AGI
Роль векторных баз данных в современных генеративных приложениях ИИ
Для эффективной работы крупномасштабных генеративных приложений ИИ требуется хорошая система для обработки большого объема данных. Одной из таких важных систем является векторная база данных. Особенностью этой базы данных является ее способность работать с различными типами данных, такими как текст, звук, изображения и видео, в виде векторов/чисел.
Что такое векторные базы данных?
Векторная база данных – это специализированная система хранения, предназначенная для эффективной обработки высокоразмерных векторов. Эти векторы, которые можно рассматривать как точки в многомерном пространстве, часто представляют собой вложения или сжатые представления более сложных данных, таких как изображения, текст или звук.
Векторные базы данных позволяют выполнять быстрый поиск подобия среди этих векторов, обеспечивая быстрое извлечение наиболее похожих элементов из обширного набора данных.
Традиционные базы данных vs. Векторные базы данных
Векторные базы данных:
- Обработка высокоразмерных данных: Векторные базы данных предназначены для управления и хранения данных в высокоразмерных пространствах. Это особенно полезно для приложений, таких как машинное обучение, где данные (например, изображения или текст) можно представить в виде векторов в многомерных пространствах.
- Оптимизация для поиска подобия: Одной из выдающихся особенностей векторных баз данных является их способность выполнять поиск подобия. Вместо запросов данных на основе точных совпадений эти базы данных позволяют пользователям извлекать данные, которые “похожи” на заданный запрос, что делает их бесценными для задач, таких как извлечение изображений или текста.
- Масштабируемость для крупных наборов данных: По мере роста приложений ИИ и машинного обучения растет и объем обрабатываемых ими данных. Векторные базы данных разработаны для масштабирования, гарантируя, что они могут обрабатывать огромные объемы данных без ущерба для производительности.
Традиционные базы данных:
- Хранение структурированных данных: Традиционные базы данных, такие как реляционные базы данных, предназначены для хранения структурированных данных. Это означает, что данные организованы в предопределенные таблицы, строки и столбцы, гарантируя целостность и согласованность данных.
- Оптимизация для операций CRUD: Традиционные базы данных в первую очередь оптимизированы для операций CRUD (создание, чтение, обновление, удаление). Это означает, что они разработаны для эффективного создания, чтения, обновления и удаления записей данных, что делает их подходящими для широкого спектра приложений, от веб-сервисов до корпоративного программного обеспечения.
- Фиксированная схема: Одной из определяющих характеристик многих традиционных баз данных является их фиксированная схема. Как только структура базы данных определена, внесение изменений может быть сложным и трудоемким. Эта жесткость гарантирует согласованность данных, но может быть менее гибкой, чем схема без схемы или динамическая схема некоторых современных баз данных.
Традиционные базы данных часто испытывают трудности с сложностью вложений, проблему, которую векторные базы данных решают с легкостью.
Векторные представления
Центральным моментом в работе векторных баз данных является фундаментальная концепция представления различных форм данных с помощью числовых векторов. Давайте рассмотрим изображение в качестве примера. Когда вы видите картинку кошки, хотя для нас это может быть просто милым изображением кошки, для машины оно может быть преобразовано в уникальный 512-мерный вектор, такой как:
[0,23, 0,54, 0,32, …, 0,12, 0,45, 0,90]
С векторными базами данных приложения генеративного ИИ могут делать больше. Они могут находить информацию на основе смысла и запоминать вещи на долгое время. Интересно, что этот метод не ограничивается только изображениями. Текстовые данные, наполненные контекстным и семантическим смыслом, также могут быть представлены в виде векторов.
Генеративный ИИ и необходимость векторных баз данных
Генеративный ИИ часто включает в себя вложения. Возьмем, например, вложения слов в обработке естественного языка (NLP). Слова или предложения преобразуются в векторы, которые отражают семантический смысл. При генерации текста, похожего на человеческий, модели должны быстро сравнивать и извлекать соответствующие вложения, гарантируя, что сгенерированный текст сохраняет контекстualные значения.
Аналогично, при генерации изображений или звука вложения играют решающую роль в кодировании закономерностей и особенностей. Для оптимальной работы этих моделей требуется база данных, которая позволяет мгновенно извлекать подобные векторы, что делает векторные базы данных важнейшим компонентом головоломки генеративного ИИ.
Создание вложений для естественного языка обычно включает использование предварительно обученных моделей, таких как:
- GPT-3 и GPT-4: OpenAI’s GPT-3 (Генеративный предварительно обученный трансформер 3) стал монументальной моделью в сообществе NLP с 175 миллиардами параметров. Следующим стал GPT-4, с еще большим количеством параметров, продолжающий расширять границы в генерации высококачественных вложений. Эти модели обучены на разнообразных наборах данных, позволяя им создавать вложения, которые отражают широкий спектр лингвистических нюансов.
- BERT и его варианты: BERT (Бидирекциональные кодировки из трансформеров) от Google – это еще одна значительная модель, которая прошла через различные обновления и итерации, такие как RoBERTa и DistillBERT. Бидирекциональная тренировка BERT, которая читает текст в обоих направлениях, особенно подходит для понимания контекста, окружающего слово.
- ELECTRA: Более недавняя модель, которая эффективна и работает на уровне с гораздо более крупными моделями, такими как GPT-3 и BERT, при этом требуя меньше вычислительных ресурсов. ELECTRA различает реальные и фальшивые данные во время предварительной тренировки, что помогает в генерации более точных вложений.
Понимание вышеуказанного процесса:
Сначала используется модель вложений для преобразования желаемого контента в векторные вложения. Как только они сгенерированы, эти вложения хранятся внутри векторной базы данных. Для простоты отслеживания и актуальности эти хранимые вложения сохраняют ссылку или связь с исходным контентом, из которого они были получены.
