Споредување на техники за квантизација за скалабилно векторско пребарување

Замислете да барате слични работи врз основа на подлабок увид наместо само клучни зборови. Тоа е она во што помагаат векторските бази на податоци и пребарувањето за сличност. Векторски бази на податоци овозможете пребарување на векторска сличност. Го користи растојанието помеѓу векторите за да најде точки на податоци во барањата за пребарување.

Сепак, пребарувањето за сличност во високодимензионални податоци може да биде бавно и интензивно за ресурси. Влезете во техниките за квантизација! Тие играат важна улога во оптимизирањето на складирањето податоци и забрзувањето на пронаоѓањето податоци во векторските бази на податоци.

Оваа статија истражува различни техники на квантизација, нивните типови и случаи на употреба во реалниот свет.

Што е квантизација и како функционира?

Квантизацијата е процес на конвертирање на континуирани податоци во дискретни точки на податоци. Особено кога се занимавате со параметри од милијарди размери, квантизацијата е од суштинско значење за управување и обработка. Во векторските бази на податоци, квантизацијата ги трансформира високодимензионалните податоци во компримиран простор додека ги зачувува важните карактеристики и векторските растојанија.

Квантизацијата значително ги намалува тесните грла на меморијата и ја подобрува ефикасноста на складирањето.

Процесот на квантизација вклучува три клучни процеси:

1. Компресирање на високодимензионални вектори

Во квантизацијата, ние користиме техники како генерирање на шифри, инженерство на карактеристики и кодирање. Овие техники ги компресираат високодимензионалните векторски вградувања во нискодимензионален потпростор. Со други зборови, векторот е поделен на бројни субвектори. Векторските вградувања се нумерички прикази на аудио, слики, видеа, текст или податоци за сигнали, што овозможуваат полесна обработка.

2. Мапирање на дискретни вредности

Овој чекор вклучува мапирање на нискодимензионалните субвектори на дискретни вредности. Мапирањето дополнително го намалува бројот на битови на секој подвектор.

3. Компресирана векторска складирање

Конечно, мапираните дискретни вредности на подвекторите се сместени во базата на податоци за оригиналниот вектор. Компресираните податоци што ги претставуваат истите информации во помалку битови го оптимизираат нивното складирање.

Придобивки од квантизацијата за векторски бази на податоци

Квантизацијата нуди низа предности, што резултира со подобрени пресметки и намалена меморија.

1. Ефикасно скалабилно векторско пребарување

Квантизацијата го оптимизира векторското пребарување со намалување на пресметковниот трошок за споредба. Затоа, векторското пребарување бара помалку ресурси, со што се подобрува неговата севкупна ефикасност.

2. Оптимизација на меморијата

Квантизираните вектори ви овозможуваат да складирате повеќе податоци во истиот простор. Понатаму, индексирањето на податоците и пребарувањето се исто така оптимизирани.

3. брзина

Со ефикасно складирање и пронаоѓање доаѓа побрзо пресметување. Намалените димензии овозможуваат побрза обработка, вклучувајќи манипулација со податоци, барање и предвидувања.

Некои популарни векторски бази на податоци како Кдрант, Пинекон, и Милвус нудат различни техники на квантизација со различни случаи на употреба.

Користете случаи

Способноста на квантизација да ја намали големината на податоците додека зачувува значајни информации го прави корисно средство.

Ајде да се нурнеме подлабоко во неколку од неговите апликации.

1. Обработка на слики и видео

Сликите и видеоподатоците имаат поширок опсег на параметри, што значително ја зголемува комплексноста на пресметките и отпечатокот на меморијата. Квантизација ги компресира податоците без губење на важни детали, овозможувајќи ефикасно складирање и обработка. Ова го забрзува пребарувањето за слики и видеа.

2. Компресија на модел за машинско учење

Обучувањето на модели со вештачка интелигенција на големи збирки податоци е интензивна задача. Квантизацијата помага со намалување големината и сложеноста на моделот без да се загрози неговата ефикасност.

3. Обработка на сигнали

Податоците од сигналот претставуваат постојани податочни точки како GPS или снимки од надзор. Квантизацијата ги мапира податоците во дискретни вредности, овозможувајќи побрзо складирање и анализа. Понатаму, ефикасното складирање и анализа ги забрзуваат операциите за пребарување, овозможувајќи побрза споредба на сигналите.

Различни техники на квантизација

Додека квантизацијата овозможува непречено ракување со параметри од милијарди размери, таа ризикува неповратна загуба на информации. Сепак, наоѓањето на вистинската рамнотежа помеѓу прифатливото губење на информации и компресија ја подобрува ефикасноста.

Секоја техника на квантизација доаѓа со добрите и лошите страни. Пред да изберете, треба да ги разберете барањата за компресија, како и предностите и ограничувањата на секоја техника.

