Улогата на векторските бази на податоци во модерните генеративни апликации за вештачка интелигенција

За ефикасно да функционираат апликациите за генеративна вештачка интелигенција од големи размери, потребен е добар систем за ракување со многу податоци. Еден таков важен систем е векторската база на податоци. Она што ја издвојува оваа база на податоци е нејзината способност да се занимава со многу видови податоци како текст, звук, слики и видеа во форма на број/вектор.

Што се векторски бази на податоци?

Векторската база на податоци е специјализиран систем за складирање дизајниран ефикасно да ракува со вектори со високи димензии. Овие вектори, кои може да се сметаат како точки во повеќедимензионален простор, често претставуваат вградување или компресирани претстави на посложени податоци како слики, текст или звук.

Векторските бази на податоци овозможуваат брзо пребарување на сличност меѓу овие вектори, овозможувајќи брзо пронаоѓање на најслични ставки од огромна база на податоци.

Традиционални бази на податоци наспроти векторски бази на податоци

Векторски бази на податоци:

• Се справува со високодимензионални податоци: Векторските бази на податоци се дизајнирани да управуваат и складираат податоци во високодимензионални простори. Ова е особено корисно за апликации како машинско учење, каде точките на податоци (како што се слики или текст) може да се претстават како вектори во повеќедимензионални простори.
• Оптимизирано за пребарување на сличност: Една од главните карактеристики на векторските бази на податоци е нивната способност да вршат пребарување на сличности. Наместо да бараат податоци врз основа на точни совпаѓања, овие бази на податоци им овозможуваат на корисниците да повратат податоци што се „слични“ на даденото барање, што ги прави непроценливи за задачи како што се пребарување на слики или текст.
• Скалабилно за големи збирки на податоци: Како што продолжуваат да растат апликациите за вештачка интелигенција и машинско учење, така се зголемува и количината на податоци што ги обработуваат. Векторските бази на податоци се изградени за да се размерат, осигурувајќи дека можат да ракуваат со огромни количини на податоци без да се загрозат перформансите.

Традиционални бази на податоци:

• Структурно складирање на податоци: Традиционалните бази на податоци, како и релационите бази на податоци, се дизајнирани да складираат структурирани податоци. Ова значи дека податоците се организирани во претходно дефинирани табели, редови и колони, обезбедувајќи интегритет и конзистентност на податоците.
• Оптимизиран за CRUD операции: Традиционалните бази на податоци се првенствено оптимизирани за операциите на CRUD. Ова значи дека тие се дизајнирани ефикасно да создаваат, читаат, ажурираат и бришат записи на податоци, што ги прави погодни за широк опсег на апликации, од веб-услуги до софтвер за претпријатија.
• Фиксна шема: Една од дефинирачките карактеристики на многу традиционални бази на податоци е нивната фиксна шема. Откако ќе се дефинира структурата на базата на податоци, правењето промени може да биде сложено и одзема многу време. Оваа ригидност обезбедува конзистентност на податоците, но може да биде помалку флексибилна од природата на шема без шема или динамична шема на некои модерни бази на податоци.

Генеративна вештачка интелигенција и потреба од векторски бази на податоци

Генеративната вештачка интелигенција често вклучува вградување. Земете, на пример, вметнување зборови во обработка на природни јазици (НЛП). Зборовите или речениците се трансформираат во вектори кои доловуваат семантичко значење. Кога генерирате текст сличен на човекот, моделите треба брзо да ги споредуваат и да ги враќаат релевантните вградувања, осигурувајќи дека генерираниот текст ги задржува контекстуалните значења.

Векторски облоги и база на податоци

Слично на тоа, при генерирање на слика или звук, вградувањата играат клучна улога во кодирањето на обрасците и карактеристиките. За овие модели да функционираат оптимално, тие бараат база на податоци што овозможува моментално пребарување на слични вектори, правејќи ги векторските бази на податоци суштинска компонента на генеративната загатка за вештачка интелигенција.

Создавањето вградување за природен јазик обично вклучува користење на претходно обучени модели како што се:

• GPT-3 и GPT-4: GPT-3 на OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) е монументален модел во НЛП заедницата со 175 милијарди параметри. По него, GPT-4, со уште поголем број параметри, продолжува да ги поместува границите во генерирање на висококвалитетни вградувања. Овие модели се обучени за различни збирки на податоци, овозможувајќи им да создаваат вградувања што опфаќаат широк спектар на јазични нијанси.
• БЕРТ и неговите варијанти: БЕРТ (Двонасочни репрезентации на енкодер од трансформатори) од Google, е уште еден значаен модел кој видел различни ажурирања и повторувања како RoBERTa и DistillBERT. Двонасочната обука на БЕРТ, која чита текст во двете насоки, е особено вешти во разбирањето на контекстот околу еден збор.
• ЕЛЕКТРА: Понов модел кој е ефикасен и работи на исто ниво со многу поголеми модели како GPT-3 и BERT додека бара помалку компјутерски ресурси. ЕЛЕКТРА прави разлика помеѓу вистински и лажни податоци за време на пред-тренингот, што помага да се генерираат попрефинети вградувања.

извор

Разбирање на горенаведениот процес:

Првично, се користи модел за вградување за да се трансформира саканата содржина во векторски вградувања. Откако ќе се генерираат, овие вградувања потоа се складираат во векторска база на податоци. За лесна следливост и релевантност, овие зачувани вградувања одржуваат врска или повикување на оригиналната содржина од која се изведени.

