Rola wektorowych baz danych we współczesnych zastosowaniach generatywnej sztucznej inteligencji

Aby wielkoskalowe aplikacje generatywnej AI mogły działać efektywnie, potrzebny jest dobry system, który będzie w stanie obsłużyć dużą ilość danych. Jednym z takich ważnych systemów jest baza danych wektorów. Tym, co wyróżnia tę bazę danych, jest jej zdolność do przetwarzania wielu typów danych, takich jak tekst, dźwięk, obrazy i filmy, w formie liczbowej/wektorowej.

Czym są wektorowe bazy danych?

Baza danych wektorów to wyspecjalizowany system przechowywania zaprojektowany do wydajnej obsługi wektorów wielowymiarowych. Wektory te, które można traktować jako punkty w przestrzeni wielowymiarowej, często reprezentują osady lub skompresowane reprezentacje bardziej złożonych danych, takich jak obrazy, tekst lub dźwięk.

Wektorowe bazy danych umożliwiają szybkie wyszukiwanie podobieństw między tymi wektorami, umożliwiając szybkie wyszukiwanie najbardziej podobnych elementów z ogromnego zbioru danych.

Tradycyjne bazy danych a bazy wektorowe

Wektorowe bazy danych:

• Obsługuje dane wielkowymiarowe: Wektorowe bazy danych są przeznaczone do zarządzania i przechowywania danych w przestrzeniach wielowymiarowych. Jest to szczególnie przydatne w zastosowaniach takich jak uczenie maszynowe, gdzie punkty danych (takie jak obrazy lub tekst) można reprezentować jako wektory w przestrzeniach wielowymiarowych.
• Zoptymalizowany pod kątem wyszukiwania podobieństw: Jedną z wyróżniających się cech wektorowych baz danych jest ich zdolność do wyszukiwania podobieństw. Zamiast odpytywać dane w oparciu o dokładne dopasowania, te bazy danych umożliwiają użytkownikom pobieranie danych „podobnych” do danego zapytania, co czyni je nieocenionymi przy zadaniach takich jak wyszukiwanie obrazów lub tekstu.
• Skalowalne dla dużych zbiorów danych: Wraz z rozwojem zastosowań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego rośnie także ilość przetwarzanych przez nie danych. Wektorowe bazy danych są budowane w sposób skalowalny, dzięki czemu mogą obsługiwać ogromne ilości danych bez utraty wydajności.

Tradycyjne bazy danych:

• Strukturalne przechowywanie danych: Tradycyjne bazy danych, takie jak relacyjne bazy danych, są przeznaczone do przechowywania danych strukturalnych. Oznacza to, że dane są zorganizowane w predefiniowane tabele, wiersze i kolumny, co zapewnia integralność i spójność danych.
• Zoptymalizowany pod kątem operacji CRUD: Tradycyjne bazy danych są zoptymalizowane przede wszystkim pod kątem operacji CRUD. Oznacza to, że są zaprojektowane do wydajnego tworzenia, odczytywania, aktualizowania i usuwania wpisów danych, dzięki czemu nadają się do szerokiego zakresu zastosowań, od usług internetowych po oprogramowanie dla przedsiębiorstw.
• Naprawiono schemat: Jedną z charakterystycznych cech wielu tradycyjnych baz danych jest ich stały schemat. Po zdefiniowaniu struktury bazy danych wprowadzanie zmian może być złożone i czasochłonne. Ta sztywność zapewnia spójność danych, ale może być mniej elastyczna niż brak schematu lub dynamiczny charakter schematu w niektórych nowoczesnych bazach danych.

Generatywna sztuczna inteligencja i zapotrzebowanie na wektorowe bazy danych

Generatywna sztuczna inteligencja często obejmuje osadzanie. Weźmy na przykład osadzanie słów w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Słowa lub zdania przekształcane są w wektory, które oddają znaczenie semantyczne. Podczas generowania tekstu podobnego do ludzkiego modele muszą szybko porównywać i pobierać odpowiednie elementy osadzone, zapewniając, że wygenerowany tekst zachowuje znaczenie kontekstowe.

Wstawki wektorowe i baza danych

Podobnie przy generowaniu obrazu lub dźwięku osadzania odgrywają kluczową rolę we wzorach i funkcjach kodowania. Aby modele te działały optymalnie, wymagają bazy danych umożliwiającej natychmiastowe wyszukiwanie podobnych wektorów, co sprawia, że ​​wektorowe bazy danych stanowią istotny element generatywnej układanki sztucznej inteligencji.

