Compararea tehnicilor de cuantizare pentru căutarea vectorială scalabilă

Imaginați-vă că căutați lucruri similare pe baza unor informații mai profunde în loc de doar cuvinte cheie. La asta ajută bazele de date vectoriale și căutările de similaritate. Baze de date vectoriale activați căutarea de similaritate vectorială. Utilizează distanța dintre vectori pentru a găsi puncte de date în interogările de căutare.

Cu toate acestea, căutarea de similaritate în datele cu dimensiuni mari poate fi lentă și consumatoare de resurse. Introduceți tehnici de cuantizare! Ele joacă un rol important în optimizarea stocării datelor și în accelerarea regăsirii datelor în bazele de date vectoriale.

Acest articol explorează diverse tehnici de cuantizare, tipurile acestora și cazuri de utilizare din lumea reală.

Ce este cuantizarea și cum funcționează?

Cuantizarea este procesul de conversie a datelor continue în puncte de date discrete. Mai ales atunci când aveți de-a face cu parametri la scară de miliarde, cuantizarea este esențială pentru gestionare și procesare. În bazele de date vectoriale, cuantizarea transformă datele cu dimensiuni mari în spațiu comprimat, păstrând în același timp caracteristicile importante și distanțele vectoriale.

Cuantizarea reduce semnificativ blocajele de memorie și îmbunătățește eficiența stocării.

Procesul de cuantizare include trei procese cheie:

1. Comprimarea vectorilor cu dimensiuni mari

În cuantizare, folosim tehnici precum generarea de coduri, ingineria caracteristicilor și codificarea. Aceste tehnici comprimă înglobările vectoriale de dimensiuni mari într-un subspațiu de dimensiuni reduse. Cu alte cuvinte, vectorul este împărțit în numeroși subvectori. Înglobările vectoriale sunt reprezentări numerice ale datelor audio, imagini, videoclipuri, text sau semnal, permițând o procesare mai ușoară.

2. Maparea la valori discrete

Acest pas implică maparea subvectorilor de dimensiuni joase la valori discrete. Maparea reduce și mai mult numărul de biți ai fiecărui subvector.

3. Stocare Vector Comprimat

În cele din urmă, valorile discrete mapate ale subvectorilor sunt plasate în baza de date pentru vectorul original. Datele comprimate care reprezintă aceeași informație în mai puțini biți optimizează stocarea acestora.

Beneficiile cuantizării pentru baze de date vectoriale

Cuantizarea oferă o gamă largă de beneficii, având ca rezultat un calcul îmbunătățit și o amprentă de memorie redusă.

1. Căutare vectorială scalabilă eficientă

Cuantizarea optimizează căutarea vectorială prin reducerea costului de calcul al comparației. Prin urmare, căutarea vectorială necesită mai puține resurse, îmbunătățind eficiența sa generală.

2. Optimizarea memoriei

Vectorii cuantizat vă permit să stocați mai multe date în același spațiu. În plus, indexarea datelor și căutarea sunt, de asemenea, optimizate.

3. Viteză

Odată cu stocarea și recuperarea eficientă, un calcul mai rapid. Dimensiunile reduse permit o procesare mai rapidă, inclusiv manipularea datelor, interogare și predicții.

Unele baze de date vectoriale populare, cum ar fi Cuadrant, pinecone, și Milvus oferă diverse tehnici de cuantizare cu diferite cazuri de utilizare.

Utilizați cazuri

Capacitatea cuantizării de a reduce dimensiunea datelor, păstrând în același timp informații semnificative, o face un activ util.

Să ne aprofundăm în câteva dintre aplicațiile sale.

1. Prelucrare imagini și video

Imaginile și datele video au o gamă mai largă de parametri, crescând semnificativ complexitatea de calcul și amprenta memoriei. Eºantionare comprimă datele fără a pierde detalii importante, permițând stocarea și procesarea eficientă. Acest lucru accelerează căutările de imagini și videoclipuri.

2. Compresia modelului de învățare automată

Formarea modelelor AI pe seturi mari de date este o sarcină intensivă. Cuantizarea ajută prin reducere dimensiunea și complexitatea modelului fără a-i compromite eficienţa.

3. Procesarea semnalului

Datele de semnal reprezintă puncte de date continue, cum ar fi GPS sau imagini de supraveghere. Cuantizarea mapează datele în valori discrete, permițând stocare și analiză mai rapidă. În plus, stocarea și analiza eficientă accelerează operațiunile de căutare, permițând compararea mai rapidă a semnalului.

Diferite tehnici de cuantizare

În timp ce cuantizarea permite gestionarea fără probleme a parametrilor la scară de miliarde, riscă pierderea ireversibilă a informațiilor. Cu toate acestea, găsirea echilibrului potrivit între pierderea de informații acceptabilă și compresia îmbunătățește eficiența.

Fiecare tehnică de cuantizare vine cu argumente pro și contra. Înainte de a alege, ar trebui să înțelegeți cerințele de compresie, precum și punctele forte și limitările fiecărei tehnici.