1. Бинарна квантизација

Бинарната квантизација е метод кој ги конвертира сите векторски вградувања во 0 или 1. Ако вредноста е поголема од 0, таа се пресликува на 1, во спротивно се означува како 0. Затоа, ги конвертира високодимензионалните податоци во значително пониски побрзо пребарување на сличност.

Формула

Формулата е:

Формула за бинарна квантизација. Слика од авторот.

Еве пример за тоа како бинарната квантизација функционира на вектор.

Графички приказ на бинарната квантизација. Слика од авторот.

Силни

• Најбрзо пребарување, надминувајќи ги и скаларните и техниките за квантизација на производи.
• Го намалува отпечатокот од меморијата за a фактор 32.

Ограничувања

• Поголем сооднос на загуба на информации.
• Векторските компоненти бараат средна вредност приближно еднаква на нула.
• Слаби перформанси на нискодимензионални податоци поради поголема загуба на информации.
• Потребно е да се постигне резултат за најдобри резултати.

Векторски бази на податоци како Кдрант Ткаат нудат бинарна квантизација.

2. Скаларна квантизација

Скаларната квантизација конвертира подвижна запирка или децимални броеви во цели броеви. Ова започнува со идентификување на минимална и максимална вредност за секоја димензија. Идентификуваниот опсег потоа се дели на неколку канти. На крајот, секоја вредност во секоја димензија е доделена на корпа.

Нивото на прецизност или детали во квантизираните вектори зависи од бројот на канти. Повеќе канти резултираат со поголема прецизност со снимање на поситни детали. Затоа, точноста на векторското пребарување зависи и од бројот на канти.

Формула

Формулата е:

Формула за скаларна квантизација. Слика од авторот.

Еве пример за тоа како функционира скаларната квантизација на вектор.

Графички приказ на скаларна квантизација. Слика од авторот.

Силни

• Значајни меморија оптимизација.
• Мала загуба на информации.
• Делумно реверзибилен процес.
• Брза компресија.
• Ефикасно скалабилно пребарување поради мала загуба на информации.

Ограничувања

• Мало намалување на квалитетот на пребарувањето.
• Нискодимензионалните вектори се поподложни на загуба на информации бидејќи секоја податочна точка носи важни информации.

Векторски бази на податоци како што се Кдрант Милвус нудат скаларна квантизација.

3. Квантизација на производот

Квантизацијата на производот ги дели векторите на субвектори. За секој дел, централните точки или центроидите се пресметуваат со користење алгоритми за кластерирање. Нивните најблиски центроиди тогаш го претставуваат секој субвектор.

Пребарувањето на сличноста во квантизацијата на производот функционира со делење на векторот за пребарување на ист број на подвектори. Потоа, се креира листа на слични резултати во растечки редослед на растојание од центроидот на секој субвектор до секој подвектор за барање. Со оглед на тоа што процесот на векторско пребарување го споредува растојанието од подвекторите за барање до центроидите на квантизираниот вектор, резултатите од пребарувањето се помалку точни. Сепак, квантизацијата на производот го забрзува процесот на пребарување на сличност и може да се постигне поголема точност со зголемување на бројот на субвектори.

Формула

Наоѓањето центроиди е итеративен процес. Го користи повторното пресметување на Евклидовата оддалеченост помеѓу секоја податочна точка до нејзиниот центар до конвергенција. Формулата на Евклидово растојание во n-димензионален простор е:

Формула за квантизација на производот. Слика од авторот.

Еве пример за тоа како функционира квантизацијата на производот на вектор.

Графички приказ на квантизација на производот. Слика од авторот.

Силни

• Највисок сооднос на компресија.
• Подобра ефикасност на складирање од другите техники.

Ограничувања

• Не е погоден за нискодимензионални вектори.
• Компресија со интензивни ресурси.

Векторски бази на податоци како Кдрант и Weaviate нудат квантизација на производи.

Избор на правилен метод за квантизација

Секој метод на квантизација има свои добрите и лошите страни. Изборот на вистинскиот метод зависи од фактори кои вклучуваат, но не се ограничени на:

• Димензија на податоци
• Размена на компресија-точност
• Барања за ефикасност
• Ограничувања на ресурси.

Разгледајте ја споредбената табела подолу за подобро да разберете која техника на квантизација одговара на вашиот случај на употреба. Оваа табела ја нагласува точноста, брзината и факторите на компресија за секој метод на квантизација.

Слика од Кдрант

Од оптимизација за складирање до побрзо пребарување, квантизацијата ги ублажува предизвиците за складирање на параметри од милијарди размери. Сепак, претходното разбирање на барањата и компромисите е клучно за успешна имплементација.

За повеќе информации за најновите трендови и технологија, посетете Обединете вештачка интелигенција.