Роль векторных баз данных в современных приложениях генеративного искусственного интеллекта

Чтобы крупномасштабные приложения генеративного искусственного интеллекта работали эффективно, необходима хорошая система для обработки большого количества данных. Одной из таких важных систем является база данных векторов. Что отличает эту базу данных, так это ее способность работать со многими типами данных, такими как текст, звук, изображения и видео, в числовой/векторной форме.

Что такое векторные базы данных?

База данных векторов — это специализированная система хранения, предназначенная для эффективной обработки многомерных векторов. Эти векторы, которые можно рассматривать как точки в многомерном пространстве, часто представляют собой внедрения или сжатые представления более сложных данных, таких как изображения, текст или звук.

Базы данных векторов позволяют осуществлять быстрый поиск сходства среди этих векторов, что позволяет быстро находить наиболее похожие элементы из обширного набора данных.

Традиционные базы данных против векторных баз данных

Векторные базы данных:

• Обрабатывает многомерные данные: Векторные базы данных предназначены для управления и хранения данных в многомерных пространствах. Это особенно полезно для таких приложений, как машинное обучение, где точки данных (например, изображения или текст) могут быть представлены как векторы в многомерных пространствах.
• Оптимизирован для поиска сходства: Одной из выдающихся особенностей векторных баз данных является их способность выполнять поиск по сходству. Вместо запроса данных на основе точных совпадений эти базы данных позволяют пользователям извлекать данные, «похожие» на заданный запрос, что делает их бесценными для таких задач, как поиск изображений или текста.
• Масштабируемость для больших наборов данных: По мере того, как приложения искусственного интеллекта и машинного обучения продолжают расти, растет и объем данных, которые они обрабатывают. Векторные базы данных созданы с возможностью масштабирования, что гарантирует возможность обработки огромных объемов данных без ущерба для производительности.

Традиционные базы данных:

• Структурированное хранилище данных: Традиционные базы данных, как и реляционные, предназначены для хранения структурированных данных. Это означает, что данные организованы в заранее определенные таблицы, строки и столбцы, обеспечивая целостность и согласованность данных.
• Оптимизирован для операций CRUD: Традиционные базы данных в первую очередь оптимизированы для операций CRUD. Это означает, что они предназначены для эффективного создания, чтения, обновления и удаления записей данных, что делает их пригодными 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. После определения структуры базы данных внесение изменений может оказаться сложным и трудоемким. Эта жесткость обеспечивает согласованность данных, но может быть менее гибкой, чем бессхемная или динамическая схема некоторых современных баз данных.

Генеративный ИИ и необходимость векторных баз данных

Генеративный ИИ часто включает в себя встраивания. Возьмем, к примеру, встраивание слов в обработку естественного языка (НЛП). Слова или предложения преобразуются в векторы, улавливающие семантическое значение. При создании текста, похожего на человеческий, модели должны быстро сравнивать и извлекать соответствующие внедрения, гарантируя, что сгенерированный текст сохраняет контекстуальные значения.

Векторные наложения и база данных

Аналогичным образом, при генерации изображений или звука встраивания играют решающую роль в кодировании шаблонов и функций. Чтобы эти модели функционировали оптимально, им требуется база данных, которая позволяет мгновенно находить похожие векторы, что делает базы данных векторов важным компонентом головоломки генеративного ИИ.

Создание вложений для естественного языка обычно включает использование предварительно обученных моделей, таких как:

• ГПТ-3 и ГПТ-4: GPT-3 OpenAI (Генераторный предварительно обученный трансформатор 3) стал монументальной моделью в сообществе НЛП со 175 миллиардами параметров. Вслед за ним GPT-4 с еще большим количеством параметров продолжает расширять границы создания высококачественных вложений. Эти модели обучаются на различных наборах данных, что позволяет им создавать внедрения, улавливающие широкий спектр лингвистических нюансов.
• BERT и его варианты: БЕРТ (Представления двунаправленного кодировщика от Transformers) от Google — еще одна важная модель, которая претерпела различные обновления и итерации, такие как RoBERTa и DistillBERT. Двунаправленное обучение BERT, которое читает текст в обоих направлениях, особенно хорошо подходит для понимания контекста, окружающего слово.
• ELECTRA: более новая модель, которая эффективна и работает наравне с гораздо более крупными моделями, такими как GPT-3 и BERT, но требует меньше вычислительных ресурсов. ELECTRA различает реальные и поддельные данные во время предварительного обучения, что помогает генерировать более точные вложения.

Источник

Понимание вышеуказанного процесса:

Первоначально используется модель внедрения для преобразования желаемого контента в векторные внедрения. После создания эти внедрения затем сохраняются в базе данных векторов. Для удобства отслеживания и актуальности эти сохраненные внедрения сохраняют ссылку или ссылку на исходный контент, из которого они были получены.

Позже, когда пользователь или система задает приложению вопрос, в действие вступает та же самая модель внедрения. Он преобразует этот запрос в соответствующие вложения. Эти вновь сформированные вложения затем выполняют поиск в базе данных векторов в поисках аналогичных векторных представлений. Встраивания, идентифицированные как совпадения, имеют прямую связь с исходным содержимым, что гарантирует получение релевантных и точных результатов по запросу пользователя.

