Роль векторних баз даних у сучасних додатках генерації штучного інтелекту

Для ефективної роботи великомасштабних додатків генерації штучного інтелекту потрібна добра система для обробки великої кількості даних. Однією з таких важливих систем є векторна база даних. Що відрізняє цю базу даних, так це її здатність працювати з різними типами даних, такими як текст, звук, зображення та відео у вигляді векторів.

Що таке векторні бази даних?

Векторна база даних – це спеціалізована система зберігання, розроблена для ефективної обробки високовимірних векторів. Ці вектори, які можна вважати точками у багатовимірному просторі, часто представляють собою вкладення або стиснуті представлення більш складних даних, таких як зображення, текст або звук.

Векторні бази даних дозволяють здійснювати швидкі пошуки подібності серед цих векторів, що дозволяє швидко отримувати найpodobніші елементи з великої бази даних.

Традиційні бази даних проти векторних баз даних

Векторні бази даних:

• Обробка високовимірних даних: Векторні бази даних розроблені для управління і зберігання даних у високовимірних просторах. Це особливо корисно для додатків, таких як машинне навчання, де дані можуть бути представлені у вигляді векторів у багатовимірному просторі.
• Оптимізація для пошуку подібності: Однією з видатних особливостей векторних баз даних є їх здатність здійснювати пошуки подібності. Замість запитів даних на основі точних збігів, ці бази даних дозволяють користувачам отримувати дані, які “подібні” до заданого запиту, що робить їх невід’ємною частиною завдань, таких як пошук зображень або тексту.
• Масштабованість для великих баз даних: По мірі зростання додатків штучного інтелекту та машинного навчання зростає й кількість оброблюваних даних. Векторні бази даних розроблені для масштабування, що дозволяє їм обробляти великі об’єми даних без компромісу щодо продуктивності.

Традиційні бази даних:

• Зберігання структурованих даних: Традиційні бази даних, такі як реляційні бази даних, розроблені для зберігання структурованих даних. Це означає, що дані організовані у попередньо визначені таблиці, рядки та стовпці, що забезпечує цілісність та узгодженість даних.
• Оптимізація для операцій CRUD: Традиційні бази даних в першу чергу оптимізовані для операцій CRUD. Це означає, що вони розроблені для ефективного створення, читання, оновлення та видалення записів даних, що робить їх придатними для широкого спектра додатків, від веб-сервісів до корпоративного програмного забезпечення.
• Фіксована схема: Однією з визначальних характеристик багатьох традиційних баз даних є їх фіксована схема. Як тільки структура бази даних визначена, зміна її може бути складною та трудомісткою. Ця жорсткість забезпечує цілісність даних, але може бути менш гнучкою, ніж схема без схеми або динамічна схема деяких сучасних баз даних.

Генерація штучного інтелекту та потреба у векторних базах даних

Генерація штучного інтелекту часто включає вкладення. Наприклад, вкладення слів у обробці природної мови (NLP). Слова або речення перетворюються на вектори, які захоплюють семантичне значення. Під час генерації тексту, подібного до людського, моделі потрібно швидко порівнювати та витягувати відповідні вкладення, забезпечуючи, щоб згенерований текст зберігав контекстні значення.

Векторні вкладення та бази даних

Аналогічно, при генерації зображень або звуків вкладення грають важливу роль у кодуванні закономірностей та ознак. Для того, щоб ці моделі функціонували оптимально, їм потрібна база даних, яка дозволяє миттєво витягувати подібні вектори, що робить векторні бази даних важливою складовою частини генеративного штучного інтелекту.

Створення вкладень для природної мови зазвичай включає використання попередньо натренованих моделей, таких як:

• GPT-3 і GPT-4: OpenAI’s GPT-3 (Генеративна попередньо натренована трансформер 3) була монументальною моделлю у спільноті NLP з 175 мільярдами параметрів. Після неї GPT-4, з ще більшим числом параметрів, продовжує розширювати межі генерації високоякісних вкладень. Ці моделі тренуються на різноманітних наборах даних, що дозволяє їм створювати вкладення, які захоплюють широкий спектр лінгвістичних нюансів.
• BERT і його варіанти: BERT (Бідирекціональні енкодери представлень від трансформерів) від Google (GOOGL ) – це ще одна значуща модель, яка мала різні оновлення та ітерації, такі як RoBERTa та DistillBERT. Бідирекціональна тренування BERT, яке читає текст у обидва боки, особливо підходить для розуміння контексту навколо слова.
• ELECTRA: Більш недавня модель, яка є ефективною та виконує роботу на рівні з великими моделями, такими як GPT-3 та BERT, при цьому вимагаючи менше обчислювальних ресурсів. ELECTRA розрізняє справжні та фальшиві дані під час попередньої тренування, що допомагає у генерації більш розвинених вкладень.

Джерело

Розуміння вищезгаданого процесу:

Спочатку використовується модель вкладення для перетворення бажаного вмісту у векторні вкладення. Як тільки вони згенеровані, ці вкладення зберігаються у векторній базі даних. Для легкої відстежуваності та актуальності ці збережені вкладення підтримують посилання або посилання на оригінальний вміст, з якого вони були отримані.

