Rollen för vektordatabaser i moderna generativa AI-applikationer

För att storskaliga generativa AI-applikationer ska fungera effektivt krävs ett bra system för att hantera mycket data. Ett sådant viktigt system är vektordatabasen. Det som skiljer denna databas är dess förmåga att hantera många typer av data som text, ljud, bilder och videor i en siffer-/vektorform.

Vad är vektordatabaser?

Vector databas är ett specialiserat lagringssystem designat för att hantera högdimensionella vektorer effektivt. Dessa vektorer, som kan ses som punkter i ett flerdimensionellt utrymme, representerar ofta inbäddningar eller komprimerade representationer av mer komplexa data som bilder, text eller ljud.

Vektordatabaser möjliggör snabba likhetssökningar bland dessa vektorer, vilket möjliggör snabb hämtning av de mest lika objekten från en stor datamängd.

Traditionella databaser kontra vektordatabaser

Vektordatabaser:

• Hanterar högdimensionella data: Vektordatabaser är designade för att hantera och lagra data i högdimensionella utrymmen. Detta är särskilt användbart för applikationer som maskininlärning, där datapunkter (som bilder eller text) kan representeras som vektorer i flerdimensionella utrymmen.
• Optimerad för likhetssökning: En utmärkande egenskap hos vektordatabaser är deras förmåga att utföra likhetssökningar. Istället för att fråga data baserat på exakta matchningar, tillåter dessa databaser användare att hämta data som är "liknar" en given fråga, vilket gör dem ovärderliga för uppgifter som bild- eller texthämtning.
• Skalbar för stora datamängder: Allt eftersom AI- och maskininlärningsapplikationer fortsätter att växa, ökar också mängden data som de bearbetar. Vektordatabaser är byggda för att skala, vilket säkerställer att de kan hantera stora mängder data utan att kompromissa med prestanda.

Traditionella databaser:

• Strukturerad datalagring: Traditionella databaser, som relationsdatabaser, är utformade för att lagra strukturerad data. Detta innebär att data är organiserade i fördefinierade tabeller, rader och kolumner, vilket säkerställer dataintegritet och konsistens.
• Optimerad för CRUD-operationer: Traditionella databaser är främst optimerade för CRUD-operationer. Detta innebär att de är designade för att effektivt skapa, läsa, uppdatera och ta bort dataposter, vilket gör dem lämpliga för ett brett utbud av applikationer, från webbtjänster till företagsprogramvara.
• Fast schema: En av de definierande egenskaperna hos många traditionella databaser är deras fasta schema. När databasstrukturen väl är definierad kan det vara komplext och tidskrävande att göra ändringar. Denna stelhet säkerställer datakonsistens men kan vara mindre flexibel än den schemalösa eller dynamiska schemakaraktären hos vissa moderna databaser.

Generativ AI och behovet av vektordatabaser

Generativ AI involverar ofta inbäddningar. Ta till exempel ordinbäddningar i naturlig språkbehandling (NLP). Ord eller meningar omvandlas till vektorer som fångar semantisk betydelse. När man genererar människoliknande text måste modellerna snabbt jämföra och hämta relevanta inbäddningar, för att säkerställa att den genererade texten bibehåller kontextuella betydelser.

Vector Enbeddings & Database

På samma sätt spelar inbäddningar en avgörande roll vid bild- eller ljudgenerering vid kodning av mönster och funktioner. För att dessa modeller ska fungera optimalt kräver de en databas som möjliggör omedelbar hämtning av liknande vektorer, vilket gör vektordatabaser till en viktig komponent i det generativa AI-pusslet.

Att skapa inbäddningar för naturligt språk innebär vanligtvis att man använder förutbildade modeller som:

• GPT-3 och GPT-4: OpenAI:s GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) har varit en monumental modell i NLP-gemenskapen med 175 miljarder parametrar. Efter det fortsätter GPT-4, med ett ännu större antal parametrar, att tänja på gränserna för att generera högkvalitativa inbäddningar. Dessa modeller är tränade på olika datauppsättningar, vilket gör det möjligt för dem att skapa inbäddningar som fångar ett brett spektrum av språkliga nyanser.
• BERT och dess varianter: BERTI (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) av Google, är en annan betydande modell som har sett olika uppdateringar och iterationer som RoBERTa och DistillBERT. BERT:s dubbelriktade träning, som läser text i båda riktningarna, är särskilt skicklig på att förstå sammanhanget kring ett ord.
• ELECTRA: En nyare modell som är effektiv och presterar i paritet med mycket större modeller som GPT-3 och BERT samtidigt som den kräver mindre datorresurser. ELECTRA diskriminerar mellan verklig och falsk data under förträning, vilket hjälper till att generera mer förfinade inbäddningar.

Källa

Förstå processen ovan:

Inledningsvis används en inbäddningsmodell för att omvandla det önskade innehållet till vektorinbäddningar. När de väl har genererats lagras dessa inbäddningar i en vektordatabas. För enkel spårbarhet och relevans bibehåller dessa lagrade inbäddningar en länk eller referens till det ursprungliga innehållet de härrörde från.