Подоцна, кога корисникот или системот ќе постави прашање до апликацијата, истиот модел на вградување скока во акција. Го трансформира ова барање во соодветни вградувања. Овие новоформирани вградувања потоа ја пребаруваат векторската база на податоци, барајќи слични векторски претстави. Вградувањата идентификувани како совпаѓања имаат директна поврзаност со нивната оригинална содржина, осигурувајќи дека барањето на корисникот е исполнето со релевантни и точни резултати.

Расте финансирање за новодојденците во векторска база на податоци

Со зголемената популарност на вештачката интелигенција, многу компании вложуваат повеќе пари во векторските бази на податоци за да ги направат нивните алгоритми подобри и побрзи. Ова може да се види со неодамнешните инвестиции во стартапи со векторски бази на податоци како Пинекон, Chroma DB, и Вевијат.

Пејзаж на векторски бази на податоци

Големата соработка како Мајкрософт има и свои алатки. На пример, Azure когнитивно пребарување им овозможува на бизнисите да создаваат алатки за вештачка интелигенција користејќи векторски бази на податоци.

Oracle, исто така, неодамна објави нови функции за своите База на податоци 23в, воведувајќи интегрирана векторска база на податоци. Наречен „Векторско пребарување на вештачка интелигенција“, ќе има нов тип на податоци, индекси и алатки за пребарување за складирање и пребарување низ податоци како документи и слики со помош на вектори. Поддржува Враќање на зголемена генерација (RAG), кој комбинира големи јазични модели со деловни податоци за подобри одговори на јазичните прашања без споделување приватни податоци.

Примарни размислувања за векторските бази на податоци

Метрика на растојание

Ефективноста на пребарувањето за сличност зависи од избраната метрика на растојание. Вообичаените метрики вклучуваат Евклидовска оддалеченост косинусова сличност, секој угостител за различни типови векторски дистрибуции.

Кешот

Со оглед на високата димензионалност на векторите, традиционалните методи на индексирање не го намалуваат тоа. Векторските бази на податоци користат техники како Хиерархиски пловен мал свет (HNSW) графикони или Изнервирајте ги дрвјата, овозможувајќи ефикасна поделба на векторскиот простор и брзо пребарување на најблискиот сосед.

Вознемири дрво (извор)

Annoy е метод кој користи нешто што се нарекува бинарни стебла за пребарување. Многу пати го дели нашиот простор за податоци и гледа само во дел од него за да најде блиски соседи.

Графикони на хиерархиски пловен мал свет (HNSW) (извор)

Графиконите на HNSW, од друга страна, се како мрежи. Тие ги поврзуваат податочните точки на посебен начин за да го направат пребарувањето побрзо. Овие графикони помагаат брзо да се пронајдат блиски точки во податоците.

Приспособливост

Како што растат збирките на податоци, така се зголемува и предизвикот за одржување на брзо време на пронаоѓање. Дистрибуираните системи, забрзувањето на графичкиот процесор и оптимизираното управување со меморијата се некои начини на кои векторските бази на податоци се справуваат со приспособливоста.

Улога на векторските бази на податоци: импликации и можности

1. Податоци за обука за врвни Генеративни модели со вештачка интелигенција: Генеративните модели на вештачка интелигенција, како што се DALL-E и GPT-3, се обучуваат со користење на огромни количини на податоци. Овие податоци често содржат вектори извлечени од огромен број извори, вклучувајќи слики, текстови, код и други домени. Векторските бази на податоци прецизно ги курираат и управуваат со овие збирки на податоци, дозволувајќи им на моделите со вештачка интелигенција да го асимилираат и анализираат знаењето на светот преку идентификување на обрасци и односи во овие вектори.

2. Унапредување на учењето со неколку снимки: Few-shot Learning е техника за обука на вештачка интелигенција каде моделите се обучуваат со ограничени податоци. Векторските бази на податоци го засилуваат овој пристап со одржување на робустен векторски индекс. Кога моделот е изложен на само неколку вектори - да речеме, неколку слики на птици - тој може брзо да го екстраполира поширокиот концепт на птиците со препознавање на сличностите и односите помеѓу овие вектори.

3. Подобрување на системи за препораки: Системите за препораки користат векторски бази на податоци за да предложат содржина тесно усогласена со преференциите на корисникот. Со анализа на однесувањето, профилот и прашањата на корисникот, се извлекуваат вектори кои укажуваат на нивните интереси. Системот потоа ја скенира векторската база на податоци за да најде вектори на содржина кои многу наликуваат на овие вектори на интерес, обезбедувајќи прецизни препораки.

4. Семантички Пребарување информации: Традиционалните методи на пребарување се потпираат на точно совпаѓање на клучни зборови. Како и да е, векторските бази на податоци ги овластуваат системите да разберат и повратат содржина врз основа на семантичка сличност. Ова значи дека пребарувањата стануваат поинтуитивни, фокусирајќи се на основното значење на барањето наместо само на совпаѓање зборови. На пример, кога корисниците внесуваат барање, соодветниот вектор се споредува со векторите во базата на податоци за да се најде содржина што резонира со намерата на барањето, а не само со неговото фразирање.

5. Мултимодално пребарување: Мултимодално пребарување е нова техника која интегрира податоци од повеќе извори, како текст, слики, аудио и видео. Векторските бази на податоци служат како столб на овој пристап со тоа што овозможуваат комбинирана анализа на вектори од различни модалитети. Ова резултира со сеопфатно искуство за пребарување, каде што корисниците можат да преземат информации од различни извори врз основа на едно барање, што доведува до побогати сознанија и посеопфатни резултати.

Заклучок

Светот на вештачката интелигенција брзо се менува. Тоа допира многу индустрии, носи добри работи и нови проблеми. Брзиот напредок во Generative AI ја нагласува виталната улога на векторските бази на податоци во управувањето и анализата на повеќедимензионални податоци.