Scalable Vector Search အတွက် Quantization Techniques ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

သော့ချက်စာလုံးများအစား ပိုမိုလေးနက်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို အခြေခံ၍ ဆင်တူသောအရာများကို ရှာဖွေရန် စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ အဲဒါက vector databases နဲ့ ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုတွေက ကူညီပေးပါတယ်။ Vector ဒေတာဘေ့စ်များ vector တူညီမှုရှာဖွေမှုကိုဖွင့်ပါ။ ရှာဖွေမှုမေးခွန်းများတွင် ဒေတာအချက်များရှာဖွေရန် vector များကြားအကွာအဝေးကို အသုံးပြုသည်။

သို့သော်၊ အဘက်ဘက်မှ မြင့်မားသော ဒေတာများတွင် ဆင်တူယိုးမှား ရှာဖွေမှုမှာ နှေးကွေးပြီး အရင်းအမြစ်-အသုံးများနိုင်သည်။ Quantization နည်းပညာများကို ထည့်သွင်းပါ။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာသိုလှောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် vector databases များတွင် ဒေတာပြန်လည်ရယူခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

ဤဆောင်းပါးသည် အမျိုးမျိုးသော အရေအတွက်ဆိုင်ရာ နည်းပညာများ၊ ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားများနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာသုံး ကိစ္စများကို စူးစမ်းလေ့လာထားသည်။

Quantization ဆိုတာ ဘာလဲ ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ ။

Quantization သည် စဉ်ဆက်မပြတ်ဒေတာကို သီးခြားဒေတာအမှတ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ဘီလီယံစကေး ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် ဆက်ဆံသောအခါ၊ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်းမှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ vector databases များတွင်၊ quantization သည် အရေးကြီးသောအင်္ဂါရပ်များနှင့် vector အကွာအဝေးများကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် မြင့်မားသောဘက်မြင်ဒေတာကို ချုံ့ထားသောနေရာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။

Quantization သည် မှတ်ဉာဏ်ဆိုင်ရာ ပိတ်ဆို့မှုများကို သိသိသာသာ လျော့နည်းစေပြီး သိုလှောင်မှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေသည်။

Quantization လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အဓိကလုပ်ငန်းစဉ် သုံးခုပါဝင်သည်-

1. High-Dimensional Vector များကို ချုံ့ခြင်း။

Quantization တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုဒ်စာအုပ်ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာနှင့် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤနည်းပညာများသည် အမြင့်ဘက်မြင် ကွက်လပ်ကို အနိမ့်ပိုင်းနေရာခွဲတစ်ခုအဖြစ် ချဲ့ထွင်သည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် Vector ကို မြောက်မြားစွာသော subvector များအဖြစ် ခွဲထားသည်။ Vector မြှပ်နှံမှုများသည် အော်ဒီယို၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ စာသား သို့မဟုတ် အချက်ပြဒေတာများ၏ ကိန်းဂဏာန်းများကို ကိုယ်စားပြုသောကြောင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

2. သီးခြားတန်ဖိုးများကို ပုံဖော်ခြင်း။

ဤအဆင့်တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသောတန်ဖိုးများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အနိမ့်ပိုင်းအကွက်များကို ပုံဖော်ခြင်းပါဝင်သည်။ မြေပုံဆွဲခြင်းသည် subvector တစ်ခုစီ၏ bits အရေအတွက်ကို ပိုမိုလျှော့ချပေးသည်။

3. Compressed Vector Storage

နောက်ဆုံးတွင်၊ subvectors များ၏ မြေပုံဆွဲထားသော သီးခြားတန်ဖိုးများကို မူရင်း vector အတွက် ဒေတာဘေ့စ်တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ အနည်းငယ်သော bits တွင် တူညီသောအချက်အလက်များကို ကိုယ်စားပြုသော ဖိသိပ်ထားသော ဒေတာသည် ၎င်း၏ သိုလှောင်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သည်။

Vector Databases အတွက် Quantization ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

Quantization သည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော တွက်ချက်မှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်ခြေရာကို လျှော့ချပေးသည်။

1. ထိရောက်သော Scalable Vector ရှာဖွေမှု

Quantization သည် နှိုင်းယှဉ်တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် vector ရှာဖွေမှုကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ vector search သည် ၎င်း၏ အလုံးစုံ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အရင်းအမြစ် အနည်းငယ် လိုအပ်ပါသည်။