Senare, när en användare eller ett system ställer en fråga till applikationen, går samma inbäddningsmodell igång. Den omvandlar denna fråga till motsvarande inbäddningar. Dessa nybildade inbäddningar söker sedan i vektordatabasen och söker liknande vektorrepresentationer. De inbäddningar som identifieras som matchningar har en direkt koppling till sitt ursprungliga innehåll, vilket säkerställer att användarens fråga besvaras med relevanta och korrekta resultat.

Växande finansiering för nykomlingar i Vector Database

Med AI:s ökande popularitet lägger många företag mer pengar på vektordatabaser för att göra sina algoritmer bättre och snabbare. Detta kan ses med de senaste investeringarna i vektordatabasstartups som Pinecone, Chroma DBoch Weviate.

Landskap av vektordatabaser

Stora samarbeten som Microsoft har också sina egna verktyg. Till exempel, Azure Cognitive Search låter företag skapa AI-verktyg med hjälp av vektordatabaser.

Oracle tillkännagav också nyligen nya funktioner för sin Databas 23c, introducerar en integrerad vektordatabas. Med namnet "AI Vector Search" kommer den att ha en ny datatyp, index och sökverktyg för att lagra och söka igenom data som dokument och bilder med hjälp av vektorer. Det stödjer Retrieval Augmented Generation (RAG), som kombinerar stora språkmodeller med affärsdata för bättre svar på språkfrågor utan att dela privata data.

Primära överväganden för vektordatabaser

Avståndsmått

Effektiviteten av en likhetssökning beror på det valda avståndsmåttet. Vanliga mått inkluderar Euklidiskt avstånd och cosinuslikhet, var och en tillgodoser olika typer av vektorfördelningar.

Indexering

Med tanke på den höga dimensionaliteten hos vektorer, klipper inte traditionella indexeringsmetoder det. Vektordatabaser använder tekniker som Hierarkisk navigerbar liten värld (HNSW) grafer eller Irriterande träd, vilket möjliggör effektiv uppdelning av vektorutrymmet och snabba sökningar efter närmaste granne.

Irriterande träd (Källa)

Irritera är en metod som använder något som kallas binära sökträd. Den delar upp vårt datautrymme många gånger och tittar bara på en del av det för att hitta nära grannar.

Hierarchical Navigable Small World (HNSW) grafer (Källa)

HNSW-grafer, å andra sidan, är som nätverk. De kopplar samman datapunkter på ett speciellt sätt för att göra sökningen snabbare. Dessa grafer hjälper till att snabbt hitta närliggande punkter i data.

skalbarhet

I takt med att datauppsättningar växer ökar också utmaningen att upprätthålla snabba hämtningstider. Distribuerade system, GPU-acceleration och optimerad minneshantering är några sätt på vilka vektordatabaser hanterar skalbarhet.

Vektordatabasers roll: Implikationer och möjligheter

1. Träningsdata för banbrytande Generativa AI-modeller: Generativa AI-modeller, som DALL-E och GPT-3, tränas med hjälp av stora mängder data. Dessa data består ofta av vektorer som extraherats från en myriad av källor, inklusive bilder, texter, kod och andra domäner. Vektordatabaser sammanställer och hanterar noggrant dessa datauppsättningar, vilket gör att AI-modeller kan assimilera och analysera världens kunskap genom att identifiera mönster och relationer inom dessa vektorer.

2. Avancerar inlärning av få skott: Få-shot-inlärning är en AI-träningsteknik där modeller tränas med begränsad data. Vektordatabaser förstärker detta tillvägagångssätt genom att upprätthålla ett robust vektorindex. När en modell exponeras för bara en handfull vektorer – säg några få bilder av fåglar – kan den snabbt extrapolera det bredare begreppet fåglar genom att känna igen likheter och samband mellan dessa vektorer.

3. Förbättra rekommendationssystem: Recommender-system använder vektordatabaser för att föreslå innehåll som är nära anpassat till en användares preferenser. Genom att analysera en användares beteende, profil och frågor extraheras vektorer som indikerar deras intressen. Systemet skannar sedan vektordatabasen för att hitta innehållsvektorer som liknar dessa intressevektorer, vilket säkerställer exakta rekommendationer.

4. Semantisk Informationsinhämtning: Traditionella sökmetoder bygger på exakta sökordsmatchningar. Vektordatabaser ger dock system möjlighet att förstå och hämta innehåll baserat på semantisk likhet. Detta innebär att sökningar blir mer intuitiva och fokuserar på den underliggande betydelsen av frågan snarare än att bara matcha ord. Till exempel, när användare matar in en fråga, jämförs motsvarande vektor med vektorer i databasen för att hitta innehåll som resonerar med frågans avsikt, inte bara dess frasering.

5. Multimodal sökning: Multimodal sökning är en framväxande teknik som integrerar data från flera källor, som text, bilder, ljud och video. Vektordatabaser fungerar som ryggraden i detta tillvägagångssätt genom att möjliggöra kombinerad analys av vektorer från olika modaliteter. Detta resulterar i en holistisk sökupplevelse, där användare kan hämta information från en mängd olika källor baserat på en enda fråga, vilket leder till rikare insikter och mer omfattande resultat.

Slutsats

AI-världen förändras snabbt. Det berör många branscher, ger bra saker och nya problem. De snabba framstegen inom Generativ AI understryker vektordatabasernas avgörande roll för att hantera och analysera flerdimensionell data.