Home-theater-designers
Vektordatabaser har fått ett nytt uppsving på grund av den utbredda tillgängligheten av förtränade AI-modeller. Även om konceptet med en vektordatabas har funnits i flera decennier, är det först nu, i en tid med stora språkmodeller (LLM), som vektordatabaser kan användas till sin fulla potential.
Vektordatabaser är särskilt användbara i applikationer som rekommendationssystem, bildlikhetssökning, anomalidetektering, ansiktsdetektion och naturliga språkbehandlingsapplikationer.
MAKEUSE AV DAGENS VIDEO SCROLL FÖR ATT FORTSÄTTA MED INNEHÅLL
Så, vad är egentligen en vektordatabas? Hur fungerar det, och när ska du använda dem för att öka AI-kapaciteten?
Vad är en vektordatabas?
En vektordatabas är ett sätt att lagra information genom att använda vektorer. Till skillnad från den vanliga formen av databaser som organiserar data som tabellerade listor, organiserar vektordatabaser data genom högdimensionella vektorer. Dessa vektorer kan sedan representeras i det matematiska rummet som vektorinbäddningar.
Vektordatabaser är viktiga eftersom de innehåller dessa vektorinbäddningar och tillhandahåller funktioner som indexering, avståndsmått och likhetssökning baserat på vektorinbäddningar.
Vektordatabaser är tjänster som enkelt kan integreras med en förutbildad modell, varav många kommer att behöva en API-nyckel för att komma åt tjänsten .
Vad är vektorinbäddningar
Enkelt uttryckt är vektorinbäddningar, eller helt enkelt inbäddningar, numeriska representationer av ett ämne eller ett ord. Till exempel kan en tvådimensionell inbäddning se ut som '2, -3', där 2 representerar två enheter i positiv riktning längs x-axeln, medan -3 representerar negativa tre enheter längs y-axeln. Medan en tredimensionell inbäddning skulle se ut som '2, -3, 5', där fem placerar datapunkten 5 enheter i den positiva riktningen av z-axeln.
vilka butiker kan du använda PayPal -kredit?
Att ha fler dimensioner ger mer sammanhang till vad en databit ska vara. Antalet dimensioner som används i vektordatabasen varierar ofta från 100 till 300 dimensioner för NLP och flera hundra för datorseende.
Generering av vektorinbäddningar kräver användning av vektorinbäddningsmodeller och verktyg som BERT, CNN och RNN.
Varför är vektorinbäddningar viktiga?
Att ha förmågan att plotta platsen för data i det matematiska rummet gör att datorer kan förstå förhållandet mellan datapunkter och hur starkt korrelerade de är till varandra. Genom att veta graden av korrelation mellan varje datapunkt kommer en AI-modell att ha förmågan att förstå frågor på ett kontextuellt sätt som en människa skulle.
Utan att förstå semantik eller sammanhang kan en AI ge logiskt korrekta men kontextuellt felaktiga svar. Till exempel kan AI:n misstolka frasen 'Han hade ett tungt hjärta när han gick bort' som en kille med hjärtsjukdom istället för att en kille känner sig ledsen eller belastad.
Hur vektordatabaser hjälper till att öka AI
Vektorinbäddningar är viktiga komponenter för att träna olika typer av AI-modeller. Att ha en specialiserad databas som kan lagra, indexera och fråga vektorinbäddningar är viktigt för att maximera fördelarna med att använda vektorinbäddningar. Dessutom ökar vektordatabaser din AI genom att vara en snabb, pålitlig och skalbar databas som kontinuerligt kan hjälpa till att växa och träna en AI-modell.
Eftersom vektordatabaser kan utöka kapaciteten hos en AI-modell kan företag och organisationer använda en vektordatabas för olika applikationer, inklusive:
- Sökmotorer: Ibland vet folk inte vilka sökord de ska använda när de frågar. En vektordatabas hjälper systemet att förstå din fråga genom att analysera sammanhanget och hämta de närmaste sökorden med den starkaste korrelationen till din fråga.