Растущее финансирование для новичков в сфере баз данных векторов

С ростом популярности ИИ многие компании вкладывают больше денег в векторные базы данных, чтобы сделать свои алгоритмы лучше и быстрее. Это можно увидеть на примере недавних инвестиций в стартапы векторных баз данных, такие как сосновая шишка, База данных цветностии Виате.

Ландшафт векторных баз данных

Крупное сотрудничество, такое как Microsoft, тоже имеет свои собственные инструменты. Например, Когнитивный поиск Azure позволяет компаниям создавать инструменты искусственного интеллекта с использованием векторных баз данных.

Oracle также недавно анонсировала новые функции для своего База данных 23c, представляя интегрированную базу данных векторов. Под названием «AI Vector Search» он будет иметь новый тип данных, индексы и инструменты поиска для хранения и поиска таких данных, как документы и изображения, с использованием векторов. Он поддерживает Поисковая дополненная генерация (RAG), который объединяет большие языковые модели с бизнес-данными для более точного ответа на языковые вопросы без раскрытия личных данных.

Основные аспекты векторных баз данных

Метрики расстояния

Эффективность поиска по сходству зависит от выбранной метрики расстояния. Общие показатели включают в себя Евклидово расстояние и косинусное подобие, каждый из которых обслуживает разные типы векторных распределений.

Индексирование

Учитывая высокую размерность векторов, традиционные методы индексирования не справляются с этой задачей. Векторные базы данных используют такие методы, как Иерархический навигационный маленький мир (HNSW) графики или Раздражать деревья, что позволяет эффективно разбивать векторное пространство и осуществлять быстрый поиск ближайших соседей.

Раздражать дерево(Источник)

Annoy — это метод, который использует так называемые двоичные деревья поиска. Он многократно разбивает наше пространство данных и просматривает только его часть в поисках ближайших соседей.

Иерархические навигационные графики малого мира (HNSW) (Источник)

С другой стороны, графы HNSW подобны сетям. Они соединяют точки данных особым образом, чтобы ускорить поиск. Эти графики помогают быстро находить близкие точки в данных.

Масштабируемость

По мере роста наборов данных растет и проблема обеспечения быстрого извлечения данных. Распределенные системы, ускорение графического процессора и оптимизированное управление памятью — вот некоторые способы, с помощью которых векторные базы данных обеспечивают масштабируемость.

Роль векторных баз данных: последствия и возможности

1. Обучающие данные для передовых технологий Генеративные модели ИИ: Генеративные модели искусственного интеллекта, такие как DALL-E и GPT-3, обучаются с использованием огромных объемов данных. Эти данные часто включают векторы, извлеченные из множества источников, включая изображения, тексты, код и другие области. Базы данных векторов тщательно хранят и управляют этими наборами данных, позволяя моделям ИИ усваивать и анализировать мировые знания, выявляя закономерности и взаимосвязи внутри этих векторов.

2. Продвижение обучения в несколько этапов: Обучение за несколько кадров — это метод обучения ИИ, при котором модели обучаются с использованием ограниченных данных. Базы данных векторов расширяют этот подход, поддерживая надежный индекс векторов. Когда модель подвергается воздействию всего нескольких векторов — скажем, нескольких изображений птиц — она может быстро экстраполировать более широкую концепцию птиц, распознавая сходства и отношения между этими векторами.

3. Улучшение рекомендательных систем: Рекомендательные системы используют векторные базы данных, чтобы предлагать контент, точно соответствующий предпочтениям пользователя. Анализируя поведение, профиль и запросы пользователя, извлекаются векторы, указывающие на его интересы. Затем система сканирует базу данных векторов, чтобы найти векторы контента, которые очень похожи на эти векторы интересов, обеспечивая точные рекомендации.

4. Семантика Поиск информации: Традиционные методы поиска полагаются на точные совпадения ключевых слов. Однако векторные базы данных позволяют системам понимать и извлекать контент на основе семантического сходства. Это означает, что поиск становится более интуитивным, фокусируясь на основном значении запроса, а не просто на сопоставлении слов. Например, когда пользователи вводят запрос, соответствующий вектор сравнивается с векторами в базе данных, чтобы найти контент, который соответствует цели запроса, а не только его формулировке.

5. Мультимодальный поиск: Мультимодальный поиск — это новая технология, которая объединяет данные из нескольких источников, таких как текст, изображения, аудио и видео. Базы данных векторов служат основой этого подхода, позволяя проводить комбинированный анализ векторов различных модальностей. В результате обеспечивается целостный поиск, при котором пользователи могут получать информацию из различных источников на основе одного запроса, что приводит к более глубокому анализу и более полным результатам.

Заключение

Мир искусственного интеллекта быстро меняется. Оно затрагивает многие отрасли, принося хорошие вещи и новые проблемы. Быстрый прогресс в области генеративного искусственного интеллекта подчеркивает жизненно важную роль векторных баз данных в управлении и анализе многомерных данных.