2. Memory Optimization

Quantized vector များသည် သင့်အား တူညီသောနေရာအတွင်းတွင် ဒေတာပိုမိုသိမ်းဆည်းနိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင် ဒေတာညွှန်းကိန်းနှင့် ရှာဖွေမှုများကိုလည်း အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။

3 ။ မြန်နှုန်း

ထိရောက်သော သိုလှောင်မှုနှင့် ပြန်လည်ထုတ်ယူမှုနှင့်အတူ တွက်ချက်မှု ပိုမိုမြန်ဆန်လာသည်။ လျှော့ချထားသော အတိုင်းအတာများသည် ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်း၊ မေးမြန်းခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းချက်များ အပါအဝင် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

အချို့သော နာမည်ကြီး vector databases များ ကြိုက်သည်။ Qdrant, နာနတ်သီးနှင့် Milvus ကွဲပြားခြားနားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့်အတူအမျိုးမျိုးသော quantization နည်းပညာများကိုကမ်းလှမ်း။

မှုများကိုသုံးပါ

သိသာထင်ရှားသောအချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဒေတာအရွယ်အစားကို လျှော့ချရန် အရေအတွက်ပမာဏကို လျှော့ချနိုင်မှုသည် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်း၏ အပလီကေးရှင်းအချို့ကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

1. ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယို လုပ်ဆောင်ခြင်း။

ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဘောင်များပါရှိပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်ခြေရာကို သိသိသာသာ တိုးမြင့်စေသည်။ အရေအတွက် အရေးကြီးသောအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မဆုံးရှုံးစေဘဲ ဒေတာကို ဖိသိပ်စေပြီး ထိရောက်သောသိုလှောင်မှုနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ပေးမှုကို အထောက်အကူပြုသည်။ ၎င်းသည် ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို ရှာဖွေရာတွင် မြန်ဆန်စေသည်။

2. Machine Learning Model Compression

ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ပြင်းထန်သော အလုပ်ဖြစ်သည်။ Quantization ကိုလျှော့ချခြင်းဖြင့်ကူညီသည်။ မော်ဒယ်အရွယ်အစားနှင့် ရှုပ်ထွေးမှု ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအလျှော့မပေးဘဲ။

3. Signal Processing

Signal data သည် GPS သို့မဟုတ် စောင့်ကြည့်ရေး ဗီဒီယိုများကဲ့သို့ စဉ်ဆက်မပြတ် ဒေတာအချက်အလတ်များကို ကိုယ်စားပြုသည်။ Quantization သည် ဒေတာကို သီးခြားတန်ဖိုးများအဖြစ် မြေပုံဆွဲစေပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သော သိုလှောင်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ခွင့်ပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ ထိရောက်သော သိုလှောင်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့သည် ရှာဖွေမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို မြန်ဆန်စေပြီး အချက်ပြနှိုင်းယှဉ်မှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။

ကွဲပြားခြားနားသော Quantization နည်းပညာများ

Quantization သည် ဘီလီယံနှင့်ချီသော အတိုင်းအတာဘောင်များကို ချောမွေ့စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် နောက်ပြန်မဆုတ်နိုင်သော အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှု အန္တရာယ်ရှိသည်။ သို့သော်လည်း လက်ခံနိုင်သော အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှုနှင့် ဖိသိပ်မှုကြား မှန်ကန်သော ချိန်ခွင်လျှာကို ရှာဖွေခြင်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေသည်။

quantization နည်းပညာတစ်ခုစီတွင် အားသာချက် အားနည်းချက်များ ပါရှိသည်။ သင်မရွေးချယ်မီ၊ ဖိသိပ်မှုလိုအပ်ချက်များ၊ နည်းပညာတစ်ခုစီ၏ အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို သင်နားလည်ထားသင့်သည်။

1. Binary Quantization

Binary quantization သည် vector မြှပ်နှံမှုအားလုံးကို 0 သို့မဟုတ် 1 အဖြစ်သို့ ပြောင်းပေးသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးတစ်ခုသည် 0 ထက် ကြီးပါက၊ ၎င်းကို 1 သို့ ပုံဖော်မည်၊ သို့မဟုတ်ပါက ၎င်းကို 0 အဖြစ် အမှတ်အသားပြုထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် မြင့်မားသော ဒေတာကို သိသာထင်ရှားစွာ အောက်ဖက်မြင်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ပိုမြန်သော ဆင်တူယိုးမှား ရှာဖွေမှု။

