Home-theater-designers
Векторните бази данни се възродиха поради широко разпространената наличност на предварително обучени AI модели. Въпреки че концепцията за векторна база данни съществува от няколко десетилетия, едва сега, в ерата на големите езикови модели (LLM), векторните бази данни могат да се използват в пълния си потенциал.
Векторните бази данни са особено полезни в приложения като системи за препоръки, търсене на сходство на изображения, откриване на аномалии, разпознаване на лица и приложения за обработка на естествен език.
MAKEUSEOF ВИДЕО НА ДЕНЯ ПРЕВЪРТЕТЕ, ЗА ДА ПРОДЪЛЖИТЕ СЪС СЪДЪРЖАНИЕТО
И така, какво точно е векторна база данни? Как работи и кога трябва да ги използвате, за да увеличите възможностите на AI?
как да преместите инсталирани програми на друго устройство windows 10
Какво е векторна база данни?
Векторната база данни е начин за съхраняване на информация чрез използването на вектори. За разлика от обичайната форма на бази данни, които организират данните като таблични списъци, векторните бази данни организират данните чрез високомерни вектори. След това тези вектори могат да бъдат представени в математическото пространство като векторни вграждания.
Векторните бази данни са важни, тъй като съдържат тези векторни вграждания и предоставят функции като индексиране, измерване на разстоянието и търсене на сходство въз основа на векторни вграждания.
Векторните бази данни са услуги, които лесно могат да бъдат интегрирани с предварително обучен модел, много от които ще се нуждаят от API ключ за достъп до услугата .
Какво представляват векторните вграждания
С прости думи, векторните вграждания или просто вгражданията са числени представяния на предмет или дума. Например, двумерно вграждане може да изглежда като '2, -3', където 2 представлява две единици в положителна посока по оста x, докато -3 представлява отрицателни три единици по оста y. Докато триизмерното вграждане би изглеждало като '2, -3, 5', където пет поставя точката от данни 5 единици в положителната посока на оста z.
Наличието на повече измерения осигурява повече контекст за това какво трябва да бъде дадена част от данните. Броят на измеренията, използвани във векторната база данни, често варира от 100 до 300 измерения за НЛП и няколкостотин за компютърно зрение.
Генерирането на векторни вграждания изисква използването на модели и инструменти за векторно вграждане като BERT, CNN и RNN.
Защо векторните вграждания са важни?
Наличието на възможност за начертаване на местоположението на данните в математическото пространство позволява на компютрите да разберат връзката между точките от данни и колко силно са свързани помежду си. Познавайки степента на корелация между всяка точка от данни, един AI модел ще има способността да разбира заявките по контекстуален начин, както би го направил човек.
как да добавяте приложения към телевизора vizio
Без да разбира семантиката или контекста, AI може да предостави логически правилни, но контекстуално грешни отговори. Например, изкуственият интелект може да изтълкува погрешно фразата „Той имаше тежко сърце, докато си тръгваше“ като човек със сърдечно заболяване, вместо човек, който се чувства тъжен или обременен.
Как векторните бази данни помагат за стимулиране на AI
Векторните вграждания са важни компоненти при обучението на различни видове AI модели. Наличието на специализирана база данни, която може да съхранява, индексира и прави заявки за векторни вграждания, е от съществено значение за максимизиране на ползите от използването на векторни вграждания. Освен това векторните бази данни подобряват вашия AI, като са бърза, надеждна и мащабируема база данни, която може непрекъснато да помага за растежа и обучението на AI модел.
Тъй като векторните бази данни могат да разширят възможностите на AI модел, фирмите и организациите могат да използват векторна база данни за различни приложения, включително:
- Търсачки: Понякога хората не знаят кои ключови думи да използват, когато правят заявки. Векторна база данни помага на системата да разбере вашата заявка, като анализира контекста и извлича най-близките ключови думи с най-силна корелация с вашата заявка.
