Ngabandingkeun Téhnik Quantization pikeun Scalable Véktor Search

Bayangkeun milarian hal anu sami dumasar kana wawasan anu langkung jero tibatan ngan ukur kecap konci. Éta naon database vektor sarta pilarian kasaruaan mantuan kalawan. Basis data vektor Aktipkeun pilarian kamiripan vektor. Éta ngagunakeun jarak antara vektor pikeun mendakan titik data dina pamundut pamilarian.

Sanajan kitu, pilarian kasaruaan dina data diménsi luhur tiasa slow sarta sumberdaya-intensif. Tuliskeun téhnik kuantisasi! Aranjeunna maénkeun peran anu penting dina ngaoptimalkeun neundeun data sareng ngagancangkeun panéangan data dina database vektor.

Tulisan ieu ngajalajah sababaraha téknik kuantisasi, jinisna, sareng kasus pamakean dunya nyata.

Naon Quantization sareng Kumaha Gawéna?

Kuantisasi nyaéta prosés ngarobah data kontinyu kana titik data diskrit. Utamana nalika anjeun nuju kaayaan parameter milyaran skala, kuantisasi penting pisan pikeun ngatur sareng ngolah. Dina basis data vektor, kuantisasi ngarobih data diménsi luhur kana rohangan anu dikomprés bari ngajaga fitur penting sareng jarak vektor.

Quantization nyata ngurangan bottlenecks memori sarta ngaronjatkeun efisiensi gudang.

Prosés kuantisasi ngawengku tilu prosés konci:

1. Compressing High-Diménsi Véktor

Dina kuantisasi, kami nganggo téknik sapertos generasi buku kode, rékayasa fitur, sareng encoding. Téhnik ieu niiskeun émbeddings vektor diménsi luhur kana subruang diménsi rendah. Dina basa sejen, vektor dibagi kana sababaraha subvectors. Embeddings véktor nyaéta répréséntasi numerik tina audio, gambar, video, téks, atawa data sinyal, sangkan ngolah leuwih gampang.

2. Mapping kana nilai diskrit

Léngkah ieu ngalibatkeun pemetaan subvéktor diménsi rendah kana nilai diskrit. Pemetaan salajengna ngurangan jumlah bit unggal subvector.

3. Panyimpenan Véktor dikomprés

Tungtungna, nilai diskrit anu dipetakeun tina subvektor disimpen dina pangkalan data pikeun vektor asli. Data anu dikomprés ngalambangkeun inpormasi anu sami dina bit anu langkung sakedik ngaoptimalkeun panyimpenanna.

Mangpaat Kuantisasi pikeun Database Véktor

Kuantisasi nawarkeun rupa-rupa mangpaat, hasilna komputasi ningkat jeung ngurangan tapak suku memori.

1. Éfisién Scalable Véktor Search

Kuantisasi ngaoptimalkeun pamilarian vektor ku cara ngirangan biaya komputasi ngabandingkeun. Ku alatan éta, pilarian vektor merlukeun sumberdaya pangsaeutikna, ngaronjatkeun efisiensi sakabéh.

2. Optimasi mémori

Vektor kuantitatif ngamungkinkeun anjeun pikeun nyimpen langkung seueur data dina rohangan anu sami. Saterusna, indexing data jeung pilarian ogé dioptimalkeun.

3. Laju

Kalayan panyimpen sareng pamulihan anu efisien, komputasi langkung gancang. Diménsi ngurangan ngamungkinkeun processing gancang, kaasup manipulasi data, querying, sarta prediksi.

Sababaraha database vektor populér kawas Qdrant, congcot pinus, sarta Milvus nawiskeun sababaraha téknik kuantisasi kalayan kasus pamakean anu béda.

Pamakéan nandakeun Kasus

Kamampuh kuantisasi pikeun ngirangan ukuran data bari ngajaga inpormasi anu penting ngajantenkeun éta aset anu mangpaat.

Hayu urang teuleum leuwih jero kana sababaraha aplikasi na.

1. Gambar jeung Video processing

Gambar sareng data vidéo gaduh rentang parameter anu langkung lega, sacara signifikan ningkatkeun kompleksitas komputasi sareng tapak mémori. Kuantisasi compresses data tanpa kaleungitan rinci penting, sangkan gudang efisien sarta ngolah. Ieu ngagancangkeun milarian gambar sareng pidéo.

2. Mesin Learning Modél komprési

Ngalatih modél AI dina set data ageung mangrupikeun tugas anu intensif. Quantization mantuan ku ngurangan ukuran model jeung pajeulitna tanpa compromising efisiensi na.

3. Ngolah sinyal

Data sinyal ngagambarkeun titik data kontinyu kawas GPS atawa footage panjagaan. Kuantisasi peta data kana nilai diskrit, sahingga leuwih gancang neundeun jeung analisis. Saterusna, neundeun jeung analisis efisien nyepetkeun operasi pilarian, sangkan babandingan sinyal leuwih gancang.

Téhnik Kuantisasi Béda

Bari kuantisasi ngamungkinkeun penanganan seamless parameter milyaran skala, éta risiko leungitna informasi teu bisa balik. Sanajan kitu, manggihan kasaimbangan katuhu antara leungitna informasi ditarima tur komprési ngaronjatkeun efisiensi.

Unggal téhnik kuantisasi hadir kalawan pro jeung kontra. Sateuacan anjeun milih, anjeun kedah ngartos syarat komprési, ogé kakuatan sareng watesan unggal téknik.

