Roli i bazave të të dhënave vektoriale në aplikacionet moderne gjeneruese të AI

Që aplikacionet gjeneruese të inteligjencës artificiale në shkallë të gjerë të funksionojnë në mënyrë efektive, duhet një sistem i mirë për të trajtuar shumë të dhëna. Një sistem i tillë i rëndësishëm është baza e të dhënave vektoriale. Ajo që e veçon këtë bazë të dhënash është aftësia e saj për t'u marrë me shumë lloje të dhënash si teksti, tingulli, fotografitë dhe videot në formë numri/vektori.

Cilat janë bazat e të dhënave vektoriale?

Baza e të dhënave vektoriale është një sistem i specializuar ruajtjeje i krijuar për të trajtuar me efikasitet vektorët me dimensione të larta. Këta vektorë, të cilët mund të mendohen si pika në një hapësirë ​​shumë-dimensionale, shpesh përfaqësojnë ngulitje ose paraqitje të ngjeshur të të dhënave më komplekse si imazhet, teksti ose zëri.

Bazat e të dhënave vektoriale lejojnë kërkime të shpejta të ngjashmërisë midis këtyre vektorëve, duke mundësuar rikthimin e shpejtë të artikujve më të ngjashëm nga një grup i madh i të dhënave.

Bazat tradicionale të të dhënave kundër bazave të të dhënave vektoriale

Bazat e të dhënave vektoriale:

• Trajton të dhëna me dimensione të larta: Bazat e të dhënave vektoriale janë krijuar për të menaxhuar dhe ruajtur të dhënat në hapësira me dimensione të larta. Kjo është veçanërisht e dobishme për aplikacione si mësimi i makinerive, ku pikat e të dhënave (siç janë imazhet ose teksti) mund të përfaqësohen si vektorë në hapësira shumë-dimensionale.
• Optimizuar për kërkimin e ngjashmërisë: Një veçori e spikatur e bazave të të dhënave vektoriale është aftësia e tyre për të kryer kërkime ngjashmërie. Në vend të kërkimit të të dhënave të bazuara në përputhje të sakta, këto baza të dhënash i lejojnë përdoruesit të marrin të dhëna që janë "të ngjashme" me një pyetje të caktuar, duke i bërë ato të paçmueshme për detyra si rikthimi i imazheve ose tekstit.
• I shkallëzuar për grupe të dhënash të mëdha: Ndërsa AI dhe aplikacionet e mësimit të makinerive vazhdojnë të rriten, po ashtu rritet edhe sasia e të dhënave që ata përpunojnë. Bazat e të dhënave vektoriale janë ndërtuar në shkallë, duke siguruar që ato të mund të trajtojnë sasi të mëdha të dhënash pa kompromentuar performancën.

Bazat e të dhënave tradicionale:

• Ruajtja e strukturuar e të dhënave: Bazat e të dhënave tradicionale, si bazat e të dhënave relacionale, janë krijuar për të ruajtur të dhëna të strukturuara. Kjo do të thotë se të dhënat organizohen në tabela, rreshta dhe kolona të paracaktuara, duke siguruar integritetin dhe konsistencën e të dhënave.
• Optimizuar për operacionet CRUD: Bazat e të dhënave tradicionale janë optimizuar kryesisht për operacionet CRUD. Kjo do të thotë se ato janë krijuar për të krijuar, lexuar, përditësuar dhe fshirë në mënyrë efikase hyrjet e të dhënave, duke i bërë ato të përshtatshme për një gamë të gjerë aplikacionesh, nga shërbimet e uebit deri te softueri i ndërmarrjes.
• Skema e fiksuar: Një nga karakteristikat përcaktuese të shumë bazave të të dhënave tradicionale është skema e tyre fikse. Pasi të përcaktohet struktura e bazës së të dhënave, bërja e ndryshimeve mund të jetë komplekse dhe kërkon kohë. Kjo ngurtësi siguron qëndrueshmëri të të dhënave, por mund të jetë më pak fleksibël sesa natyra e skemës pa skema ose skema dinamike e disa bazave të të dhënave moderne.

AI gjenerative dhe nevoja për baza të të dhënave vektoriale

AI gjeneruese shpesh përfshin ngulitje. Merrni, për shembull, futjet e fjalëve në përpunimin e gjuhës natyrore (NLP). Fjalët ose fjalitë shndërrohen në vektorë që kapin kuptimin semantik. Kur gjenerojnë tekst të ngjashëm me njeriun, modelet duhet të krahasojnë dhe të marrin me shpejtësi ngulitje përkatëse, duke siguruar që teksti i krijuar të ruajë kuptimet kontekstuale.