- Rekommendationssystem: Med vektordatabaser extremt effektiva för att lagra och hämta data i kombination med en stor språkmodell och minne, kan ett AI-system lära sig saker som en person gillar med tiden. Detta kan sedan automatiskt frågas av en applikation för att rekommendera olika saker som kan intressera en person.
- Bild- och videoanalys: Med video- och bildinbäddningsmodeller kan AI-modeller finjusteras för att arbeta med bilder för att hitta objekt som liknar frågan. Detta implementeras för närvarande i många online shoppingappar och webbplatser.
- Anomalidetektering: Genom att spela in åtgärder som inbäddningar, en AI-modell kan göra världen säkrare genom att upptäcka anomalier och vissa extremvärden utifrån normen. AI-anomalidetektering är nu ett populärt verktyg för bedrägeriupptäckt, systemövervakning och nätverksintrång.
Hur en vektordatabas fungerar
Från att generera vektorinbäddningar till att söka efter data från en vektordatabas, din data genomgår en process i tre steg:
- Skapande av vektorinbäddningar: Baserat på typen av data används en vektorinbäddningsmodell för att generera vektorinbäddningar som ska indexeras. Dessa inbäddningsmodeller är det som gör ord, bilder, videor och ljud till siffror/inbäddningar.
- Indexering: När vektorinbäddningar har genererats kan de nu lagras i en vektordatabas som Pinecone, Milvus och Chroma. Dessa vektordatabaser använder olika algoritmer, såsom produktkvantisering (PQ) och lokalitetskänslig hashing (LSH), för att indexera varje inbäddning för snabb och effektiv lagring och hämtning av data.
- Frågar: När en applikation utfärdar en fråga måste frågan först gå igenom samma vektorinbäddningsmodell som används för att generera lagrad data i vektordatabasen. Den genererade vektorfrågan placeras sedan på vektordatabasen, där den närmaste vektorn sedan hämtas som det mest passande svaret på frågan.
Populära vektordatabaser
Med explosionen av allmänt tillgängliga förtränade modeller blev vektordatabaser snabbt populära och utökade kapaciteten och hastigheten för finjustering av dessa modeller. Och med så stor efterfrågan på vektordatabaser har många företag startat sina egna vektordatabastjänster; här är några av de mest populära:
hur gammal måste man vara för att ha paypal
- Kotte: En molnbaserad vektordatabas designad för snabb likhetssökning. Den har hög skalbarhet, analys och realtidsinsikter, vilket är utmärkt för rekommendationssystem och bildsökningar.
- Draken : En vektorplattform med öppen källkod byggd med likhetssökning och AI-applikationer i åtanke. Det ger snabb och effektiv indexering och sökfunktioner för högdimensionella vektorer. Dessutom stöder Milvus flera indexeringsalgoritmer och erbjuder SDK:er för olika programmeringsspråk.
- Redis: En högpresterande vektordatabas som kan stödja realtidsapplikationer, sessionshantering och webbplatser med hög trafik. Redis används ofta för realtidsanalys, likhetssökning och rekommendationssystem.
- Weaviate: Erbjuder schemaupptäckt, realtidsuppdateringar, semantisk sökning och kontextualisering av data. Med dessa funktioner används Weaviate ofta för att skapa personliga upplevelsesystem för applikationer.
Framtiden för vektordatabaser
Med den kontinuerliga tillväxten av högdimensionella datatyper för bilder, videor och text kommer vektordatabaser att spela en avgörande roll för att förbättra och utöka kapaciteten hos nuvarande AI-modeller. Genom ständig utveckling med vektordatabaser kan vi förvänta oss bättre tjänster inom områdena sjukvård, finans, e-handel och cybersäkerhet.
Om du vill uppleva och prova en vektordatabas själv kan du prova att installera Auto-GPT och implementera en vektordatabas som Pinecone. Naturligtvis behöver du en API-nyckel för att använda deras tjänster.