နည်း

ဖော်မြူလာမှာ-

Binary quantization ဖော်မြူလာ။ စာရေးသူ၏ပုံ။

ဤသည်မှာ vector တစ်ခုပေါ်တွင် binary quantization အလုပ်လုပ်ပုံ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

binary quantization ၏ ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှု။ စာရေးသူ၏ပုံ။

အားသာချက်

• အလျင်မြန်ဆုံးရှာဖွေမှု၊ စကေးနှင့် ထုတ်ကုန်ပမာဏ တွက်ချက်မှုနည်းပညာနှစ်ခုလုံးကို ကျော်လွန်သည်။
• မှတ်ဉာဏ်ခြေရာကို လျှော့ချပေးသည်။ အချက် ၁၀.

ကန့်သတ်

• သတင်းအချက်အလက် ဆုံးရှုံးမှု အချိုးပိုများသည်။
• Vector အစိတ်အပိုင်းများသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် သုညနှင့်ညီမျှသော ပျမ်းမျှအား လိုအပ်သည်။
• ပိုမိုမြင့်မားသော အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှုကြောင့် အနိမ့်ပိုင်းဒေတာများတွင် စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းသည်။
• အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန် ဂိုးသွင်းရန် လိုအပ်သည်။

Vector ဒီထဲမှာ ကြိုက်တယ်။ Qdrant နှင့် နွှေးပါ။ binary quantization ကိုကမ်းလှမ်းပါ။

2. Scalar Quantization

Scalar quantization သည် Floating Point သို့မဟုတ် Decimal များကို ကိန်းပြည့်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းပေးသည်။ ၎င်းသည် အတိုင်းအတာတစ်ခုစီအတွက် အနည်းဆုံးနှင့် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ ထို့နောက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အပိုင်းများကို ပုံးများစွာဖြင့် ပိုင်းခြားထားသည်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ အတိုင်းအတာတစ်ခုစီရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ဘင်တစ်ခုသို့ သတ်မှတ်ပေးသည်။

အရေအတွက်ပုံးများအတွင်း တိကျမှု သို့မဟုတ် အသေးစိတ်အဆင့်သည် bins အရေအတွက်အပေါ် မူတည်သည်။ ပိုမိုသေးငယ်သောအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုဖမ်းယူခြင်းဖြင့်ပိုမိုတိကျသောပုံးများကိုပိုမိုရရှိစေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ vector search ၏တိကျမှုသည် bins အရေအတွက်ပေါ်တွင်လည်းမူတည်သည်။

နည်း

ပုံသေနည်းမှာ

Scalar quantization ဖော်မြူလာ။ စာရေးသူ၏ပုံ။

ဤသည်မှာ vector တစ်ခုပေါ်တွင် scalar quantization အလုပ်လုပ်ပုံ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

scalar quantization ၏ ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှု။ စာရေးသူ၏ပုံ။

အားသာချက်

• အရေးကြီးသော မှတ်ဉာဏ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
• သေးငယ်သောအချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှု။
• တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပြောင်းပြန်လှန်နိုင်သော လုပ်ငန်းစဉ်။
• အမြန်ချုံ့။
• သေးငယ်သော အချက်အလက် ဆုံးရှုံးခြင်းကြောင့် ထိရောက်သော အရွယ်အစား ရှာဖွေမှု။

ကန့်သတ်

• ရှာဖွေမှု အရည်အသွေး အနည်းငယ် ကျဆင်းခြင်း။
• ဒေတာအချက်တစ်ခုစီသည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို သယ်ဆောင်ထားသောကြောင့် သေးငယ်သော အဘက်ဘက်မှ အားနည်းချက်များသည် သတင်းအချက်အလက် ဆုံးရှုံးမှုကို ပို၍ ခံရနိုင်ချေရှိသည်။

Vector databases လိုမျိုး Qdrant နှင့် Milvus scalar quantization ကိုကမ်းလှမ်း။

3. ထုတ်ကုန် Quantization

Product quantization သည် vector များကို subvector များအဖြစ် ပိုင်းခြားသည်။ အပိုင်းတစ်ခုစီအတွက်၊ ဗဟိုအမှတ်များ သို့မဟုတ် အလယ်အလတ်များကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်သည်။ clustering algorithms. ထို့နောက် ၎င်းတို့၏ အနီးစပ်ဆုံး အလယ်ဗဟိုများသည် အခွဲတိုင်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။