Mbështjellje vektoriale dhe baza e të dhënave

Në mënyrë të ngjashme, në gjenerimin e imazhit ose tingullit, ngulitjet luajnë një rol vendimtar në kodimin e modeleve dhe veçorive. Që këto modele të funksionojnë në mënyrë optimale, ato kërkojnë një bazë të dhënash që lejon rikthimin e menjëhershëm të vektorëve të ngjashëm, duke i bërë bazat e të dhënave vektoriale një komponent thelbësor të enigmës gjeneruese të AI.

Krijimi i embeddings për gjuhën natyrore zakonisht përfshin përdorimin e modeleve të para-trajnuara si:

• GPT-3 dhe GPT-4: GPT-3 i OpenAI (Generative Pre-trained Transformer 3) ka qenë një model monumental në komunitetin NLP me 175 miliardë parametra. Pas tij, GPT-4, me një numër edhe më të madh parametrash, vazhdon të shtyjë kufijtë në gjenerimin e inkorporimeve me cilësi të lartë. Këto modele janë trajnuar mbi grupe të dhënash të ndryshme, duke u mundësuar atyre të krijojnë ngulitje që kapin një gamë të gjerë nuancash gjuhësore.
• BERT dhe variantet e tij: BERTI (Përfaqësimet me kodues dydrejtues nga Transformers) nga Google, është një tjetër model i rëndësishëm që ka parë përditësime dhe përsëritje të ndryshme si RoBERTa dhe DistillBERT. Trajnimi dydrejtimësh i BERT, i cili lexon tekstin në të dy drejtimet, është veçanërisht i aftë për të kuptuar kontekstin që rrethon një fjalë.
• ELEKTRA: Një model më i fundit që është efikas dhe funksionon në të njëjtin nivel me modelet shumë më të mëdha si GPT-3 dhe BERT ndërsa kërkon më pak burime kompjuterike. ELEKTRA bën dallimin midis të dhënave reale dhe atyre të rreme gjatë para-stërvitjes, gjë që ndihmon në gjenerimin e inkorporimeve më të rafinuara.

Burim

Kuptimi i procesit të mësipërm:

Fillimisht, përdoret një model ngulitjeje për të transformuar përmbajtjen e dëshiruar në ngulitje vektoriale. Pasi të krijohen, këto ngulitje ruhen më pas në një bazë të dhënash vektoriale. Për gjurmueshmëri dhe rëndësi të lehtë, këto ngulitje të ruajtura mbajnë një lidhje ose referencë për përmbajtjen origjinale nga e cila janë nxjerrë.

Më vonë, kur një përdorues ose sistem i shtron një pyetje aplikacionit, i njëjti model i integruar hidhet në veprim. Ai e transformon këtë pyetje në ngulitje përkatëse. Këto ngulitje të sapoformuara më pas kërkojnë në bazën e të dhënave vektoriale, duke kërkuar paraqitje të ngjashme vektoriale. Përfshirjet e identifikuara si përputhje kanë një lidhje të drejtpërdrejtë me përmbajtjen e tyre origjinale, duke siguruar që pyetja e përdoruesit të plotësohet me rezultate përkatëse dhe të sakta.

Financimi në rritje për të sapoardhurit e bazës së të dhënave vektoriale

Me popullaritetin në rritje të AI, shumë kompani po investojnë më shumë para në bazat e të dhënave vektoriale për t'i bërë algoritmet e tyre më të mirë dhe më të shpejtë. Kjo mund të shihet me investimet e fundit në fillimet e bazës së të dhënave vektoriale si Kunj guri, Chroma DBdhe Weviate.

Peizazhi i bazave të të dhënave vektoriale

Bashkëpunimet e mëdha si Microsoft kanë gjithashtu mjetet e tyre. Për shembull, Kërkimi Njohës Azure i lejon bizneset të krijojnë mjete AI duke përdorur bazat e të dhënave vektoriale.

Oracle gjithashtu njoftoi së fundmi veçori të reja për të Baza e të dhënave 23c, duke prezantuar një bazë të dhënash të integruar vektoriale. I quajtur “AI Vector Search”, ai do të ketë një lloj të ri të dhënash, indekse dhe mjete kërkimi për të ruajtur dhe kërkuar nëpër të dhëna si dokumente dhe imazhe duke përdorur vektorë. Ai mbështet Gjenerata e shtuar (RAG), i cili kombinon modele të mëdha gjuhësore me të dhënat e biznesit për përgjigje më të mira ndaj pyetjeve gjuhësore pa ndarjen e të dhënave private.

Konsideratat primare të bazave të të dhënave vektoriale

Metrika e distancës

Efektiviteti i një kërkimi ngjashmërie varet nga metrika e zgjedhur e distancës. Metrikat e zakonshme përfshijnë Distanca euklidiane ngjashmëria e kosinusit, secila u shërben llojeve të ndryshme të shpërndarjeve vektoriale.

Indexing

Duke pasur parasysh dimensionin e lartë të vektorëve, metodat tradicionale të indeksimit nuk e shkurtojnë atë. Bazat e të dhënave vektoriale përdorin teknika si Botë e vogël e lundrueshme hierarkike (HNSW) grafikët ose Bezdis pemët, duke lejuar ndarje efikase të hapësirës vektoriale dhe kërkime të shpejta të fqinjit më të afërt.

