pvz., GPS arba stebėjimo filmuota medžiaga. Kvantifikavimas suskirsto duomenis į atskiras reikšmes, kad būtų galima greičiau saugoti ir analizuoti. Be to, efektyvus saugojimas ir analizė pagreitina paieškos operacijas ir leidžia greičiau palyginti signalus.

Įvairūs kvantavimo būdai

Nors kvantavimas leidžia sklandžiai valdyti milijardo masto parametrus, tai rizikuoja negrįžtamu informacijos praradimu. Tačiau rasti tinkamą pusiausvyrą tarp priimtino informacijos praradimo ir suspaudimo pagerina efektyvumą.

Kiekviena kvantavimo technika turi privalumų ir trūkumų. Prieš pasirinkdami, turėtumėte suprasti suspaudimo reikalavimus, taip pat kiekvienos technikos stipriąsias ir apribojimus.

1. Dvejetainis kvantavimas

Dvejetainis kvantavimas yra metodas, kuris konvertuoja visus vektorinius įterpimus į 0 arba 1. Jei reikšmė yra didesnė nei 0, ji susieta su 1, kitu atveju pažymima kaip 0. Todėl jis konvertuoja didelės dimensijos duomenis į žymiai mažesnio matmens duomenis. greitesnė panašumų paieška.

Formulė

Formulė yra:

Dvejetainė kvantavimo formulė. Vaizdas autoriaus.

Štai pavyzdys, kaip dvejetainis kvantavimas veikia vektoriuje.

Grafinis dvejetainio kvantavimo vaizdavimas. Vaizdas autoriaus.

stiprybės

• Greičiausia paieška, pranokstanti tiek skaliarinio, tiek produkto kvantavimo metodus.
• Sumažina atminties plotą a koeficientas 32.

Trūkumai

• Didesnis informacijos praradimo santykis.
• Vektoriaus komponentams reikalingas vidurkis, maždaug lygus nuliui.
• Prastas mažų matmenų duomenų našumas dėl didesnio informacijos praradimo.
• Norint pasiekti geriausių rezultatų, reikia pakartotinai įvertinti.

Vektorinės duomenų bazės kaip Kvadrantas ir Austi pasiūlyti dvejetainį kvantavimą.

2. Skaliarinis kvantavimas

Skaliarinis kvantavimas paverčia slankiojo kablelio arba dešimtainius skaičius į sveikuosius skaičius. Tai prasideda nustatant minimalią ir didžiausią kiekvieno aspekto vertę. Tada nustatytas diapazonas padalijamas į kelias dėžes. Galiausiai kiekviena kiekvieno matmens vertė priskiriama dėžutei.

Kvantuotų vektorių tikslumo ar detalumo lygis priklauso nuo dėžių skaičiaus. Daugiau šiukšliadėžių užtikrina didesnį tikslumą, nes fiksuojamos smulkesnės detalės. Todėl vektorinės paieškos tikslumas taip pat priklauso nuo dėžių skaičiaus.

Formulė

Formulė yra:

Skaliarinė kvantavimo formulė. Vaizdas autoriaus.

Štai pavyzdys, kaip skaliarinis kvantavimas veikia vektoriuje.

Grafinis skaliarinio kvantavimo vaizdavimas. Vaizdas autoriaus.

stiprybės

• reikšmingas atmintis optimizavimas.
• Nedidelis informacijos praradimas.
• Iš dalies grįžtamasis procesas.
• Greitas suspaudimas.
• Veiksminga mastelio paieška dėl nedidelio informacijos praradimo.

Trūkumai

• Šiek tiek pablogėjo paieškos kokybė.
• Mažų matmenų vektoriai yra labiau jautrūs informacijos praradimui, nes kiekvienas duomenų taškas neša svarbią informaciją.

Vektorinės duomenų bazės, pvz Kvadrantas ir Milvus pasiūlyti skaliarinį kvantavimą.

3. Produkto kvantavimas

Produkto kvantavimas padalija vektorius į subvektorius. Kiekvienos sekcijos centriniai taškai arba centroidai apskaičiuojami naudojant klasterizacijos algoritmai. Jų artimiausi centroidai reiškia kiekvieną subvektorių.

Produkto kvantavimo panašumo paieška veikia padalijus paieškos vektorių į tokį patį skaičių subvektorių. Tada sukuriamas panašių rezultatų sąrašas didėjančia tvarka pagal atstumą nuo kiekvieno subvektoriaus centroido iki kiekvieno užklausos subvektoriaus. Kadangi vektorių paieškos procesas lygina atstumą nuo užklausos subvektorių su kvantuoto vektoriaus centroidais, paieškos rezultatai yra mažiau tikslūs. Tačiau produkto kvantavimas pagreitina panašumo paieškos procesą ir didesnį tikslumą galima pasiekti padidinus subvektorių skaičių.

Formulė

Centroidų radimas yra pasikartojantis procesas. Jis naudoja Euklido atstumo tarp kiekvieno duomenų taško iki centroido perskaičiavimą iki konvergencijos. Euklido atstumo formulė n-matėje erdvėje yra tokia:

Produkto kvantavimo formulė. Vaizdas autoriaus.

Štai pavyzdys, kaip produkto kvantavimas veikia vektoriuje.

Grafinis produkto kvantavimo vaizdavimas. Vaizdas autoriaus.

stiprybės

• Aukščiausias suspaudimo laipsnis.
• Geresnis saugojimo efektyvumas nei kitos technologijos.

Trūkumai

• Netinka mažų matmenų vektoriams.
• Daug išteklių reikalaujantis suspaudimas.

Vektorinės duomenų bazės kaip Kvadrantas ir „Weaviate“ siūlo produktų kvantavimą.

Tinkamo kvantavimo metodo pasirinkimas

Kiekvienas kvantavimo metodas turi savo privalumų ir trūkumų. Tinkamo metodo pasirinkimas priklauso nuo veiksnių, įskaitant, bet neapsiribojant:

• Duomenų dimensija
• Kompresijos ir tikslumo kompromisas
• Efektyvumo reikalavimai
• Išteklių apribojimai.

Apsvarstykite toliau pateiktą palyginimo lentelę, kad geriau suprastumėte, kuri kvantavimo technika tinka jūsų naudojimo atvejui. Šioje diagramoje pabrėžiamas kiekvieno kvantavimo metodo tikslumas, greitis ir suspaudimo faktoriai.

Vaizdas Qdrant

Nuo saugyklos optimizavimo iki greitesnės paieškos – kvantavimas sumažina milijardo masto parametrų saugojimo iššūkius. Tačiau norint sėkmingai įgyvendinti, labai svarbu iš anksto suprasti reikalavimus ir kompromisus.

Norėdami gauti daugiau informacijos apie naujausias tendencijas ir technologijas, apsilankykite Suvienyti AI.