Позже, когда пользователь или система задает вопрос приложению, та же модель вложений снова приступает к действию. Она преобразует этот запрос в соответствующие вложения. Эти новые вложения затем ищут в векторной базе данных, ища подобные векторные представления. Вложения, определенные как совпадения, имеют прямую связь с их исходным контентом, гарантируя, что запрос пользователя удовлетворяется релевантными и точными результатами.
Растущее финансирование для новых участников векторных баз данных
С ростом популярности ИИ многие компании вкладывают больше средств в векторные базы данных, чтобы улучшить свои алгоритмы и ускорить их. Это можно увидеть в недавних инвестициях в стартапы векторных баз данных, такие как Pinecone, Chroma DB и Weviate.
Крупные корпорации, такие как Microsoft, также имеют свои собственные инструменты. Например, Azure Cognitive Search позволяет бизнесу создавать инструменты ИИ с помощью векторных баз данных.
Oracle также недавно объявила о новых функциях для своей Database 23c, представив интегрированную векторную базу данных. Называемую “AI Vector Search”, она будет иметь новый тип данных, индексы и инструменты поиска для хранения и поиска данных, таких как документы и изображения, с помощью векторов. Она поддерживает Retrieval Augmented Generation (RAG), которая объединяет большие языковые модели с бизнес-данными для лучших ответов на языковые вопросы без обмена конфиденциальными данными.
Основные соображения векторных баз данных
Метрики расстояния
Эффективность поиска подобия зависит от выбранной метрики расстояния. Обычными метриками являются евклидово расстояние и косинусная подобие, каждая из которых подходит для разных типов распределения векторов.
Индексирование
Учитывая высокую размерность векторов, традиционные методы индексирования не подходят. Векторные базы данных используют методы, такие как Иерархические навигируемые малые миры (HNSW) графы или деревья Annoy, позволяющие эффективно разбивать пространство векторов и выполнять быстрый поиск ближайших соседей.
Дерево Annoy (Источник)
Annoy – это метод, который использует двоичные деревья поиска. Он разделяет наше пространство данных несколько раз и смотрит только на часть его, чтобы найти ближайших соседей.
Иерархические навигируемые малые миры (HNSW) графы (Источник)
Графы HNSW, с другой стороны, похожи на сети. Они соединяют точки данных особым образом, чтобы сделать поиск быстрее. Эти графы помогают быстро находить ближайшие точки в данных.
Масштабируемость
По мере роста наборов данных растет и задача поддержания быстрых времен извлечения. Распределенные системы, ускорение GPU и оптимизированное управление памятью – это некоторые способы, которыми векторные базы данных решают масштабируемость.
Роль векторных баз данных: последствия и возможности
1. Обучение данных для передовых моделей генеративного ИИ: Модели генеративного ИИ, такие как DALL-E и GPT-3, обучаются с помощью огромных объемов данных. Эти данные часто состоят из векторов, извлеченных из различных источников, включая изображения, текст, код и другие области. Векторные базы данных тщательно курируют и управляют этими наборами данных, позволяя моделям ИИ усваивать и анализировать знания мира, выявляя закономерности и отношения внутри этих векторов.
2. Развитие обучения с небольшим количеством примеров: Обучение с небольшим количеством примеров – это техника обучения ИИ, при которой модели обучаются на ограниченных данных. Векторные базы данных усиливают этот подход, поддерживая прочный векторный индекс. Когда модель подвергается только нескольким векторам – скажем, нескольким изображениям птиц – она может быстро экстраполировать более широкое понятие птиц, распознавая подобия и отношения между этими векторами.
3. Улучшение систем рекомендаций: Системы рекомендаций используют векторные базы данных, чтобы предложить контент, тесно связанный с предпочтениями пользователя. Анализируя поведение пользователя, профиль и запросы, извлекаются векторы, указывающие на его интересы. Система затем сканирует векторную базу данных, чтобы найти векторы контента, которые тесно соответствуют этим интересам, гарантируя точные рекомендации.
4. Семантический поиск информации: Традиционные методы поиска полагаются на точные совпадения ключевых слов. Однако векторные базы данных позволяют системам понимать и извлекать контент на основе семантического подобия. Это означает, что поиск становится более интуитивным, сосредотачиваясь на лежащем в основе смысле запроса, а не только на его формулировке. Например, когда пользователи вводят запрос, соответствующий вектор сравнивается с векторами в базе данных, чтобы найти контент, который резонирует с намерением запроса, а не только его формулировкой.
5. Мультимодальный поиск: Мультимодальный поиск – это возникающая техника, которая объединяет данные из нескольких источников, таких как текст, изображения, аудио и видео. Векторные базы данных служат основой этого подхода, позволяя объединить анализ векторов из различных модальностей. Это приводит к всестороннему опыту поиска, где пользователи могут извлекать информацию из различных источников на основе одного запроса, что приводит к более богатым идеям и более полным результатам.
Заключение
Мир ИИ развивается быстро. Он затрагивает многие отрасли, принося пользу и новые проблемы. Быстрый прогресс в генеративном ИИ подчеркивает важную роль векторных баз данных в управлении и анализе многомерных данных.
Эти специализированные системы хранения, способные обрабатывать высокоразмерные векторы из различных форм данных, такие как изображения, текст или звук, являются важнейшим компонентом эффективной работы современных приложений ИИ, особенно в области поиска подобия.
Их растущая важность еще больше подчеркивается инвестициями в эту область, с участием стартапов, таких как Pinecone, и гигантов, таких как Microsoft, активно вносящих вклад в достижения.
