Modern Üretken Yapay Zeka Uygulamalarında Vektör Veritabanlarının Rolü

Büyük ölçekli Üretken Yapay Zeka uygulamalarının etkili bir şekilde çalışabilmesi için çok sayıda veriyi işleyecek iyi bir sisteme ihtiyaç vardır. Böyle önemli sistemlerden biri vektör veri tabanıdır. Bu veritabanını diğerlerinden ayıran şey, metin, ses, resim ve video gibi birçok veri türünü sayı/vektör biçiminde ele alabilme yeteneğidir.

Vektör Veritabanları Nedir?

Vektör veritabanı, yüksek boyutlu vektörleri verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmış özel bir depolama sistemidir. Çok boyutlu bir uzaydaki noktalar olarak düşünülebilecek bu vektörler genellikle görüntü, metin veya ses gibi daha karmaşık verilerin gömülmelerini veya sıkıştırılmış temsillerini temsil eder.

Vektör veritabanları, bu vektörler arasında hızlı benzerlik aramalarına olanak tanıyarak geniş bir veri kümesinden en benzer öğelerin hızlı bir şekilde alınmasına olanak tanır.

Geleneksel Veritabanları ve Vektör Veritabanları

Vektör Veritabanları:

• Yüksek Boyutlu Verileri İşler: Vektör veritabanları, verileri yüksek boyutlu alanlarda yönetmek ve depolamak için tasarlanmıştır. Bu, özellikle veri noktalarının (görüntüler veya metinler gibi) çok boyutlu uzaylarda vektörler olarak temsil edilebildiği makine öğrenimi gibi uygulamalar için kullanışlıdır.
• Benzerlik Araması için Optimize Edildi: Vektör veritabanlarının öne çıkan özelliklerinden biri benzerlik aramaları yapabilme yetenekleridir. Bu veritabanları, verileri kesin eşleşmelere dayalı olarak sorgulamak yerine, kullanıcıların belirli bir sorguya "benzer" verileri almasına olanak tanır ve bu da onları resim veya metin alma gibi görevler için paha biçilemez hale getirir.
• Büyük Veri Kümeleri için Ölçeklenebilir: Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları büyümeye devam ettikçe işledikleri veri miktarı da artıyor. Vektör veritabanları, performanstan ödün vermeden büyük miktarlarda veriyi işleyebilmelerini sağlayacak şekilde ölçeklendirilecek şekilde oluşturulmuştur.

Geleneksel Veritabanları:

• Yapılandırılmış Veri Depolama: Geleneksel veritabanları, ilişkisel veritabanları gibi, yapılandırılmış verileri depolamak için tasarlanmıştır. Bu, verilerin önceden tanımlanmış tablolar, satırlar ve sütunlar halinde düzenlendiği ve veri bütünlüğü ve tutarlılığının sağlandığı anlamına gelir.
• CRUD İşlemleri için Optimize Edildi: Geleneksel veritabanları öncelikle CRUD işlemleri için optimize edilmiştir. Bu, veri girişlerini verimli bir şekilde oluşturmak, okumak, güncellemek ve silmek için tasarlandıkları anlamına gelir; bu da onları web hizmetlerinden kurumsal yazılımlara kadar çok çeşitli uygulamalar için uygun hale getirir.
• Sabit Şema: Birçok geleneksel veritabanının tanımlayıcı özelliklerinden biri sabit şemalarıdır. Veritabanı yapısı tanımlandıktan sonra değişiklik yapmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Bu katılık veri tutarlılığını sağlar ancak bazı modern veritabanlarının şemasız veya dinamik şema doğasından daha az esnek olabilir.

Üretken Yapay Zeka ve Vektör Veritabanlarına Olan İhtiyaç

Üretken yapay zeka genellikle yerleştirmeleri içerir. Örneğin, doğal dil işlemedeki (NLP) sözcük yerleştirmeleri ele alalım. Kelimeler veya cümleler anlamsal anlamı yakalayan vektörlere dönüştürülür. İnsan benzeri metinler oluştururken, modellerin ilgili yerleştirmeleri hızlı bir şekilde karşılaştırması ve alması gerekir; böylece oluşturulan metnin bağlamsal anlamları korumasını sağlar.

Vektör Eklemeleri ve Veritabanı

Benzer şekilde, görüntü veya ses üretiminde yerleştirmeler, desen ve özelliklerin kodlanmasında çok önemli bir rol oynar. Bu modellerin en iyi şekilde çalışabilmesi için, benzer vektörlerin anında alınmasına olanak tanıyan bir veritabanına ihtiyaç duyulur; bu da vektör veritabanlarını üretken yapay zeka bulmacasının önemli bir bileşeni haline getirir.