Pema e bezdis (Burim)

Annoy është një metodë që përdor diçka të quajtur pemë kërkimi binare. Ai ndan hapësirën tonë të të dhënave shumë herë dhe shikon vetëm një pjesë të saj për të gjetur fqinjë të afërt.

Grafikët e botës së vogël të lundrueshme hierarkike (HNSW) (Burim)

Grafikët HNSW, nga ana tjetër, janë si rrjete. Ata lidhin pikat e të dhënave në një mënyrë të veçantë për ta bërë kërkimin më të shpejtë. Këta grafikë ndihmojnë në gjetjen e shpejtë të pikave të afërta në të dhëna.

Shkallëzueshmëria

Ndërsa grupet e të dhënave rriten, rritet edhe sfida e mbajtjes së kohëve të shpejta të rikthimit. Sistemet e shpërndara, përshpejtimi i GPU-së dhe menaxhimi i optimizuar i kujtesës janë disa mënyra se si bazat e të dhënave vektoriale trajtojnë shkallëzueshmërinë.

Roli i bazave të të dhënave vektoriale: Implikimet dhe mundësitë

1. Të dhënat e trajnimit për më të avancuar Modele gjeneruese të AI: Modelet gjeneruese të AI, të tilla si DALL-E dhe GPT-3, janë trajnuar duke përdorur sasi të mëdha të dhënash. Këto të dhëna shpesh përfshijnë vektorë të nxjerrë nga një mori burimesh, duke përfshirë imazhe, tekste, kode dhe fusha të tjera. Bazat e të dhënave vektoriale kurojnë dhe menaxhojnë me përpikëri këto grupe të dhënash, duke lejuar modelet e AI të asimilojnë dhe analizojnë njohuritë e botës duke identifikuar modelet dhe marrëdhëniet brenda këtyre vektorëve.

2. Avancimi i mësimit me pak gjuajtje: Few-shot Learning është një teknikë trajnimi e AI ku modelet trajnohen me të dhëna të kufizuara. Bazat e të dhënave vektoriale e përforcojnë këtë qasje duke mbajtur një indeks të fortë vektorial. Kur një model i ekspozohet vetëm një grushti vektorësh - le të themi, disa imazhe zogjsh - ai mund të ekstrapolojë me shpejtësi konceptin më të gjerë të zogjve duke njohur ngjashmëritë dhe marrëdhëniet midis këtyre vektorëve.

3. Përmirësimi i sistemeve të rekomanduesve: Sistemet rekomanduese përdorin bazat e të dhënave vektoriale për të sugjeruar përmbajtje të lidhur ngushtë me preferencat e një përdoruesi. Duke analizuar sjelljen, profilin dhe pyetjet e një përdoruesi, nxirren vektorë që tregojnë interesat e tyre. Sistemi më pas skanon bazën e të dhënave vektoriale për të gjetur vektorë të përmbajtjes që ngjajnë shumë me këta vektorë interesi, duke siguruar rekomandime të sakta.

4. Semantike Marrja e informacionit: Metodat tradicionale të kërkimit mbështeten në përputhje të saktë të fjalëve kyçe. Megjithatë, bazat e të dhënave vektoriale fuqizojnë sistemet për të kuptuar dhe rifituar përmbajtjen bazuar në ngjashmërinë semantike. Kjo do të thotë që kërkimet bëhen më intuitive, duke u fokusuar në kuptimin themelor të pyetjes dhe jo vetëm në përputhjen e fjalëve. Për shembull, kur përdoruesit futin një pyetje, vektori përkatës krahasohet me vektorët në bazën e të dhënave për të gjetur përmbajtjen që rezonon me qëllimin e pyetjes, jo vetëm me formulimin e tij.

5. Kërkimi multimodal: Kërkimi multimodal është një teknikë në zhvillim që integron të dhëna nga burime të shumta, si teksti, imazhet, audio dhe video. Bazat e të dhënave vektoriale shërbejnë si shtylla kurrizore e kësaj qasjeje duke lejuar analizën e kombinuar të vektorëve nga modalitete të ndryshme. Kjo rezulton në një përvojë kërkimi holistik, ku përdoruesit mund të marrin informacion nga një shumëllojshmëri burimesh bazuar në një pyetje të vetme, duke çuar në njohuri më të pasura dhe rezultate më gjithëpërfshirëse.

Përfundim

Bota e AI po ndryshon shpejt. Është duke prekur shumë industri, duke sjellë gjëra të mira dhe probleme të reja. Përparimet e shpejta në AI gjeneruese nënvizojnë rolin jetik të bazave të të dhënave vektoriale në menaxhimin dhe analizimin e të dhënave shumëdimensionale.