Добрый день, друзья. Векторные базы данных ВБД получили новое развитие благодаря широкой доступности предварительно обученных моделей искусственного интеллекта. Хотя концепция векторных баз данных существует уже несколько десятилетий, только сейчас, в эпоху больших языковых моделей (LLM), векторные базы данных могут быть использованы в полной мере.
ВБД особенно полезны в таких приложениях, как системы рекомендаций, поиск сходства изображений, обнаружение аномалий, распознавание лиц и приложения для обработки естественного языка. Итак, что же такое ВБД? Как это работает и когда следует использовать их для расширения возможностей искусственного интеллекта?
Что такое векторная база данных?
Векторные базы данных — это способ хранения информации с использованием векторов. В отличие от обычной формы баз данных, которые организуют данные в виде табличных списков, ВБД организуют данные с помощью многомерных векторов. Затем, эти векторы могут быть представлены в математическом пространстве в виде векторных вложений.
ВБД важны, поскольку они содержат эти векторные вложения и предоставляют такие функции, как индексация, метрики расстояний и поиск по сходству на основе векторных вложений.
Векторные базы данных — это сервисы, которые можно легко интегрировать с предварительно обученной моделью, многим из которых потребуется ключ API для доступа к сервису.
Что такое векторные вложения
Проще говоря, векторные вложения, или просто встраивания, представляют собой числовые представления предмета или слова. Например, двумерное вложение может выглядеть как «2, -3», где 2 представляет две единицы измерения в положительном направлении вдоль оси «X», в то время как -3 представляет отрицательные три единицы измерения вдоль оси «Y». В то время как трехмерное встраивание будет выглядеть как «2, -3, 5», где five помещает данные на 5 единиц в положительном направлении оси «Z».
Наличие большего количества измерений обеспечивает больший контекст для того, какой должна быть часть данных. Количество измерений, используемых в ВБД, часто варьируется от 100 до 300 измерений для NLP и нескольких сотен для компьютерного зрения.
Генерация векторных вложений требует использования моделей векторного встраивания и инструментов, таких как BERT, CNNs и RNNs.
Почему встраивания векторов важны?
Возможность отображать местоположение данных в математическом пространстве позволяет компьютерам понимать взаимосвязь между точками данных и то, насколько сильно они коррелируют друг с другом. Зная степень корреляции между каждой точкой данных, модель искусственного интеллекта будет иметь возможность понимать запросы контекстуальным образом, как это сделал бы человек.
Без понимания семантики или контекста искусственный интеллект может выдавать логически правильные, но контекстуально неправильные ответы. Например, ИИ может неверно истолковать фразу «У него было тяжело на сердце, когда он уходил» как у парня с больным сердцем, а не как у парня, испытывающего грусть или бремя.
Как векторные базы данных помогают улучшить искусственный интеллект?
Векторные вложения являются важными компонентами при обучении различных типов моделей искусственного интеллекта. Наличие специализированной базы данных, которая может хранить, индексировать и запрашивать векторные вложения, важно для максимизации преимуществ использования векторных вложений. Более того, ВБД улучшают ваш искусственный интеллект, являясь быстрой, надежной и масштабируемой базой данных, которая может постоянно помогать в развитии и обучении модели искусственного интеллекта.
Поскольку ВБД могут расширять возможности модели искусственного интеллекта, предприятия и организации могут использовать их для различных приложений, в том числе:
- Поисковые системы: иногда люди не знают, какие ключевые слова использовать при запросе. ВБД помогают системе понять ваш запрос, анализируя контекст и извлекая наиболее близкие ключевые слова с наиболее сильной корреляцией с вашим запросом.
- Системы рекомендаций: поскольку ВБД чрезвычайно эффективны при хранении и извлечении данных в сочетании с большой языковой моделью и памятью, система искусственного интеллекта может со временем узнавать то, что нравится человеку. Затем, приложение может автоматически запрашивать их, чтобы рекомендовать различные вещи, которые могут заинтересовать человека.
- Анализ изображений и видео: с помощью моделей встраивания видео и изображений модели искусственного интеллекта могут быть точно настроены для работы с изображениями и поиска элементов, похожих на запрос. В настоящее время это внедряется во многие приложения для онлайн-покупок и на сайты.
- Обнаружение аномалий: Записывая действия в виде вложений, модель искусственного интеллекта может сделать мир более безопасным, обнаруживая аномалии и определенные отклонения от нормы. Обнаружение аномалий искусственного интеллекта в настоящее время является популярным инструментом для обнаружения мошенничества, мониторинга системы и сетевых вторжений.
Как работает векторная база данных?
От создания векторных вложений до запроса данных из ВБД ваши данные проходят трехэтапный процесс:
- Создание векторных вложений: В зависимости от типа данных для генерации векторных вложений, подлежащих индексации, используется векторная модель встраивания. Именно эти модели встраивания превращают слова, изображения, видео и аудио в числа / встраивания.
- Индексирование: после создания векторных вложений их теперь можно сохранить в векторной базе данных, такой как Pinecone, Milvus и Chroma. Эти ВБД используют различные алгоритмы, такие как квантование продукта (PQ) и хеширование с учетом местоположения (LSH), для индексации каждого вложения для быстрого и эффективного хранения и извлечения данных.
- Выполнение запросов: когда приложение выдает запрос, запрос должен сначала пройти через ту же модель встраивания векторов, которая использовалась для создания сохраненных данных в ВБД. Сгенерированный векторный запрос затем помещается в ВБД, откуда затем извлекается ближайший вектор как наиболее подходящий ответ на запрос.
Популярные векторные базы данных
С появлением большого количества общедоступных предварительно обученных моделей ВБД быстро приобрели популярность, поскольку расширились возможности и скорость тонкой настройки этих моделей. При таком высоком спросе на ВБД многие компании запустили собственные сервисы ВБД; вот некоторые из наиболее популярных:
- Pinecone: облачная векторная база данных, предназначенная для быстрого поиска сходства. Они обладают высокой масштабируемостью, аналитикой и аналитическими данными в режиме реального времени, что отлично подходит для систем рекомендаций и поиска изображений.
- Milvus: векторная платформа с открытым исходным кодом, созданная с учетом поиска сходства и приложений искусственного интеллекта. Они обеспечивают быструю и эффективную индексацию и поиск по многомерным векторам. Кроме того, Milvus поддерживает множество алгоритмов индексирования и предлагает SDK для различных языков программирования.
- Redis: высокопроизводительная ВБД, способная поддерживать приложения реального времени, управление сеансами и веб-сайты с высоким трафиком. Redis часто используется для аналитики в реальном времени, поиска сходства и систем рекомендаций.
- Weaviate: предлагает обнаружение схемы, обновления в режиме реального времени, семантический поиск и контекстуализацию данных. Благодаря этим функциям, Weaviate часто используется для создания персонализированных систем взаимодействия с приложениями.
Будущее векторных баз данных
В условиях постоянного роста числа многомерных типов данных для изображений, видео и текста ВБД будут играть решающую роль в улучшении и расширении возможностей современных моделей искусственного интеллекта. Благодаря постоянному развитию ВБД мы можем ожидать улучшения услуг в области здравоохранения, финансов, электронной коммерции и кибербезопасности.
Если вы хотите проверить ВБД сами, вы можете попробовать установить Auto-GPT и внедрить ВБД, такую как Pinecone. Конечно, вам понадобится ключ API для использования их сервисов. Успехов!
С уважением, Андрей Зимин 25.05.2023