Tworzenie osadzań dla języka naturalnego zwykle wiąże się z wykorzystaniem wstępnie wytrenowanych modeli, takich jak:

• GPT-3 i GPT-4: GPT-3 OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) to monumentalny model w społeczności NLP ze 175 miliardami parametrów. Podążając za nim, GPT-4, z jeszcze większą liczbą parametrów, w dalszym ciągu przesuwa granice w generowaniu wysokiej jakości osadzania. Modele te są trenowane na różnych zbiorach danych, co pozwala im tworzyć osadzania, które wychwytują szeroką gamę niuansów językowych.
• BERT i jego warianty: BERTI (Dwukierunkowe reprezentacje enkoderów od Transformers) firmy Google to kolejny znaczący model, który doczekał się różnych aktualizacji i iteracji, takich jak RoBERTa i DistillBERT. Dwukierunkowe szkolenie BERT, które czyta tekst w obu kierunkach, szczególnie dobrze radzi sobie ze zrozumieniem kontekstu otaczającego słowo.
• ELECTRA: Nowszy model, który jest wydajny i działa na równi ze znacznie większymi modelami, takimi jak GPT-3 i BERT, a jednocześnie wymaga mniej zasobów obliczeniowych. ELECTRA rozróżnia prawdziwe i fałszywe dane podczas wstępnego uczenia, co pomaga w generowaniu bardziej wyrafinowanych osadzań.

Źródło

Zrozumienie powyższego procesu:

Początkowo stosuje się model osadzania w celu przekształcenia żądanej treści w osadzenie wektorowe. Po wygenerowaniu osadzania są następnie przechowywane w wektorowej bazie danych. Aby ułatwić śledzenie i przydatność, te przechowywane osadzenia zawierają łącze lub odniesienie do oryginalnej treści, z której pochodzą.

Później, gdy użytkownik lub system zadaje pytanie aplikacji, zaczyna działać ten sam model osadzania. Przekształca to zapytanie w odpowiednie osadzenie. Te nowo utworzone osadzenia przeszukują następnie bazę danych wektorów w poszukiwaniu podobnych reprezentacji wektorowych. Osadzenia zidentyfikowane jako pasujące mają bezpośredni związek z ich oryginalną treścią, co gwarantuje, że zapytanie użytkownika zostanie spełnione i przyniesie trafne i dokładne wyniki.

Rosnące fundusze dla nowicjuszy w bazach wektorowych

Wraz z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji wiele firm inwestuje więcej pieniędzy w wektorowe bazy danych, aby ich algorytmy były lepsze i szybsze. Można to zaobserwować po ostatnich inwestycjach w start-upy zajmujące się bazami wektorowymi, takie jak szyszka, Chroma DB, Weviate.

Krajobraz wektorowych baz danych

Duże kooperacje, takie jak Microsoft, również mają swoje własne narzędzia. Na przykład, Wyszukiwanie poznawcze platformy Azure pozwala firmom tworzyć narzędzia AI przy użyciu wektorowych baz danych.

Firma Oracle ogłosiła niedawno także nowe funkcje dla swoich rozwiązań Baza danych 23c, wprowadzając Zintegrowaną Bazę Danych Wektorowych. Usługa nazwana „AI Vector Search” będzie miała nowy typ danych, indeksy i narzędzia wyszukiwania do przechowywania i przeszukiwania danych, takich jak dokumenty i obrazy, za pomocą wektorów. To wspiera Generowanie rozszerzone odzyskiwania (RAG), który łączy duże modele językowe z danymi biznesowymi w celu uzyskania lepszych odpowiedzi na pytania językowe bez udostępniania prywatnych danych.

Podstawowe zagadnienia dotyczące wektorowych baz danych

Metryki odległości

Skuteczność wyszukiwania podobieństwa zależy od wybranej metryki odległości. Typowe wskaźniki obejmują Odległość euklidesowa i podobieństwo cosinusowe, z których każdy obsługuje różne typy rozkładów wektorowych.

