Porovnanie kvantizačných techník pre škálovateľné vyhľadávanie vektorov

Predstavte si, že namiesto kľúčových slov hľadáte podobné veci na základe hlbších poznatkov. V tom pomáhajú vektorové databázy a vyhľadávanie podobností. Vektorové databázy povoliť vyhľadávanie podobnosti vektorov. Používa vzdialenosť medzi vektormi na nájdenie údajových bodov vo vyhľadávacích dopytoch.

Hľadanie podobnosti vo vysokorozmerných údajoch však môže byť pomalé a náročné na zdroje. Zadajte kvantizačné techniky! Zohrávajú dôležitú úlohu pri optimalizácii ukladania dát a zrýchlení vyhľadávania dát vo vektorových databázach.

Tento článok skúma rôzne techniky kvantovania, ich typy a prípady použitia v reálnom svete.

Čo je kvantizácia a ako funguje?

Kvantovanie je proces premeny spojitých údajov na diskrétne údajové body. Najmä keď máte čo do činenia s parametrami v miliardovej mierke, kvantizácia je nevyhnutná pre správu a spracovanie. Vo vektorových databázach kvantizácia transformuje vysokorozmerné dáta do komprimovaného priestoru pri zachovaní dôležitých vlastností a vektorových vzdialeností.

Kvantovanie výrazne znižuje úzke miesta v pamäti a zlepšuje efektivitu ukladania.

Proces kvantovania zahŕňa tri kľúčové procesy:

1. Kompresia vysokorozmerných vektorov

Pri kvantizácii používame techniky ako generovanie kódovej knihy, inžinierstvo funkcií a kódovanie. Tieto techniky komprimujú vysokorozmerné vektorové vloženie do nízkorozmerného podpriestoru. Inými slovami, vektor je rozdelený do mnohých subvektorov. Vektorové vloženia sú numerické reprezentácie zvuku, obrázkov, videí, textu alebo dát signálu, čo umožňuje jednoduchšie spracovanie.

2. Mapovanie na diskrétne hodnoty

Tento krok zahŕňa mapovanie nízkorozmerných subvektorov na diskrétne hodnoty. Mapovanie ďalej znižuje počet bitov každého subvektora.

3. Ukladanie komprimovaných vektorov

Nakoniec sa mapované diskrétne hodnoty subvektorov umiestnia do databázy pre pôvodný vektor. Komprimované dáta predstavujúce rovnaké informácie v menšom počte bitov optimalizujú ich uloženie.

Výhody kvantizácie pre vektorové databázy

Kvantizácia ponúka celý rad výhod, ktorých výsledkom je vylepšený výpočet a znížené nároky na pamäť.

1. Efektívne škálovateľné vyhľadávanie vektorov

Kvantizácia optimalizuje vyhľadávanie vektorov znížením nákladov na porovnávacie výpočty. Preto vektorové vyhľadávanie vyžaduje menej zdrojov, čím sa zvyšuje jeho celková efektivita.

2. Optimalizácia pamäte

Kvantované vektory vám umožňujú uložiť viac údajov do rovnakého priestoru. Okrem toho je optimalizované aj indexovanie údajov a vyhľadávanie.

3. rýchlosť

S efektívnym ukladaním a vyhľadávaním prichádza rýchlejší výpočet. Zmenšené rozmery umožňujú rýchlejšie spracovanie vrátane manipulácie s údajmi, dopytovania a predpovedí.

Niektoré populárne vektorové databázy ako napr Qdrant, Borovicová šiškaa Milvus ponúkajú rôzne techniky kvantovania s rôznymi prípadmi použitia.

Prípady použitia

Schopnosť kvantizácie znížiť veľkosť údajov pri zachovaní významných informácií z nej robí užitočnú výhodu.

Poďme sa ponoriť hlbšie do niekoľkých jeho aplikácií.

1. Spracovanie obrazu a videa

Obrázky a video dáta majú širší rozsah parametrov, čo výrazne zvyšuje výpočtovú náročnosť a pamäťovú stopu. kvantování komprimuje dáta bez straty dôležitých detailov, čo umožňuje efektívne ukladanie a spracovanie. To urýchľuje vyhľadávanie obrázkov a videí.

2. Kompresia modelu strojového učenia

Trénovanie modelov AI na veľkých súboroch údajov je náročná úloha. Kvantizácia pomáha redukciou veľkosť a zložitosť modelu bez ohrozenia jeho účinnosti.

3. Spracovanie signálu

Dáta signálu predstavujú nepretržité dátové body, ako je GPS alebo záznam z dohľadu. Kvantizácia mapuje údaje do diskrétnych hodnôt, čo umožňuje rýchlejšie ukladanie a analýzu. Okrem toho efektívne ukladanie a analýza urýchľujú operácie vyhľadávania a umožňujú rýchlejšie porovnávanie signálov.

Rôzne techniky kvantovania

Zatiaľ čo kvantizácia umožňuje bezproblémovú manipuláciu s miliardovými parametrami, riskuje nezvratnú stratu informácií. Nájdenie správnej rovnováhy medzi prijateľnou stratou informácií a kompresiou však zvyšuje efektivitu.

Každá kvantizačná technika má svoje výhody a nevýhody. Pred výberom by ste mali pochopiť požiadavky na kompresiu, ako aj silné stránky a obmedzenia každej techniky.

