Primerjava kvantizacijskih tehnik za skalabilno vektorsko iskanje

Predstavljajte si, da iščete podobne stvari na podlagi globljih vpogledov namesto zgolj ključnih besed. Pri tem so v pomoč vektorske baze podatkov in iskanje podobnosti. Vektorske baze podatkov omogoči iskanje vektorske podobnosti. Uporablja razdaljo med vektorji za iskanje podatkovnih točk v iskalnih poizvedbah.

Vendar pa je iskanje podobnosti v visokodimenzionalnih podatkih lahko počasno in zahteva veliko virov. Vnesite tehnike kvantizacije! Imajo pomembno vlogo pri optimizaciji shranjevanja podatkov in pospeševanju iskanja podatkov v vektorskih zbirkah podatkov.

Ta članek raziskuje različne tehnike kvantizacije, njihove vrste in primere uporabe v resničnem svetu.

Kaj je kvantizacija in kako deluje?

Kvantizacija je postopek pretvorbe zveznih podatkov v diskretne podatkovne točke. Kvantizacija je bistvenega pomena za upravljanje in obdelavo, zlasti ko imate opravka s parametri v milijardnem obsegu. V vektorskih bazah podatkov kvantizacija pretvori visokodimenzionalne podatke v stisnjen prostor, pri tem pa ohrani pomembne značilnosti in vektorske razdalje.

Kvantizacija bistveno zmanjša ozka grla v pomnilniku in izboljša učinkovitost shranjevanja.

Proces kvantizacije vključuje tri ključne procese:

1. Stiskanje visokodimenzionalnih vektorjev

Pri kvantizaciji uporabljamo tehnike, kot so generiranje šifranta, inženiring funkcij in kodiranje. Te tehnike stisnejo visokodimenzionalne vektorske vdelave v nizkodimenzionalni podprostor. Z drugimi besedami, vektor je razdeljen na številne podvektorje. Vektorske vdelave so numerične predstavitve zvoka, slik, videoposnetkov, besedila ali signalnih podatkov, ki omogočajo lažjo obdelavo.

2. Preslikava v diskretne vrednosti

Ta korak vključuje preslikavo nizkodimenzionalnih podvektorjev v diskretne vrednosti. Preslikava dodatno zmanjša število bitov vsakega podvektorja.

3. Stisnjeno vektorsko shranjevanje

Končno se preslikane diskretne vrednosti podvektorjev postavijo v bazo podatkov za izvirni vektor. Stisnjeni podatki, ki predstavljajo iste informacije v manj bitov, optimizirajo njihovo shranjevanje.

Prednosti kvantizacije za vektorske baze podatkov

Kvantizacija ponuja vrsto prednosti, kar ima za posledico izboljšano računanje in zmanjšan pomnilniški odtis.

1. Učinkovito razširljivo vektorsko iskanje

Kvantizacija optimizira vektorsko iskanje z zmanjšanjem stroškov primerjalnega izračuna. Zato vektorsko iskanje zahteva manj virov, kar izboljša njegovo splošno učinkovitost.

2. Optimizacija pomnilnika

Kvantizirani vektorji vam omogočajo shranjevanje več podatkov v istem prostoru. Poleg tega sta optimizirana tudi indeksiranje podatkov in iskanje.

3. Speed

Z učinkovitim shranjevanjem in iskanjem pride do hitrejšega računanja. Zmanjšane dimenzije omogočajo hitrejšo obdelavo, vključno z manipulacijo podatkov, poizvedovanjem in predvidevanji.

Nekatere priljubljene vektorske zbirke podatkov, kot je Qdrant, Pinconein Milvus ponujajo različne kvantizacijske tehnike z različnimi primeri uporabe.

Uporabite primere

Zmožnost kvantizacije za zmanjšanje velikosti podatkov ob ohranjanju pomembnih informacij je koristna prednost.

Poglobimo se v nekaj njegovih aplikacij.

1. Obdelava slike in videa

Slike in video podatki imajo širši nabor parametrov, kar bistveno poveča računsko kompleksnost in pomnilniški odtis. Kvantizacija stisne podatke brez izgube pomembnih podrobnosti, kar omogoča učinkovito shranjevanje in obdelavo. To pospeši iskanje slik in videoposnetkov.

2. Stiskanje modela strojnega učenja

Usposabljanje modelov AI na velikih nizih podatkov je intenzivna naloga. Kvantizacija pomaga z zmanjševanjem velikost in kompleksnost modela brez ogrožanja njegove učinkovitosti.

3. Obdelava signala

Podatki signala predstavljajo neprekinjene podatkovne točke, kot so GPS ali nadzorni posnetki. Kvantizacija preslika podatke v diskretne vrednosti, kar omogoča hitrejše shranjevanje in analizo. Poleg tega učinkovito shranjevanje in analiza pospešita iskalne operacije, kar omogoča hitrejšo primerjavo signalov.

Različne kvantizacijske tehnike

Medtem ko kvantizacija omogoča brezhibno ravnanje s parametri v milijardnem merilu, obstaja tveganje nepopravljive izgube informacij. Vendar iskanje pravega ravnovesja med sprejemljivo izgubo informacij in stiskanjem izboljša učinkovitost.

Vsaka tehnika kvantizacije ima prednosti in slabosti. Preden se odločite, morate razumeti zahteve glede stiskanja ter prednosti in omejitve vsake tehnike.