Indeksowanie

Biorąc pod uwagę dużą wymiarowość wektorów, tradycyjne metody indeksowania tego nie dają. Bazy danych wektorowych wykorzystują techniki takie jak Hierarchiczny żeglowny mały świat (HNSW) wykresy lub Denerwować drzewa, umożliwiając efektywne dzielenie przestrzeni wektorowej i szybkie wyszukiwanie najbliższego sąsiada.

Drażnić drzewo (Źródło)

Annoy to metoda wykorzystująca tak zwane drzewa wyszukiwania binarnego. Dzieli naszą przestrzeń danych wiele razy i przegląda tylko jej część, aby znaleźć bliskich sąsiadów.

Hierarchiczne wykresy żeglownego małego świata (HNSW) (Źródło)

Z drugiej strony wykresy HNSW przypominają sieci. Łączą punkty danych w specjalny sposób, aby przyspieszyć wyszukiwanie. Wykresy te pomagają w szybkim znalezieniu bliskich punktów w danych.

Skalowalność

Wraz ze wzrostem zbiorów danych rośnie wyzwanie polegające na utrzymaniu szybkiego czasu pobierania. Systemy rozproszone, przyspieszenie GPU i zoptymalizowane zarządzanie pamięcią to tylko niektóre ze sposobów, w jakie wektorowe bazy danych radzą sobie ze skalowalnością.

Rola baz danych wektorowych: implikacje i możliwości

1. Dane szkoleniowe dla najnowocześniejszych Generatywne modele AI: Modele generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak DALL-E i GPT-3, są szkolone przy użyciu ogromnych ilości danych. Dane te często obejmują wektory pobrane z niezliczonych źródeł, w tym obrazów, tekstów, kodu i innych domen. Wektorowe bazy danych skrupulatnie zarządzają tymi zbiorami danych, umożliwiając modelom sztucznej inteligencji asymilację i analizę wiedzy świata poprzez identyfikację wzorców i relacji w obrębie tych wektorów.

2. Postęp w uczeniu się metodą kilku strzałów: Uczenie się kilkoma strzałami to technika uczenia sztucznej inteligencji, w ramach której modele są szkolone przy użyciu ograniczonych danych. Wektorowe bazy danych wzmacniają to podejście, utrzymując solidny indeks wektorów. Kiedy model zostanie wystawiony na działanie zaledwie kilku wektorów – powiedzmy kilku obrazów ptaków – może szybko ekstrapolować szerszą koncepcję ptaków, rozpoznając podobieństwa i relacje między tymi wektorami.

3. Udoskonalanie systemów rekomendujących: Systemy rekomendacyjne korzystają z wektorowych baz danych, aby sugerować treści ściśle dopasowane do preferencji użytkownika. Analizując zachowanie, profil i zapytania użytkownika, wyodrębniane są wektory wskazujące na jego zainteresowania. Następnie system skanuje bazę danych wektorów, aby znaleźć wektory treści, które bardzo przypominają te wektory zainteresowań, zapewniając dokładne rekomendacje.

4. Semantyczny Wyszukiwanie informacji: Tradycyjne metody wyszukiwania opierają się na dokładnych dopasowaniach słów kluczowych. Jednak wektorowe bazy danych umożliwiają systemom zrozumienie i wyszukiwanie treści w oparciu o podobieństwo semantyczne. Oznacza to, że wyszukiwania stają się bardziej intuicyjne i skupiają się na znaczeniu zapytania, a nie tylko na dopasowywaniu słów. Na przykład, gdy użytkownicy wprowadzają zapytanie, odpowiedni wektor jest porównywany z wektorami w bazie danych, aby znaleźć treść, która odpowiada intencji zapytania, a nie tylko jego sformułowaniu.

5. Wyszukiwanie multimodalne: Wyszukiwanie multimodalne to nowa technika, która integruje dane z wielu źródeł, takich jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo. Bazy danych wektorowych stanowią podstawę tego podejścia, umożliwiając łączną analizę wektorów z różnych modalności. Rezultatem jest całościowe wyszukiwanie, w ramach którego użytkownicy mogą uzyskiwać informacje z różnych źródeł na podstawie jednego zapytania, co prowadzi do bogatszych spostrzeżeń i bardziej kompleksowych wyników.

Wnioski

Świat AI zmienia się szybko. Dotyka wielu branż, przynosząc dobre rzeczy i nowe problemy. Szybki postęp w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji podkreśla istotną rolę wektorowych baz danych w zarządzaniu danymi wielowymiarowymi i ich analizowaniu.