Doğal dil için yerleştirmeler oluşturmak genellikle aşağıdaki gibi önceden eğitilmiş modellerin kullanılmasını içerir:

• GPT-3 ve GPT-4: OpenAI'nin GPT-3'ü (Generative Pre-trained Transformer 3), 175 milyar parametreyle NLP topluluğunda anıtsal bir model olmuştur. Bunu takiben GPT-4, daha da fazla sayıda parametreyle yüksek kaliteli yerleştirmeler oluşturmada sınırları zorlamaya devam ediyor. Bu modeller, çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilerek, çok çeşitli dilsel nüansları yakalayan yerleştirmeler oluşturmalarına olanak tanır.
• BERT ve Varyantları: Bert Google'ın (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri) RoBERTa ve DistillBERT gibi çeşitli güncellemeler ve yinelemeler gören bir diğer önemli modeldir. BERT'in metni her iki yönde de okuyan çift yönlü eğitimi, özellikle bir kelimeyi çevreleyen bağlamı anlama konusunda ustadır.
• ELECTRA: Daha az bilgi işlem kaynağı gerektiren, GPT-3 ve BERT gibi çok daha büyük modellerle aynı verimliliğe ve performansa sahip, daha yeni bir model. ELECTRA eğitim öncesi sırasında gerçek ve sahte veriler arasında ayrım yapar ve bu da daha iyileştirilmiş yerleştirmelerin oluşturulmasına yardımcı olur.

Kaynak

Yukarıdaki süreci anlamak:

Başlangıçta, istenen içeriği vektör yerleştirmelere dönüştürmek için bir yerleştirme modeli kullanılır. Bu yerleştirmeler oluşturulduktan sonra bir vektör veritabanında depolanır. Kolay izlenebilirlik ve alaka düzeyi için, bu depolanan yerleştirmeler, türetildikleri orijinal içeriğe bir bağlantı veya referans sağlar.

Daha sonra bir kullanıcı veya sistem uygulamaya bir soru sorduğunda aynı gömme modeli devreye giriyor. Bu sorguyu karşılık gelen yerleştirmelere dönüştürür. Bu yeni oluşturulan yerleştirmeler daha sonra benzer vektör temsillerini arayarak vektör veritabanında arama yapar. Eşleşme olarak tanımlanan yerleştirmelerin orijinal içerikleriyle doğrudan bir ilişkisi vardır ve kullanıcının sorgusunun alakalı ve doğru sonuçlarla karşılanmasını sağlar.

Vektör Veritabanına Yeni Gelenler için Artan Fon

Yapay zekanın popülaritesinin artmasıyla birlikte birçok şirket, algoritmalarını daha iyi ve daha hızlı hale getirmek için vektör veritabanlarına daha fazla para yatırıyor. Bu, vektör veritabanı girişimlerine yapılan son yatırımlarda görülebilir. Çam kozalağı, Kroma DB, ve Weviate.

Vektör veritabanlarının manzarası

Microsoft gibi büyük işbirliklerinin de kendi araçları var. Örneğin, Azure Bilişsel Arama işletmelerin vektör veritabanlarını kullanarak yapay zeka araçları oluşturmasına olanak tanır.

Oracle yakın zamanda yeni özelliklerini de duyurdu. Veritabanı 23c, Entegre Vektör Veritabanını tanıtıyor. "Yapay Zeka Vektör Arama" olarak adlandırılan bu araç, vektörleri kullanarak belgeler ve resimler gibi verileri depolamak ve aramak için yeni bir veri türüne, dizinlere ve arama araçlarına sahip olacak. Destekler Erişim Artırılmış Nesil (RAG)Özel verileri paylaşmadan dil sorularına daha iyi yanıtlar vermek için büyük dil modellerini iş verileriyle birleştiren.

Vektör Veritabanlarının Temel Hususları

Mesafe Metrikleri

Benzerlik araştırmasının etkinliği seçilen mesafe ölçüsüne bağlıdır. Ortak metrikler şunları içerir: Öklid mesafesi ve kosinüs benzerliği, her biri farklı vektör dağıtım türlerine uygundur.

Endeksleme

Vektörlerin yüksek boyutluluğu göz önüne alındığında, geleneksel indeksleme yöntemleri bunu kesmiyor. Vektör veritabanları aşağıdaki teknikleri kullanır: Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya (HNSW) grafikleri veya Sinir bozucu ağaçlarvektör uzayının verimli bir şekilde bölümlenmesine ve hızlı en yakın komşu aramalarına olanak tanır.

