AGI
Rola baz danych wektorowych w nowoczesnych aplikacjach sztucznej inteligencji generatywnej
Dla dużych aplikacji sztucznej inteligencji generatywnej, aby działały one skutecznie, potrzebują one dobrego systemu do obsługi dużej ilości danych. Jednym z takich ważnych systemów jest baza danych wektorowych. To, co odróżnia tę bazę danych, jest jej zdolność do radzenia sobie z wieloma rodzajami danych, takimi jak tekst, dźwięk, obrazy i filmy w postaci wektorów/numerów.
Czym są bazy danych wektorowych?
Baza danych wektorowych to specjalistyczny system magazynowania zaprojektowany do efektywnej obsługi wektorów o wysokiej wymiarowości. Te wektory, które można uznać za punkty w wielowymiarowej przestrzeni, często reprezentują embeddings lub skompresowane reprezentacje bardziej złożonych danych, takich jak obrazy, tekst lub dźwięk.
Bazy danych wektorowych umożliwiają szybkie wyszukiwania podobieństwa między tymi wektorami, co pozwala na szybkie odzyskiwanie najbardziej podobnych elementów z ogromnego zbioru danych.
Tradycyjne bazy danych vs. bazy danych wektorowych
Bazy danych wektorowych:
- Obsługa danych o wysokiej wymiarowości: Bazy danych wektorowych są zaprojektowane do zarządzania i przechowywania danych w przestrzeniach o wysokiej wymiarowości. Jest to szczególnie przydatne w aplikacjach takich jak uczenie maszynowe, gdzie punkty danych (takie jak obrazy lub tekst) mogą być reprezentowane jako wektory w wielowymiarowych przestrzeniach.
- Optymalizacja dla wyszukiwania podobieństwa: Jedną z wyróżniających się cech baz danych wektorowych jest ich zdolność do wykonywania wyszukiwań podobieństwa. Zamiast wyszukiwać danych na podstawie dokładnych dopasowań, te bazy danych pozwalają użytkownikom odzyskać dane, które są “podobne” do danego zapytania, co sprawia, że są one niezastąpione w zadaniach takich jak odzyskiwanie obrazów lub tekstu.
- Skalowalność dla dużych zbiorów danych: W miarę jak aplikacje sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego nadal rosną, rośnie również ilość danych, które przetwarzają. Bazy danych wektorowych są zaprojektowane do skalowania, co zapewnia, że mogą one radzić sobie z ogromnymi ilościami danych bez kompromisów w zakresie wydajności.
Tradycyjne bazy danych:
- Przechowywanie danych strukturalnych: Tradycyjne bazy danych, takie jak relacyjne bazy danych, są zaprojektowane do przechowywania danych strukturalnych. Oznacza to, że dane są zorganizowane w tabelach, wierszach i kolumnach, co zapewnia integralność i spójność danych.
- Optymalizacja dla operacji CRUD: Tradycyjne bazy danych są przede wszystkim zoptymalizowane do operacji CRUD. Oznacza to, że są one zaprojektowane do efektywnej tworzenia, odczytywania, aktualizacji i usuwania wpisów danych, co sprawia, że są one odpowiednie dla szerokiego zakresu aplikacji, od usług internetowych po oprogramowanie przedsiębiorstw.
- Stała struktura: Jedną z cech charakterystycznych wielu tradycyjnych baz danych jest ich stała struktura. Po zdefiniowaniu struktury bazy danych, wprowadzanie zmian może być skomplikowane i czasochłonne. Ta sztywność zapewnia spójność danych, ale może być mniej elastyczna niż struktura bezschematyczna lub dynamiczna niektórych nowoczesnych baz danych.
Tradycyjne bazy danych często mają trudności z złożonością embeddings, wyzwaniem, które jest łatwo rozwiązywane przez bazy danych wektorowych.
