Home-theater-designers
Vektorové databáze zaznamenaly oživení díky široké dostupnosti předem trénovaných modelů umělé inteligence. Přestože koncept vektorové databáze existuje již několik desetiletí, teprve nyní, v době velkých jazykových modelů (LLM), lze vektorové databáze využít naplno.
Vektorové databáze jsou užitečné zejména v aplikacích, jako jsou systémy doporučení, vyhledávání podobnosti obrázků, detekce anomálií, detekce obličejů a aplikace pro zpracování přirozeného jazyka.
VYUŽÍVÁNÍ VIDEA DNE POKRAČOVÁNÍ V OBSAHU POKRAČUJTE PŘEJÍMÁNÍM
Takže, co přesně je vektorová databáze? Jak to funguje a kdy byste je měli použít k posílení schopností AI?
Co je vektorová databáze?
Vektorová databáze je způsob, jak ukládat informace pomocí vektorů. Na rozdíl od obvyklé formy databází, které organizují data jako tabelované seznamy, vektorové databáze organizují data prostřednictvím vysokorozměrných vektorů. Tyto vektory pak mohou být reprezentovány v matematickém prostoru jako vektorová vložení.
Vektorové databáze jsou důležité, protože obsahují tato vektorová vložení a poskytují funkce, jako je indexování, metriky vzdálenosti a vyhledávání podobnosti založené na vložení vektorů.
Vektorové databáze jsou služby, které lze snadno integrovat s předem připraveným modelem, z nichž mnohé budou potřebovat API klíč pro přístup ke službě .
Co jsou vektorové vložení
Jednoduše řečeno, vektorové vložení nebo jednoduše vložení jsou číselné reprezentace předmětu nebo slova. Například dvourozměrné vložení může vypadat jako '2, -3', kde 2 představuje dvě jednotky v kladném směru podél osy x, zatímco -3 představuje tři záporné jednotky podél osy y. Zatímco trojrozměrné vložení by vypadalo jako '2, -3, 5', kde pět umístí datový bod 5 jednotek v kladném směru osy z.
Více dimenzí poskytuje více kontextu k tomu, co má být údaj. Počet rozměrů používaných ve vektorové databázi se často pohybuje od 100 do 300 rozměrů pro NLP a několik stovek pro počítačové vidění.
Generování vektorových vkládání vyžaduje použití modelů a nástrojů pro vkládání vektorů, jako jsou BERT, CNN a RNN.
Proč jsou vektorové vkládání důležité?
Schopnost vykreslit umístění dat v matematickém prostoru umožňuje počítačům porozumět vztahu mezi datovými body a tomu, jak silně spolu vzájemně korelují. Díky znalosti stupně korelace mezi každým datovým bodem bude mít model umělé inteligence schopnost porozumět dotazům kontextovým způsobem jako člověk.
Bez pochopení sémantiky nebo kontextu může AI poskytovat logicky správné, ale kontextově nesprávné odpovědi. Umělá inteligence si například může nesprávně vyložit frázi „Měl těžké srdce, když odcházel“ jako chlápka se srdečním onemocněním místo chlápka, který se cítí smutný nebo obtěžkaný.
nejlepší aplikace pro hodinky Samsung galaxy
Jak vektorové databáze pomáhají zvýšit umělou inteligenci
Vektorové vkládání jsou důležitými součástmi při trénování různých typů modelů umělé inteligence. Mít specializovanou databázi, která může ukládat, indexovat a dotazovat se na vektorová vložení, je zásadní pro maximalizaci výhod používání vektorových vložení. Kromě toho vektorové databáze posilují vaši AI tím, že jsou rychlou, spolehlivou a škálovatelnou databází, která může neustále pomáhat růst a trénovat model AI.
Vzhledem k tomu, že vektorové databáze mohou rozšířit možnosti modelu AI, podniky a organizace mohou použít vektorovou databázi pro různé aplikace, včetně:
- Vyhledávače: Někdy lidé nevědí, která klíčová slova použít při dotazování. Vektorová databáze pomáhá systému porozumět vašemu dotazu analýzou kontextu a získáváním nejbližších klíčových slov s nejsilnější korelací s vaším dotazem.