Sinir bozucu ağaç (Kaynak)

Annoy, ikili arama ağaçları adı verilen bir şeyi kullanan bir yöntemdir. Veri alanımızı birçok kez böler ve yakın komşuları bulmak için yalnızca bir kısmına bakar.

Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya (HNSW) grafikleri (Kaynak)

HNSW grafikleri ise ağlara benzer. Aramayı daha hızlı hale getirmek için veri noktalarını özel bir şekilde birbirine bağlarlar. Bu grafikler verilerdeki yakın noktaların hızla bulunmasına yardımcı olur.

ölçeklenebilirlik

Veri kümeleri büyüdükçe, hızlı erişim sürelerini korumanın zorluğu da artıyor. Dağıtılmış sistemler, GPU hızlandırma ve optimize edilmiş bellek yönetimi, vektör veritabanlarının ölçeklenebilirliği ele alma yollarından bazılarıdır.

Vektör Veritabanlarının Rolü: Etkileri ve Fırsatlar

1. En Son Teknolojiye Yönelik Eğitim Verileri Üretken Yapay Zeka Modelleri: DALL-E ve GPT-3 gibi üretken yapay zeka modelleri, büyük miktarda veri kullanılarak eğitilir. Bu veriler genellikle resimler, metinler, kodlar ve diğer alanlar dahil olmak üzere sayısız kaynaktan elde edilen vektörleri içerir. Vektör veritabanları bu veri kümelerini titizlikle derleyip yöneterek yapay zeka modellerinin bu vektörler içindeki kalıpları ve ilişkileri tanımlayarak dünyanın bilgisini özümsemesine ve analiz etmesine olanak tanır.

2. Birkaç Adımda Öğrenmeyi Geliştirme: Birkaç adımlı öğrenme, modellerin sınırlı verilerle eğitildiği bir yapay zeka eğitim tekniğidir. Vektör veritabanları, sağlam bir vektör indeksini koruyarak bu yaklaşımı güçlendirir. Bir model yalnızca bir avuç vektöre (örneğin birkaç kuş görüntüsüne) maruz bırakıldığında, bu vektörler arasındaki benzerlikleri ve ilişkileri tanıyarak hızlı bir şekilde daha geniş kuş kavramını tahmin edebilir.

3. Öneri Sistemlerinin Geliştirilmesi: Öneri sistemleri, kullanıcının tercihleriyle yakından uyumlu içerik önermek için vektör veritabanlarını kullanır. Bir kullanıcının davranışını, profilini ve sorgularını analiz ederek ilgi alanlarını gösteren vektörler çıkarılır. Sistem daha sonra vektör veritabanını tarayarak bu ilgi vektörlerine yakından benzeyen içerik vektörlerini bulur ve kesin öneriler sağlar.

4. Semantik Bilgi alma: Geleneksel arama yöntemleri tam anahtar kelime eşleşmelerine dayanır. Ancak vektör veritabanları, sistemlerin semantik benzerliğe dayalı içeriği anlamasına ve almasına olanak sağlar. Bu, aramaların daha sezgisel hale geldiği ve yalnızca eşleşen kelimeler yerine sorgunun altında yatan anlama odaklanıldığı anlamına gelir. Örneğin, kullanıcılar bir sorgu girdiğinde, karşılık gelen vektör, yalnızca ifadeyle değil, sorgunun amacıyla da örtüşen içeriği bulmak için veritabanındaki vektörlerle karşılaştırılır.

5. Çok Modlu Arama: çok modlu arama metin, resim, ses ve video gibi birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştiren yeni ortaya çıkan bir tekniktir. Vektör veritabanları, farklı modalitelerden vektörlerin birleştirilmiş analizine izin vererek bu yaklaşımın omurgasını oluşturur. Bu, kullanıcıların tek bir sorguya dayalı olarak çeşitli kaynaklardan bilgi alabildiği, daha zengin içgörülere ve daha kapsamlı sonuçlara yol açan bütünsel bir arama deneyimiyle sonuçlanır.

Sonuç

Yapay zeka dünyası hızla değişiyor. Pek çok sektöre dokunuyor, iyi şeyler ve yeni sorunlar getiriyor. Üretken yapay zekadaki hızlı gelişmeler, vektör veritabanlarının çok boyutlu verileri yönetme ve analiz etmedeki hayati rolünün altını çiziyor.