Hvad er en vektordatabase, og hvordan booster de AI? - |Teknologi forklaret|Programmering|

Læsere som dig hjælper med at støtte MUO. Når du foretager et køb ved hjælp af links på vores websted, kan vi optjene en affiliate-kommission. Læs mere.

Vektordatabaser har fået en genopblussen på grund af den udbredte tilgængelighed af præ-trænede AI-modeller. Selvom konceptet med en vektordatabase har eksisteret i flere årtier, er det først nu, i en tid med store sprogmodeller (LLM'er), at vektordatabaser kan bruges til deres fulde potentiale.

Vektordatabaser er særligt nyttige i applikationer som anbefalingssystemer, billedlighedssøgning, anomalidetektion, ansigtsgenkendelse og applikationer til behandling af naturligt sprog.

MAKEUSE AF DAGENS VIDEO RUL FOR AT FORTSÆTTE MED INDHOLD

Så hvad er egentlig en vektordatabase? Hvordan fungerer det, og hvornår skal du bruge dem til at booste AI-kapaciteter?

Hvad er en vektordatabase?

En vektordatabase er en måde at lagre information på ved hjælp af vektorer. I modsætning til den sædvanlige form for databaser, der organiserer data som tabulerede lister, organiserer vektordatabaser data gennem højdimensionelle vektorer. Disse vektorer kan derefter repræsenteres i matematisk rum som vektorindlejringer.

Vektordatabaser er vigtige, da de indeholder disse vektorindlejringer og giver funktioner såsom indeksering, afstandsmålinger og lighedssøgning baseret på vektorindlejringer.

Vektordatabaser er tjenester, der nemt kan integreres med en præ-trænet model, hvoraf mange vil have brug for en API-nøgle for at få adgang til tjenesten .

gratis ubegrænset app til opkald og sms

Hvad er vektorindlejringer

Enkelt sagt er vektorindlejringer, eller blot indlejringer, numeriske repræsentationer af et emne eller et ord. For eksempel kan en todimensionel indlejring se ud som '2, -3', hvor 2 repræsenterer to enheder i positiv retning langs x-aksen, mens -3 repræsenterer negative tre enheder langs y-aksen. Mens en tredimensionel indlejring ville se ud som '2, -3, 5', hvor fem placerer datapunktet 5 enheder i den positive retning af z-aksen.

At have flere dimensioner giver mere kontekst til, hvad et stykke data formodes at være. Antallet af dimensioner, der bruges i vektordatabaser, varierer ofte fra 100 til 300 dimensioner for NLP og flere hundrede for computersyn.

Generering af vektorindlejringer kræver brug af vektorindlejringsmodeller og værktøjer såsom BERT, CNN'er og RNN'er.

Hvorfor er vektorindlejringer vigtige?

At have evnen til at plotte placeringen af data i det matematiske rum giver computere mulighed for at forstå forholdet mellem datapunkter og hvor stærkt korrelerede de er til hinanden. Ved at kende graden af korrelation mellem hvert datapunkt vil en AI-model have evnen til at forstå forespørgsler på en kontekstuel måde, som et menneske ville.

Uden at forstå semantik eller kontekst kan en AI give logisk korrekte, men kontekstuelt forkerte svar. For eksempel kan AI misfortolke sætningen 'Han havde et tungt hjerte, da han gik væk' som en fyr med en hjertesygdom i stedet for en fyr, der føler sig trist eller belastet.

Hvordan vektordatabaser hjælper med at booste AI

Vektorindlejringer er vigtige komponenter i træning af forskellige typer AI-modeller. At have en specialiseret database, der kan gemme, indeksere og forespørge på vektorindlejringer er afgørende for at maksimere fordelene ved at bruge vektorindlejringer. Ydermere booster vektordatabaser din AI ved at være en hurtig, pålidelig og skalerbar database, der løbende kan hjælpe med at vokse og træne en AI-model.

