AGI i przyszłość AI
Rola baz danych wektorowych w nowoczesnych aplikacjach generatywnych AI
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google
Aby duże aplikacje sztucznej inteligencji działały skutecznie, potrzebują dobrego systemu do obsługi dużej ilości danych. Jednym z takich ważnych systemów jest baza danych wektorowych. To, co odróżnia tę bazę danych, to jej zdolność do radzenia sobie z różnymi typami danych, takimi jak tekst, dźwięk, obrazy i filmy, w postaci wektorów/numerów.
Czym są bazy danych wektorowe?
Baza danych wektorowa to specjalistyczny system magazynowania zaprojektowany do efektywnego obsługiwanie wektorów o wysokiej wymiarowości. Te wektory, które można uznać za punkty w wielowymiarowej przestrzeni, często reprezentują osadzania lub skompresowane reprezentacje bardziej złożonych danych, takich jak obrazy, tekst lub dźwięk.
Bazy danych wektorowe 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 wektorowe
Bazy danych wektorowe:
- Obsługa danych o wysokiej wymiarowości: Bazy danych wektorowe 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 wybitnych cech baz danych wektorowych jest ich zdolność do wykonywania wyszukiwań podobieństwa. Zamiast wyszukiwania danych na podstawie dokładnych dopasowań, te bazy danych pozwalają użytkownikom odzyskać dane, które są “podobne” do danego zapytania, co sprawia, że są one niezwykle cenne w zadaniach takich jak odzyskiwanie obrazów lub tekstu.
- Skalowalność dla dużych zbiorów danych: W miarę jak aplikacje sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego rosną, rośnie również ilość danych, które przetwarzają. Bazy danych wektorowe są zaprojektowane do skalowania, co pozwala im radzić sobie z ogromnymi ilościami danych bez kompromisowania 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 predefiniowane tabele, wiersze i kolumny, 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 efektywnego tworzenia, odczytywania, aktualizowania i kasowania 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 bezschematowa lub dynamiczna niektórych nowoczesnych baz danych.
Tradycyjne bazy danych często mają trudności z złożonością osadzania, wyzwaniem, które jest gotowe rozwiązać bazy danych wektorowe.
Reprezentacje wektorowe
Kluczowym elementem funkcjonowania baz danych wektorowych jest podstawowa koncepcja reprezentowania różnych form danych za pomocą wektorów numerycznych. Weźmy na przykład obraz. Gdy widzimy zdjęcie kota, może to być dla nas po prostu zdjęcie kota, ale dla maszyny może być ono przekształcone w unikalny wektor 512-wymiarowy, taki jak:
[0,23, 0,54, 0,32, …, 0,12, 0,45, 0,90]
Z bazami danych wektorowymi aplikacje sztucznej inteligencji 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 umieszczone w postaci wektorów.
Generatywne AI i potrzeba baz danych wektorowych
Generatywne AI często obejmują osadzanie. Weźmy na przykład osadzanie słów w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Słowa lub zdania są przekształcane w wektory, które ujmują znaczenie semantyczne. Podczas generowania tekstów podobnych do ludzkich modele muszą szybko porównywać i odzyskiwać odpowiednie osadzania, aby zapewnić, że wygenerowany tekst zachowuje kontekstowe znaczenia.
Podobnie, w przypadku generowania obrazów lub dźwięku osadzanie odgrywa 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 wektorowe są niezbędnym elementem układanki generatywnej AI.
Tworzenie osadzania 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 nastąpił GPT-4, z jeszcze większą liczbą parametrów, który kontynuuje poszerzanie granic w generowaniu wysokiej jakości osadzania. Te modele są szkolone na różnorodnych zbiorach danych, co pozwala im tworzyć osadzania, które ujmują szeroki zakres nuansów językowych.
- BERT i jego warianty: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) od Google to kolejny znaczący model, który przeszedł wiele aktualizacji i iteracji, takich jak RoBERTa i DistillBERT. Szkolenie BERT w dwóch kierunkach, czytanie tekstu w obu kierunkach, jest szczególnie skuteczne w zrozumieniu kontekstu otaczającego słowo.
- ELECTRA: Bardziej niedawny model, który jest wydajny i osiąga wyniki porównywalne 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 osadzania.
Zrozumienie powyższego procesu:
Początkowo model osadzania jest używany do przekształcenia pożądanego contenu w osadzania wektorowe. Po wygenerowaniu te osadzania są przechowywane w bazie danych wektorowej. Dla łatwego śledzenia i istotności te przechowywane osadzania zachowują link lub odniesienie do oryginalnego contenu, z którego zostały wygenerowane.
Później, gdy użytkownik lub system zadaje pytanie aplikacji, ten sam model osadzania jest ponownie uruchamiany. Przekształca to zapytanie w odpowiednie osadzania. Te nowo utworzone osadzania wyszukują bazę danych wektorową, szukając podobnych reprezentacji wektorowych. Osadzania, które są uznane za dopasowania, mają bezpośrednie powiązanie z ich oryginalnym contenu, co zapewnia, że zapytanie użytkownika jest spełnione z odpowiednimi i dokładnymi wynikami.
Rosnące inwestycje w nowych bazach danych wektorowych
Z racji rosnącej popularności AI, wiele firm inwestuje w bazy danych wektorowe, aby poprawić swoje algorytmy i wydajność. Można to zobaczyć w ostatnich inwestycjach w startupy baz danych wektorowych, takie jak Pinecone, Chroma DB i Weviate.
Duże firmy, takie jak Microsoft (MSFT ), również mają swoje własne narzędzia. Na przykład, Azure Cognitive Search pozwala firmom tworzyć aplikacje AI z wykorzystaniem baz danych wektorowych.