1. Binarna kvantizacija

Binarna kvantizacija je metoda, ki vse vdelane vektorje pretvori v 0 ali 1. Če je vrednost večja od 0, se preslika v 1, sicer pa je označena kot 0. Zato pretvori visokodimenzionalne podatke v bistveno nižjedimenzionalne, kar omogoča hitrejše iskanje podobnosti.

Formula

Formula je:

Binarna kvantizacijska formula. Slika avtorja.

Tukaj je primer, kako binarna kvantizacija deluje na vektorju.

Grafična predstavitev binarne kvantizacije. Slika avtorja.

Prednosti

• Najhitrejše iskanje, ki presega tako skalarne tehnike kot tehnike kvantizacije produkta.
• Zmanjša pomnilniški odtis za a faktor 32.

Omejitve

• Večje razmerje izgube informacij.
• Vektorske komponente zahtevajo povprečje približno enako nič.
• Slaba zmogljivost nizkodimenzionalnih podatkov zaradi večje izgube informacij.
• Za najboljše rezultate je potrebno ponovno točkovanje.

Vektorske baze podatkov, kot so Qdrant in Tkajte ponujajo binarno kvantizacijo.

2. Skalarna kvantizacija

Skalarna kvantizacija pretvori plavajočo vejico ali decimalna števila v cela števila. To se začne z določitvijo najmanjše in največje vrednosti za vsako dimenzijo. Identificirani obseg se nato razdeli na več binov. Nazadnje je vsaka vrednost v vsaki dimenziji dodeljena košu.

Raven natančnosti ali podrobnosti v kvantiziranih vektorjih je odvisna od števila binov. Več posod omogoča večjo natančnost z zajemom drobnejših podrobnosti. Zato je natančnost vektorskega iskanja odvisna tudi od števila binov.

Formula

Formula je:

Skalarna kvantizacijska formula. Slika avtorja.

Tukaj je primer, kako skalarna kvantizacija deluje na vektorju.

Grafična predstavitev skalarne kvantizacije. Slika avtorja.

Prednosti

• Pomemben spomin optimizacija.
• Majhna izguba informacij.
• Delno reverzibilen proces.
• Hitro stiskanje.
• Učinkovito razširljivo iskanje zaradi majhne izgube informacij.

Omejitve

• Rahlo zmanjšanje kakovosti iskanja.
• Nizkodimenzionalni vektorji so bolj dovzetni za izgubo informacij, saj vsaka podatkovna točka nosi pomembne informacije.

Vektorske baze podatkov, kot npr Qdrant in Milvus ponujajo skalarno kvantizacijo.

3. Kvantizacija produkta

Kvantizacija produkta razdeli vektorje na podvektorje. Za vsak odsek se središčne točke ali centroidi izračunajo z uporabo algoritmi združevanja v gruče. Njihovi najbližji centroidi nato predstavljajo vsak subvektor.

Iskanje podobnosti pri kvantizaciji produkta deluje tako, da se iskalni vektor razdeli na enako število podvektorjev. Nato je ustvarjen seznam podobnih rezultatov v naraščajočem vrstnem redu razdalje od središča vsakega podvektorja do vsakega podvektorja poizvedbe. Ker postopek vektorskega iskanja primerja razdaljo od podvektorjev poizvedbe do centroidov kvantiziranega vektorja, so rezultati iskanja manj natančni. Vendar pa kvantizacija produkta pospeši proces iskanja podobnosti in večjo natančnost je mogoče doseči s povečanjem števila podvektorjev.

Formula

Iskanje centroidov je ponavljajoč se proces. Uporablja ponovni izračun evklidske razdalje med vsako podatkovno točko in njenim središčem do konvergence. Formula evklidske razdalje v n-dimenzionalnem prostoru je:

Formula za kvantizacijo produkta. Slika avtorja.

Tukaj je primer, kako kvantizacija produkta deluje na vektorju.

Grafični prikaz kvantizacije produkta. Slika avtorja.

Prednosti

• Najvišje kompresijsko razmerje.
• Boljša učinkovitost shranjevanja kot druge tehnike.

Omejitve

• Ni primeren za nizkodimenzionalne vektorje.
• Stiskanje, ki zahteva veliko virov.

Vektorske baze podatkov, kot so Qdrant in Weaviate ponujata kvantizacijo izdelkov.

Izbira prave metode kvantizacije

Vsaka metoda kvantizacije ima svoje prednosti in slabosti. Izbira prave metode je odvisna od dejavnikov, ki vključujejo, vendar niso omejeni na:

• Podatkovna dimenzija
• Kompromis med kompresijo in natančnostjo
• Zahteve glede učinkovitosti
• Omejitve virov.

Razmislite o spodnji primerjalni tabeli, da boste bolje razumeli, katera tehnika kvantizacije ustreza vašemu primeru uporabe. Ta grafikon poudarja faktorje natančnosti, hitrosti in stiskanja za vsako metodo kvantizacije.

Avtor slike Qdrant

Od optimizacije shranjevanja do hitrejšega iskanja, kvantizacija blaži izzive shranjevanja parametrov v milijardnem obsegu. Vendar pa je vnaprejšnje razumevanje zahtev in kompromisov ključnega pomena za uspešno izvedbo.

Za več informacij o najnovejših trendih in tehnologiji obiščite Združite AI.