1. Cuantizare binară

Cuantificarea binară este o metodă care convertește toate înglobările vectoriale în 0 sau 1. Dacă o valoare este mai mare decât 0, este mapată la 1, altfel este marcată ca 0. Prin urmare, convertește datele cu dimensiuni mari în dimensiuni semnificativ mai mici, permițând căutare mai rapidă a similitudinii.

Formulă

Formula este:

Formula de cuantizare binară. Imaginea autorului.

Iată un exemplu despre cum funcționează cuantizarea binară pe un vector.

Reprezentarea grafică a cuantizării binare. Imagine de autor.

Atuuri

• Cea mai rapidă căutare, depășind atât tehnicile scalare, cât și cele de cuantificare a produselor.
• Reduce amprenta memoriei cu a factorul 32.

Limitări

• Raport mai mare de pierdere de informații.
• Componentele vectoriale necesită o medie aproximativ egală cu zero.
• Performanță slabă la datele cu dimensiuni reduse din cauza pierderii mai mari de informații.
• Recalarea este necesară pentru cele mai bune rezultate.

Baze de date vectoriale ca Cuadrant și Înțelegeți oferă cuantificare binară.

2. Cuantizarea scalară

Cuantizarea scalară convertește numerele cu virgulă mobilă sau zecimale în numere întregi. Aceasta începe cu identificarea unei valori minime și maxime pentru fiecare dimensiune. Domeniul identificat este apoi împărțit în mai multe coșuri. În cele din urmă, fiecare valoare din fiecare dimensiune este atribuită unui bin.

Nivelul de precizie sau detaliu în vectorii cuantificați depinde de numărul de bins. Mai multe recipiente au ca rezultat o precizie mai mare prin captarea detaliilor mai fine. Prin urmare, acuratețea căutării vectoriale depinde și de numărul de bins.

Formulă

Formula este:

Formula de cuantizare scalară. Imaginea autorului.

Iată un exemplu despre cum funcționează cuantizarea scalară pe un vector.

Reprezentarea grafică a cuantizării scalare. Imaginea autorului.

Atuuri

• Semnificativ memorie optimizare.
• Mică pierdere de informații.
• Proces parțial reversibil.
• Compresie rapidă.
• Căutare scalabilă eficientă datorită pierderii mici de informații.

Limitări

• O ușoară scădere a calității căutării.
• Vectorii de dimensiuni joase sunt mai susceptibili la pierderea de informații, deoarece fiecare punct de date poartă informații importante.

Baze de date vectoriale precum Cuadrant și Milvus oferă cuantizare scalară.

3. Cuantificarea produsului

Cuantizarea produsului împarte vectorii în subvectori. Pentru fiecare secțiune, punctele centrale sau centroizii sunt calculate folosind algoritmi de grupare. Cel mai apropiat centroizi al lor reprezintă apoi fiecare subvector.

Căutarea de similaritate în cuantificarea produsului funcționează prin împărțirea vectorului de căutare în același număr de subvectori. Apoi, o listă de rezultate similare este creată în ordinea crescătoare a distanței de la centrul de centru al fiecărui subvector la fiecare subvector de interogare. Deoarece procesul de căutare vectorială compară distanța de la subvectorii de interogare la centroizii vectorului cuantificat, rezultatele căutării sunt mai puțin precise. Cu toate acestea, cuantificarea produsului accelerează procesul de căutare a similitudinii și se poate obține o precizie mai mare prin creșterea numărului de subvectori.

Formulă

Găsirea centroizilor este un proces iterativ. Utilizează recalcularea distanței euclidiene dintre fiecare punct de date și centrul său până la convergență. Formula distanței euclidiene în spațiul n-dimensional este:

Formula de cuantificare a produsului. Imaginea autorului.

Iată un exemplu despre cum funcționează cuantizarea produsului pe un vector.

Reprezentarea grafică a cuantizării produsului. Imaginea autorului.

Atuuri

• Cel mai mare raport de compresie.
• Eficiență de stocare mai bună decât alte tehnici.

Limitări

• Nu este potrivit pentru vectori cu dimensiuni reduse.
• Compresie consumatoare de resurse.

Baze de date vectoriale ca Cuadrant și Weaviate oferă cuantificarea produselor.

Alegerea corectă a metodei de cuantizare

Fiecare metodă de cuantizare are avantajele și dezavantajele sale. Alegerea metodei potrivite depinde de factori care includ, dar nu se limitează la:

• Dimensiunea datelor
• Compensație compresie-acuratețe
• Cerințe de eficiență
• Constrângeri de resurse.

Luați în considerare graficul de comparație de mai jos pentru a înțelege mai bine ce tehnică de cuantizare se potrivește cazului dvs. de utilizare. Această diagramă evidențiază factorii de precizie, viteză și compresie pentru fiecare metodă de cuantificare.

Imagine de Qdrant

De la optimizarea stocării la căutare mai rapidă, cuantizarea atenuează provocările stocării parametrilor la scară de miliarde. Cu toate acestea, înțelegerea cerințelor și a compromisurilor în prealabil este crucială pentru implementarea cu succes.

Pentru mai multe informații despre cele mai recente tendințe și tehnologie, vizitați Uniți AI.