- Systémy doporučení: S vektorovými databázemi extrémně účinnými při ukládání a získávání dat v kombinaci s velkým jazykovým modelem a pamětí se systém AI může časem naučit věci, které má člověk rád. To se pak může automaticky dotázat aplikace a doporučit různé věci, které mohou člověka zajímat.
- Analýza obrázků a videí: Pomocí modelů vkládání videa a obrázků lze modely umělé inteligence vyladit tak, aby pracovaly s obrázky a nacházely položky, které vypadají podobně jako dotaz. To je v současné době implementováno v mnoha aplikacích a webových stránkách pro online nakupování.
- Detekce anomálií: Zaznamenáním akcí jako vložení, an Model AI může učinit svět bezpečnější detekcí anomálií a určitých odlehlých hodnot na základě normy. Detekce anomálií AI je nyní oblíbeným nástrojem pro detekci podvodů, monitorování systému a narušení sítě.
Jak funguje vektorová databáze
Od generování vektorových vložení po dotazování na data z vektorové databáze procházejí vaše data třístupňovým procesem:
- Tvorba vektorových vložení: Na základě typu dat se model vektorového vkládání používá k generování vektorových vkládání, která mají být indexována. Tyto modely vkládání jsou to, co mění slova, obrázky, videa a zvuk na čísla/vložení.
- Indexování: Jakmile jsou vektorová vložení vygenerována, lze je nyní uložit do vektorové databáze, jako je Pinecone, Milvus a Chroma. Tyto vektorové databáze používají různé algoritmy, jako je kvantování produktu (PQ) a hašování citlivé na lokalitu (LSH), k indexování každého vložení pro rychlé a efektivní ukládání a získávání dat.
- Dotazování: Když aplikace zadá dotaz, musí dotaz nejprve projít stejným modelem vkládání vektorů, který se používá ke generování uložených dat ve vektorové databázi. Vygenerovaný vektorový dotaz je poté umístěn do vektorové databáze, kde je pak vyhledán nejbližší vektor jako nejvhodnější odpověď na dotaz.
Populární vektorové databáze
S explozí veřejně dostupných předtrénovaných modelů si vektorové databáze rychle získaly popularitu, protože se rozšířily možnosti a rychlost jemného dolaďování těchto modelů. A s tak vysokou poptávkou po vektorových databázích mnoho společností zahájilo své vlastní služby vektorových databází; zde jsou některé z nejoblíbenějších:
- Borová šiška: Cloudová vektorová databáze navržená pro rychlé vyhledávání podobností. Vyznačuje se vysokou škálovatelností, analytikou a přehledy v reálném čase, což je vynikající pro systémy doporučení a vyhledávání obrázků.
- papírový drak : Vektorová platforma s otevřeným zdrojovým kódem vytvořená s ohledem na podobnostní vyhledávání a aplikace umělé inteligence. Poskytuje rychlé a efektivní možnosti indexování a vyhledávání pro vysokorozměrné vektory. Kromě toho Milvus podporuje více indexovacích algoritmů a nabízí SDK pro různé programovací jazyky.
- Redis: Vysoce výkonná vektorová databáze schopná podporovat aplikace v reálném čase, správu relací a weby s vysokou návštěvností. Redis se často používá pro analýzy v reálném čase, podobnostní vyhledávání a systémy doporučení.
- Weaviate: Nabízí zjišťování schémat, aktualizace v reálném čase, sémantické vyhledávání a kontextualizaci dat. Díky těmto funkcím se Weaviate často používá k vytváření personalizovaných systémů pro aplikace.
Budoucnost vektorových databází
S neustálým růstem vysokorozměrných datových typů pro obrázky, videa a text budou vektorové databáze hrát zásadní roli při zlepšování a rozšiřování schopností současných modelů umělé inteligence. Díky neustálému vývoji s vektorovými databázemi můžeme očekávat lepší služby v oblasti zdravotnictví, financí, e-commerce a kybernetické bezpečnosti.
Pokud chcete zažít a vyzkoušet vektorovou databázi na vlastní kůži, můžete zkusit nainstalovat Auto-GPT a implementovat vektorovou databázi, jako je Pinecone. K používání jejich služeb budete samozřejmě potřebovat API klíč.