Da vektordatabaser kan udvide mulighederne for en AI-model, kan virksomheder og organisationer bruge en vektordatabase til forskellige applikationer, herunder:

Søgemaskiner: Nogle gange ved folk ikke, hvilke søgeord de skal bruge, når de forespørger. En vektordatabase hjælper systemet med at forstå din forespørgsel ved at analysere konteksten og hente de nærmeste søgeord med den stærkeste korrelation til din forespørgsel.
Anbefalingssystemer: Med vektordatabaser ekstremt effektive til at gemme og hente data i kombination med en stor sprogmodel og hukommelse, kan et AI-system lære ting, en person kan lide over tid. Dette kan derefter automatisk forespørges af en applikation for at anbefale forskellige ting, der kan interessere en person.
Billed- og videoanalyse: Med video- og billedindlejringsmodeller kan AI-modeller finjusteres til at arbejde med billeder for at finde elementer, der ligner forespørgslen. Dette er i øjeblikket ved at blive implementeret i mange online shopping apps og websteder.
Anomali detektion: Ved at optage handlinger som indlejringer, en AI-model kan gøre verden mere sikker ved at opdage anomalier og visse afvigelser baseret på normen. AI-anomalidetektion er nu et populært værktøj til registrering af svindel, systemovervågning og netværksindtrængen.

Sådan fungerer en vektordatabase

Fra generering af vektorindlejringer til at forespørge data fra en vektordatabase, gennemgår dine data en tre-trins proces:

Oprettelse af vektorindlejringer: Baseret på typen af data bruges en vektorindlejringsmodel til at generere vektorindlejringer, der skal indekseres. Disse indlejringsmodeller er det, der gør ord, billeder, videoer og lyd til tal/indlejringer.
Indeksering: Når først vektorindlejringer er blevet genereret, kan de nu gemmes på en vektordatabase såsom Pinecone, Milvus og Chroma. Disse vektordatabaser bruger forskellige algoritmer, såsom produktkvantisering (PQ) og lokalitetsfølsom hashing (LSH), til at indeksere hver indlejring for hurtig og effektiv lagring og hentning af data.
Forespørger: Når et program udsteder en forespørgsel, skal forespørgslen først gennemgå den samme vektorindlejringsmodel, som bruges til at generere de lagrede data i vektordatabasen. Den genererede vektorforespørgsel placeres derefter på vektordatabasen, hvor den nærmeste vektor derefter hentes som det mest passende svar på forespørgslen.

Populære vektordatabaser

Med eksplosionen af offentligt tilgængelige præ-trænede modeller, vandt vektordatabaser hurtigt popularitet, da de udvidede mulighederne og hastigheden for finjustering af disse modeller. Og med så høj efterspørgsel efter vektordatabaser har mange virksomheder startet deres egne vektordatabasetjenester; her er nogle af de mest populære:

Grankogle: En cloud-native vektordatabase designet til hurtig lighedssøgning. Den har høj skalerbarhed, analyse og realtidsindsigt, hvilket er fremragende til anbefalingssystemer og billedsøgninger.
Dragen : En open source vektorplatform bygget med lighedssøgning og AI-applikationer i tankerne. Det giver hurtig og effektiv indeksering og søgefunktioner for højdimensionelle vektorer. Derudover understøtter Milvus flere indekseringsalgoritmer og tilbyder SDK'er til forskellige programmeringssprog.
Redis: En højtydende vektordatabase, der er i stand til at understøtte realtidsapplikationer, sessionsstyring og websteder med høj trafik. Redis bruges ofte til realtidsanalyse, lighedssøgning og anbefalingssystemer.
Weaviate: Tilbyder skemaopdagelse, realtidsopdateringer, semantisk søgning og kontekstualisering af data. Med disse funktioner bruges Weaviate ofte til at skabe personlige oplevelsessystemer til applikationer.

Fremtiden for vektordatabaser

Med den kontinuerlige vækst af højdimensionelle datatyper til billeder, videoer og tekst, vil vektordatabaser spille en afgørende rolle i at forbedre og udvide mulighederne for nuværende AI-modeller. Gennem konstant udvikling med vektordatabaser kan vi forvente bedre tjenester inden for sundhedspleje, finans, e-handel og cybersikkerhed.

Hvis du vil opleve og prøve en vektordatabase for dig selv, kan du prøve at installere Auto-GPT og implementere en vektordatabase såsom Pinecone. Selvfølgelig skal du bruge en API-nøgle for at bruge deres tjenester.