1. Binárne kvantovanie

Binárne kvantovanie je metóda, ktorá prevádza všetky vektorové vloženia na 0 alebo 1. Ak je hodnota väčšia ako 0, je mapovaná na 1, v opačnom prípade je označená ako 0. Preto konvertuje vysokorozmerné dáta na výrazne nižšie dimenzionálne umožňujúce rýchlejšie hľadanie podobnosti.

Vzorec

Vzorec je:

Binárny kvantizačný vzorec. Obrázok podľa autora.

Tu je príklad toho, ako funguje binárne kvantovanie na vektore.

Grafické znázornenie binárneho kvantovania. Obrázok podľa autora.

Silné stránky

• Najrýchlejšie vyhľadávanie, ktoré prekonáva skalárne aj produktové kvantizačné techniky.
• Znižuje pamäťovú stopu o a faktor 32.

Obmedzenia

• Vyšší pomer straty informácií.
• Zložky vektora vyžadujú priemer približne rovný nule.
• Slabý výkon na nízkorozmerných údajoch v dôsledku vyššej straty informácií.
• Na dosiahnutie najlepších výsledkov je potrebné opätovné bodovanie.

Vektorové databázy ako Qdrant a Tkať ponúkajú binárne kvantovanie.

2. Skalárne kvantovanie

Skalárna kvantizácia prevádza čísla s pohyblivou rádovou čiarkou alebo desatinné čísla na celé čísla. Začína to identifikáciou minimálnej a maximálnej hodnoty pre každý rozmer. Identifikovaný rozsah je potom rozdelený do niekoľkých zásobníkov. Nakoniec je každá hodnota v každej dimenzii priradená k zásobníku.

Úroveň presnosti alebo detailov v kvantovaných vektoroch závisí od počtu zásobníkov. Viac zásobníkov vedie k vyššej presnosti zachytením jemnejších detailov. Preto presnosť vyhľadávania vektorov závisí aj od počtu zásobníkov.

Vzorec

Vzorec je:

Skalárny kvantizačný vzorec. Obrázok podľa autora.

Tu je príklad toho, ako funguje skalárna kvantizácia na vektore.

Grafické znázornenie skalárneho kvantovania. Obrázok podľa autora.

Silné stránky

• Významný Pamäť optimalizácia.
• Malá strata informácií.
• Čiastočne reverzibilný proces.
• Rýchla kompresia.
• Efektívne škálovateľné vyhľadávanie vďaka malej strate informácií.

Obmedzenia

• Mierny pokles kvality vyhľadávania.
• Nízkorozmerné vektory sú náchylnejšie na stratu informácií, pretože každý dátový bod nesie dôležité informácie.

Vektorové databázy ako napr Qdrant a Milvus ponúkajú skalárne kvantovanie.

3. Kvantifikácia produktu

Kvantizácia produktu rozdeľuje vektory na subvektory. Pre každý úsek sa stredové body alebo ťažiská vypočítajú pomocou klastrovacie algoritmy. Ich najbližšie centroidy potom predstavujú každý subvektor.

Hľadanie podobnosti pri kvantizácii produktu funguje tak, že sa vyhľadávací vektor rozdelí na rovnaký počet subvektorov. Potom sa vytvorí zoznam podobných výsledkov vo vzostupnom poradí podľa vzdialenosti od ťažiska každého subvektora ku každému subvektoru dopytu. Keďže proces vyhľadávania vektorov porovnáva vzdialenosť od subvektorov dopytu k ťažiskám kvantovaného vektora, výsledky vyhľadávania sú menej presné. Kvantizácia produktu však urýchľuje proces vyhľadávania podobnosti a vyššiu presnosť možno dosiahnuť zvýšením počtu subvektorov.

Vzorec

Hľadanie ťažísk je iteratívny proces. Používa prepočet euklidovskej vzdialenosti medzi každým dátovým bodom k jeho ťažisku až do konvergencie. Vzorec euklidovskej vzdialenosti v n-rozmernom priestore je:

Vzorec na kvantovanie produktu. Obrázok podľa autora.

Tu je príklad toho, ako funguje kvantovanie produktu na vektore.

Grafické znázornenie kvantovania produktu. Obrázok podľa autora.

Silné stránky

• Najvyšší kompresný pomer.
• Lepšia efektivita skladovania ako iné techniky.

Obmedzenia

• Nevhodné pre nízkorozmerné vektory.
• Kompresia náročná na zdroje.

Vektorové databázy ako Qdrant a Weaviate ponúkajú kvantovanie produktu.

Výber správnej metódy kvantizácie

Každá kvantizačná metóda má svoje pre a proti. Výber správnej metódy závisí od faktorov, ktoré zahŕňajú, ale nie sú obmedzené na:

• Dimenzia údajov
• Kompresia a presnosť
• Požiadavky na účinnosť
• Obmedzenia zdrojov.

Zvážte porovnávaciu tabuľku nižšie, aby ste lepšie pochopili, ktorá technika kvantizácie vyhovuje vášmu prípadu použitia. Tento graf zvýrazňuje presnosť, rýchlosť a faktory kompresie pre každú metódu kvantovania.

Obrázok od Qdrant

Od optimalizácie úložiska po rýchlejšie vyhľadávanie, kvantizácia zmierňuje problémy s ukladaním parametrov v miliardovom rozsahu. Pre úspešnú implementáciu je však nevyhnutné vopred pochopiť požiadavky a kompromisy.

Pre viac informácií o najnovších trendoch a technológiách navštívte Zjednoťte AI.