ထုတ်ကုန်ပမာဏခွဲထုတ်ခြင်းတွင် တူညီသောရှာဖွေမှုကို ရှာဖွေသည့် vector ကို တူညီသော subvectors အရေအတွက်အဖြစ် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ထို့နောက်၊ အလားတူရလဒ်များစာရင်းကို subvector တစ်ခုစီ၏ အလယ်ဗဟိုမှ query subvector တစ်ခုစီသို့ အကွာအဝေး ကြီးလိုက်ကြီးလိုက်ဖြင့် ဖန်တီးသည်။ vector ရှာဖွေမှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် query subvector များမှ အကွာအဝေးကို quantized vector ၏ centroids များနှင့် နှိုင်းယှဉ်သောကြောင့် ရှာဖွေမှုရလဒ်များသည် တိကျမှုနည်းပါးပါသည်။ သို့သော်၊ ထုတ်ကုန်ပမာဏရှာဖွေခြင်းသည် ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြန်ဆန်စေပြီး subvectors အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုတိကျမှုကို ရရှိနိုင်သည်။

နည်း

ဗဟိုရွိုက်များကို ရှာဖွေခြင်းသည် ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာတစ်ခုစီ၏ အလယ်ဗဟိုသို့ညွှန်သည့်ကြားမှ ယူကလစ်အကွာအဝေးကို ပြန်လည်တွက်ချက်ခြင်းကို အသုံးပြုသည်။ n-dimensional space ရှိ ယူကလစ်အကွာအဝေး၏ ပုံသေနည်းမှာ-

ထုတ်ကုန် quantization ဖော်မြူလာ။ စာရေးသူ၏ပုံ။

ဤသည်မှာ vector တစ်ခုပေါ်တွင် product quantization အလုပ်လုပ်ပုံ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထုတ်ကုန်အရေအတွက်ကို ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှု။ စာရေးသူ၏ပုံ။

အားသာချက်

• အမြင့်ဆုံးချုံ့အချိုး။
• အခြားနည်းပညာများထက် သိုလှောင်မှုစွမ်းဆောင်ရည် ပိုကောင်းသည်။

ကန့်သတ်

• low-dimensional vector များအတွက် မသင့်တော်ပါ။
• အရင်းအမြစ်-အများသုံး ချုံ့။

Vector ဒီထဲမှာ ကြိုက်တယ်။ Qdrant နှင့် Weaviate သည် ထုတ်ကုန်ပမာဏကို သတ်မှတ်ခြင်းအား ကမ်းလှမ်းသည်။

မှန်ကန်သော Quantization Method ကိုရွေးချယ်ခြင်း။

quantization နည်းလမ်းတစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။ မှန်ကန်သောနည်းလမ်းကို ရွေးချယ်ရာတွင် အကန့်အသတ်မရှိ ပါဝင်သည့်အချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်-

• ဒေတာအတိုင်းအတာ
• Compression-accuracy ဖလှယ်မှု
• စွမ်းဆောင်ရည်လိုအပ်ချက်များ
• အရင်းအမြစ်ကန့်သတ်ချက်များ။

မည်သည့် quantization နည်းပညာသည် သင့်အသုံးပြုမှုကိစ္စနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း ပိုမိုနားလည်ရန် အောက်ပါ နှိုင်းယှဉ်ဇယားကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ ဤဇယားသည် ပမာဏတိုင်းတာခြင်းနည်းလမ်းတစ်ခုစီအတွက် တိကျမှု၊ မြန်နှုန်းနှင့် ဖိသိပ်မှုအချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။

Qdrant မှပုံ

သိုလှောင်မှု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းမှ ပိုမိုမြန်ဆန်သောရှာဖွေမှုအထိ၊ ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်းသည် ဘီလီယံစကေးကန့်သတ်ဘောင်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို လျော့ပါးစေသည်။ သို့သော်လည်း အောင်မြင်သော အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် လိုအပ်ချက်များနှင့် အပေးအယူများကို ကြိုတင်နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

နောက်ဆုံးပေါ် ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ နောက်ထပ်အချက်အလက်များအတွက် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။ AI ကို ပေါင်းစည်းပါ။.