Reprezentacje wektorowe
Kluczowym elementem funkcjonowania baz danych wektorowych jest podstawowa koncepcja reprezentowania różnych form danych za pomocą wektorów numerycznych. Weźmy na przykład obraz. Gdy widzisz zdjęcie kota, może to być dla ciebie po prostu zdjęcie sławnego zwierzęcia, ale dla maszyny może to być przekształcone w unikalny 512-wymiarowy wektor, taki jak:
[0,23, 0,54, 0,32, …, 0,12, 0,45, 0,90]
Z bazami danych wektorowych aplikacje sztucznej inteligencji generatywnej mogą robić więcej rzeczy. Mogą one wyszukiwać informacje na podstawie znaczenia i pamiętać rzeczy przez długi czas. Co ciekawe, ta metoda nie jest ograniczona tylko do obrazów. Dane tekstowe wypełnione kontekstowymi i semantycznymi znaczeniami mogą również być umieszczane w postaci wektorów.
Sztuczna inteligencja generatywna i potrzeba baz danych wektorowych
Sztuczna inteligencja generatywna często obejmuje embeddings. Weźmy na przykład embeddings słów w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Słowa lub zdania są przekształcane w wektory, które przechwytują semantyczne znaczenie. Podczas generowania tekstu podobnego do ludzkiego, modele muszą szybko porównywać i odzyskiwać odpowiednie embeddings, co zapewnia, że wygenerowany tekst utrzymuje kontekstowe znaczenia.
Podobnie, w generowaniu obrazów lub dźwięku, embeddings odgrywają kluczową rolę w kodowaniu wzorców i cech. Aby te modele działały optymalnie, wymagają one bazy danych, która pozwala na natychmiastowe odzyskiwanie podobnych wektorów, co sprawia, że bazy danych wektorowych są niezbędnym elementem układanki sztucznej inteligencji generatywnej.
Tworzenie embeddings dla języka naturalnego zwykle wymaga użycia wstępnie wytrenowanych modeli, takich jak:
- GPT-3 i GPT-4: OpenAI’s GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) był przełomowym modelem w społeczności NLP z 175 miliardami parametrów. Po nim GPT-4, z jeszcze większą liczbą parametrów, nadal posuwa granice w generowaniu wysokiej jakości embeddings. Te modele są szkolone na różnorodnych zbiorach danych, co pozwala im tworzyć embeddings, które przechwytują szeroki zakres lingwistycznych niuansów.
- BERT i jego warianty: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) od Google to kolejny znaczący model, który przeszedł różne aktualizacje i iteracje, takie jak RoBERTa i DistillBERT. Szkolenie BERT w obu kierunkach, czytanie tekstu w obu kierunkach, jest szczególnie przydatne do zrozumienia kontekstu otaczającego słowo.
- ELECTRA: Bardziej niedawny model, który jest wydajny i działa na równi z dużo większymi modelami, takimi jak GPT-3 i BERT, przy mniejszych wymaganiach obliczeniowych. ELECTRA rozróżnia dane rzeczywiste i fałszywe podczas wstępnego szkolenia, co pomaga w generowaniu bardziej wyrafinowanych embeddings.
Zrozumienie powyższego procesu:
Początkowo model embeddings jest używany do przekształcenia pożądanego contenu w wektorowe embeddings. Po wygenerowaniu te embeddings są przechowywane w bazie danych wektorowych. Dla łatwej śledzenia i istotności, te przechowywane embeddings utrzymują link lub odniesienie do oryginalnego contenu, z którego zostały wybrane.
Później, gdy użytkownik lub system zadaje pytanie aplikacji, ten sam model embeddings wkracza do akcji. Przekształca to zapytanie w odpowiednie embeddings. Te nowo utworzone embeddings wyszukują następnie bazę danych wektorowych, szukając podobnych reprezentacji wektorowych. Embeddings zidentyfikowane jako dopasowania mają bezpośrednie powiązanie z ich oryginalnym contenu, co zapewnia, że zapytanie użytkownika jest spełnione istotnymi i dokładnymi wynikami.
Rosnące finansowanie dla nowych baz danych wektorowych
Wraz ze wzrostem popularności sztucznej inteligencji, wiele firm inwestuje więcej pieniędzy w bazy danych wektorowych, aby udoskonalić swoje algorytmy i przyspieszyć je. Można to zobaczyć w niedawnych inwestycjach w startupy baz danych wektorowych, takie jak Pinecone, Chroma DB i Weviate.
Duże korporacje, takie jak Microsoft, mają również swoje własne narzędzia. Na przykład, Azure Cognitive Search pozwala firmom tworzyć narzędzia sztucznej inteligencji przy użyciu baz danych wektorowych.
</div