- Системи за препоръки: С векторни бази данни, изключително ефективни при съхраняване и извличане на данни в комбинация с голям езиков модел и памет, една AI система може да научи неща, които човек харесва с течение на времето. След това това може автоматично да бъде поискано от приложение, за да препоръча различни неща, които може да заинтересуват дадено лице.
- Анализ на изображения и видео: С моделите за вграждане на видео и изображения, AI моделите могат да бъдат фино настроени да работят с изображения, за да намерят елементи, които изглеждат подобни на заявката. В момента това се прилага в много приложения и уебсайтове за онлайн пазаруване.
- Откриване на аномалия: Чрез записване на действия като вграждания, an AI моделът може да направи света по-сигурен чрез откриване на аномалии и определени отклонения въз основа на нормата. Откриването на аномалии с изкуствен интелект сега е популярен инструмент за откриване на измами, наблюдение на системата и проникване в мрежата.
Как работи векторна база данни
От генериране на векторни вграждания до заявки за данни от векторна база данни, вашите данни преминават процес в три стъпки:
- Създаване на векторни вграждания: Въз основа на типа данни се използва модел на векторно вграждане за генериране на векторни вграждания, които да бъдат индексирани. Тези модели за вграждане превръщат думите, изображенията, видеоклиповете и аудиото в числа/вграждания.
- Индексиране: След като векторните вграждания бъдат генерирани, те вече могат да се съхраняват във векторна база данни като Pinecone, Milvus и Chroma. Тези векторни бази данни използват различни алгоритми, като квантуване на продукта (PQ) и хеширане, чувствително към местоположението (LSH), за индексиране на всяко вграждане за бързо и ефективно съхраняване и извличане на данни.
- Запитване: Когато дадено приложение издаде заявка, заявката трябва първо да премине през същия модел за вграждане на вектор, използван за генериране на съхранените данни във векторната база данни. След това генерираната векторна заявка се поставя в векторната база данни, където най-близкият вектор се извлича като най-подходящ отговор на заявката.
Популярни векторни бази данни
С експлозията на публично достъпни предварително обучени модели векторните бази данни бързо придобиха популярност, тъй като разшириха възможностите и степента на фина настройка на тези модели. И с такова голямо търсене на векторни бази данни, много компании започнаха свои собствени услуги за векторни бази данни; ето някои от най-популярните:
- Шишарка: Базирана в облака векторна база данни, предназначена за бързо търсене на прилики. Той се отличава с висока мащабируемост, анализи и прозрения в реално време, което е отлично за системи за препоръки и търсене на изображения.
- Хвърчилото : Векторна платформа с отворен код, създадена с мисъл за търсене на подобие и AI приложения. Той осигурява бързо и ефективно индексиране и възможности за търсене на вектори с голяма размерност. Освен това Milvus поддържа множество алгоритми за индексиране и предлага SDK за различни езици за програмиране.
- Redis: Високопроизводителна векторна база данни, способна да поддържа приложения в реално време, управление на сесии и уебсайтове с голям трафик. Redis често се използва за анализи в реално време, търсене на сходства и системи за препоръки.
- Weaviate: Предлага откриване на схема, актуализации в реално време, семантично търсене и контекстуализиране на данни. С тези функции Weaviate често се използва за създаване на персонализирани системи за опит за приложения.
Бъдещето на векторните бази данни
С непрекъснатото нарастване на типовете данни с големи размери за изображения, видео и текст, векторните бази данни ще играят решаваща роля в подобряването и разширяването на възможностите на настоящите модели на ИИ. Чрез постоянно развитие с векторни бази данни можем да очакваме по-добри услуги в областта на здравеопазването, финансите, електронната търговия и киберсигурността.
Ако искате сами да изпитате и изпробвате векторна база данни, можете да опитате да инсталирате Auto-GPT и да внедрите векторна база данни като Pinecone. Разбира се, ще ви е необходим API ключ, за да използвате техните услуги.