1. Kuantisasi binér

Kuantisasi binér nyaéta métode anu ngarobah sakabéh émbeddings vektor kana 0 atawa 1. Lamun nilai hiji leuwih gede ti 0, mangka dipetakeun ka 1, disebutkeun eta ditandaan salaku 0. Ku alatan éta, éta ngarobah data diménsi luhur kana nyata handap-dimensi ngamungkinkeun. pilarian kasaruaan gancang.

rumus

Formulana nyaéta:

Rumus kuantisasi binér. Gambar ku pangarang.

Ieu conto kumaha kuantisasi binér dianggo dina véktor.

Répréséntasi grafis tina kuantisasi binér. Gambar ku pangarang.

kaunggulan

• Pilarian panggancangna, ngaleuwihan téhnik skalar sareng kuantisasi produk.
• Ngurangan tapak suku memori ku a faktor 32.

watesan

• Babandingan luhur leungitna informasi.
• Komponén véktor merlukeun rata-rata kira-kira sarua jeung nol.
• Kinerja goréng dina data diménsi handap kusabab leungitna inpormasi anu langkung luhur.
• Rescoring diperlukeun pikeun hasil pangalusna.

Database vektor sapertos Qdrant jeung Nyulam nawiskeun kuantisasi binér.

2. Kuantisasi skalar

Kuantisasi skalar ngarobah titik ngambang atanapi angka decimal kana wilangan bulat. Ieu dimimitian ku ngaidentipikasi nilai minimum jeung maksimum pikeun tiap dimensi. Kisaran anu diidentifikasi teras dibagi kana sababaraha bins. Anu pamungkas, unggal nilai dina unggal diménsi ditugaskeun ka bin a.

Tingkat katepatan atanapi detil dina vektor kuantitatif gumantung kana jumlah tong sampah. Langkung seueur tong ngahasilkeun akurasi anu langkung luhur ku nyandak detil anu langkung saé. Ku alatan éta, akurasi pilarian vektor ogé gumantung kana jumlah bins.

rumus

Rumus na nyaéta:

Rumus kuantisasi skalar. Gambar ku pangarang.

Ieu conto kumaha kuantisasi skalar jalan dina vektor.

Répréséntasi grafis kuantisasi skalar. Gambar ku pangarang.

kaunggulan

• Penting ingetan optimasi.
• leungitna informasi leutik.
• Prosés sawaréh malik.
• komprési gancang.
• Pilarian scalable efisien alatan leungitna informasi leutik.

watesan

• A saeutik panurunan dina kualitas pilarian.
• Véktor diménsi low leuwih rentan ka leungitna informasi sabab unggal titik data mawa informasi penting.

Database vektor sapertos Qdrant jeung Milvus nawiskeun kuantisasi skalar.

3. Kuantisasi produk

Kuantisasi produk ngabagi véktor kana subvéktor. Pikeun unggal bagian, titik puseur, atawa centroids, diitung ngagunakeun algoritma clustering. centroids pangdeukeutna maranéhanana lajeng ngagambarkeun unggal subvector.

Pilarian kasaruaan dina kuantisasi produk dianggo ku ngabagi véktor panéangan kana jumlah subvéktor anu sami. Lajeng, daptar hasil sarupa dijieun dina urutan naek jarak ti centroid unggal subvector urang ka unggal subvector query. Kusabab prosés panéangan véktor ngabandingkeun jarak tina subvéktor pamundut ka centroid véktor anu dikuantisasi, hasil pamilarian kirang akurat. Nanging, kuantisasi produk nyepetkeun prosés milarian kasaruaan sareng akurasi anu langkung luhur tiasa dihontal ku cara ningkatkeun jumlah subvektor.

rumus

Manggihan centroids mangrupa prosés iterative. Ieu ngagunakeun itungan ulang jarak Euclidean antara unggal titik data ka centroid na nepi ka konvergénsi. Rumus jarak Euclidean dina spasi n-dimensi nyaéta:

Rumus kuantisasi produk. Gambar ku pangarang.

Ieu conto kumaha kuantisasi produk dianggo dina vektor.

Répréséntasi grafis tina kuantisasi produk. Gambar ku pangarang.

kaunggulan

• Rasio komprési pangluhurna.
• Efisiensi panyimpen anu langkung saé tibatan téknik anu sanés.

watesan

• Teu cocog pikeun vektor diménsi low.
• komprési sumberdaya-intensif.

Database vektor sapertos Qdrant sarta Weaviate tawaran quantization produk.

Milih Métode Kuantisasi anu Katuhu

Unggal métode kuantisasi boga pro jeung kontra. Milih metodeu anu leres gumantung kana faktor anu kalebet tapi henteu dugi ka:

• Diménsi data
• Komprési-akurasi tradeoff
• syarat efisiensi
• Watesan sumberdaya.

Pertimbangkeun bagan perbandingan di handap pikeun langkung ngartos téknik kuantisasi mana anu cocog sareng kasus panggunaan anjeun. Bagan ieu nyorot faktor akurasi, laju, sareng komprési pikeun unggal metode kuantisasi.

Gambar ku Qdrant

Ti optimasi gudang ka pilarian gancang, kuantisasi mitigates tantangan nyimpen parameter milyaran skala. Nanging, ngartos syarat sareng tradeoff sateuacana penting pisan pikeun palaksanaan anu suksés.

Kanggo inpo nu langkung lengkep ihwal tren sareng téknologi panganyarna, mangga buka Ngahijikeun AI.