Пізніше, коли користувач або система ставить запит до додатку, та ж модель вкладення знову вступає у дію. Вона перетворює цей запит у відповідні вкладення. Ці новоутворені вкладення потім шукають у векторній базі даних, шукаючи подібні векторні представлення. Вкладення, визначені як збіги, мають прямий зв’язок зі своїм оригінальним вмістом, забезпечуючи те, що запит користувача відповідає актуальними та точними результатами.

Зростання фінансування для новачків векторних баз даних

З ростом популярності штучного інтелекту багато компаній вкладають більше коштів у векторні бази даних, щоб поліпшити свої алгоритми та зробити їх швидшими. Це можна побачити у недавніх інвестиціях у стартапи векторних баз даних, таких як Pinecone, Chroma DB та Weviate.

Ландшафт векторних баз даних

Великі компанії, такі як Microsoft (MSFT ), також мають свої інструменти. Наприклад, Azure Cognitive Search дозволяє підприємствам створювати інструменти штучного інтелекту за допомогою векторних баз даних.

Oracle (ORCL ) також нещодавно оголосила про нові функції для своєї Database 23c, представивши інтегровану векторну базу даних. Названа “AI Vector Search”, вона матиме новий тип даних, індекси та інструменти пошуку для зберігання та пошуку даних, таких як документи та зображення, за допомогою векторів. Вона підтримує Retrieval Augmented Generation (RAG), який поєднує великі мовні моделі з бізнес-даними для отримання кращих відповідей на мовні питання без обміну приватними даними.

Основні розгляди векторних баз даних

Метрики відстані

Ефективність пошуку подібності залежить від вибраної метрики відстані. Загальними метриками є євклідова відстань та косинусна подібність, кожна з яких підходить для різних типів розподілів векторів.

Індексування

Ураховуючи високовимірність векторів, традиційні методи індексування не підходять. Векторні бази даних використовують техніки, такі як ієрархічні навігаційні маленькі світові графи (HNSW) або дерева Annoy, що дозволяють ефективно розділяти векторний простір та здійснювати швидкі пошуки найближчих сусідів.

дерево Annoy (Джерело)

Annoy – це метод, який використовує двійкові пошукові дерева. Він розділяє наш простір даних багато разів і розглядає лише частину його для пошуку найближчих сусідів.

ієрархічні навігаційні маленькі світові графи (Джерело)

HNSW графи, з іншого боку, схожі на мережі. Вони з’єднують дані у спеціальному порядку, щоб зробити пошук швидшим. Ці графи допомагають швидко знаходити найближчі точки у даних.

Масштабованість

По мірі зростання баз даних зростає й виклик підтримання швидких часів отримання даних. Розподільні системи, прискорення на GPU та оптимізована керування пам’яттю – це деякі зі способів, якими векторні бази даних підходять до масштабованості.

Роль векторних баз даних: наслідки та можливості

1. Навчальні дані для передових моделей генерації штучного інтелекту: Моделі генерації штучного інтелекту, такі як DALL-E та GPT-3, тренуються на величезних обсягах даних. Ці дані часто складаються з векторів, витягнутих з різноманітних джерел, включаючи зображення, тексти, код та інші області. Векторні бази даних ретельно курирують та керують цими наборами даних, дозволяючи моделям штучного інтелекту засвоювати та аналізувати світові знання, визначаючи закономірності та зв’язки всередині цих векторів.

2. Розширення можливостей навчання з少ою кількістю прикладів: Навчання з少ою кількістю прикладів – це техніка навчання штучного інтелекту, при якій моделі тренуються на обмежених даних. Векторні бази даних посилюють цей підхід, підтримуючи потужний векторний індекс. Коли модель піддається лише декільком векторам – наприклад, декільком зображенням птахів – вона може швидко екстраполювати ширший концепт птахів, розпізнавши подібності та зв’язки між цими векторами.

3. Покращення систем рекомендацій: Системи рекомендацій використовують векторні бази даних для пропозиції вмісту, який тісно пов’язаний з уподобаннями користувача. Аналізуючи поведінку користувача, профіль та запити, витягуються вектори, які вказують на його інтереси. Система потім сканує векторну базу даних, щоб знайти вектори вмісту, які тісно збігаються з цими векторами інтересів, забезпечуючи точні рекомендації.

4. Семантичний пошук інформації: Традиційні методи пошуку залежать від точних збігів ключових слів. Однак векторні бази даних дозволяють системам розуміти та витягувати вміст на основі семантичної подібності. Це означає, що пошук стає більш інтуїтивним, зосереджуючись на підляжальній сутності запиту, а не лише на його формулюванні. Наприклад, коли користувач вводить запит, відповідний вектор порівнюється з векторами у базі даних, щоб знайти вміст, який резонує з наміром запиту, а не лише його словесним вираженням.

5. Багатомодальний пошук: Багатомодальний пошук – це новий підхід, який інтегрує дані з різних джерел, таких як текст, зображення, аудіо та відео. Векторні бази даних служать основою для цього підходу, дозволяючи здійснювати спільний аналіз векторів з різних модальностей. Це призводить до голістичного досвіду пошуку, коли користувачі можуть отримувати інформацію з різних джерел на основі одного запиту, що веде до більш глибоких знань та повніших результатів.

Висновок

Світ штучного інтелекту розвивається швидко. Він торкається багатьох галузей, приносячи як позитивні зміни, так і нові проблеми. Швидкий розвиток генерації штучного інтелекту підкреслює важливу роль векторних баз даних у керуванні та аналізі багатовимірних даних.