Home-theater-designers
Vektordatabaser har fått en gjenoppblomstring på grunn av den utbredte tilgjengeligheten av ferdigtrente AI-modeller. Selv om konseptet med en vektordatabase har eksistert i flere tiår, er det først nå, i en tid med store språkmodeller (LLM), at vektordatabaser kan brukes til sitt fulle potensial.
Vektordatabaser er spesielt nyttige i applikasjoner som anbefalingssystemer, bildelikhetssøk, anomalideteksjon, ansiktsdeteksjon og naturlig språkbehandlingsapplikasjoner.
MAKEUSE AV DAGENS VIDEO RULL FOR Å FORTSETTE MED INNHOLD
Så, hva er egentlig en vektordatabase? Hvordan fungerer det, og når bør du bruke dem for å øke AI-evnene?
hvordan koble trådløse hodetelefoner til xbox one
Hva er en vektordatabase?
En vektordatabase er en måte å lagre informasjon på ved bruk av vektorer. I motsetning til den vanlige formen for databaser som organiserer data som tabulerte lister, organiserer vektordatabaser data gjennom høydimensjonale vektorer. Disse vektorene kan deretter representeres i matematisk rom som vektorinnleiringer.
Vektordatabaser er viktige siden de inneholder disse vektorinnbyggingene og gir funksjoner som indeksering, avstandsmålinger og likhetssøk basert på vektorinnbygginger.
Vektordatabaser er tjenester som enkelt kan integreres med en forhåndsopplært modell, hvorav mange vil trenge en API-nøkkel for å få tilgang til tjenesten .
Hva er vektorinnbygginger
Enkelt sagt er vektorinnbygginger, eller ganske enkelt innebygginger, numeriske representasjoner av et emne eller et ord. For eksempel kan en todimensjonal innbygging se ut som '2, -3', der 2 representerer to enheter i positiv retning langs x-aksen, mens -3 representerer negative tre enheter langs y-aksen. Mens en tredimensjonal innbygging vil se ut som '2, -3, 5', hvor fem plasserer datapunktet 5 enheter i positiv retning av z-aksen.
beste nettstedet for å lære c ++
Å ha flere dimensjoner gir mer kontekst til hva en databit skal være. Antall dimensjoner som brukes i vektordatabasen varierer ofte fra 100 til 300 dimensjoner for NLP og flere hundre for datasyn.
Generering av vektorinnbygging krever bruk av vektorinnbyggingsmodeller og verktøy som BERT, CNN og RNN.
Hvorfor er vektorinnbygginger viktige?
Å ha muligheten til å plotte plasseringen av data i matematisk rom gjør at datamaskiner kan forstå forholdet mellom datapunkter og hvor sterkt korrelert de er til hverandre. Ved å vite graden av korrelasjon mellom hvert datapunkt, vil en AI-modell ha evnen til å forstå spørringer på en kontekstuell måte som et menneske ville gjort.
Uten å forstå semantikk eller kontekst, kan en AI gi logisk korrekte, men kontekstuelt feil svar. For eksempel kan AI-en feiltolke uttrykket 'Han hadde et tungt hjerte da han gikk bort' som en fyr med en hjertesykdom i stedet for at en fyr føler seg trist eller tynget.
google hvordan du angir standardkonto
Hvordan vektordatabaser hjelper til med å øke AI
Vektorinnbygginger er viktige komponenter i opplæring av ulike typer AI-modeller. Å ha en spesialisert database som kan lagre, indeksere og søke etter vektorinnbygginger er avgjørende for å maksimere fordelene ved å bruke vektorinnbygginger. Videre øker vektordatabaser din AI ved å være en rask, pålitelig og skalerbar database som kontinuerlig kan hjelpe til med å vokse og trene en AI-modell.
Siden vektordatabaser kan utvide mulighetene til en AI-modell, kan bedrifter og organisasjoner bruke en vektordatabase for ulike applikasjoner, inkludert:
- Søkemotorer: Noen ganger vet ikke folk hvilke søkeord de skal bruke når de spør. En vektordatabase hjelper systemet med å forstå søket ditt ved å analysere konteksten og hente de nærmeste søkeordene med den sterkeste korrelasjonen til søket ditt.
- Anbefalingssystemer: Med vektordatabaser som er ekstremt effektive til å lagre og hente data i kombinasjon med en stor språkmodell og minne, kan et AI-system lære ting en person liker over tid. Dette kan deretter automatisk spørres av en applikasjon for å anbefale forskjellige ting som kan interessere en person.
- Bilde- og videoanalyse: Med video- og bildeinnbyggingsmodeller kan AI-modeller finjusteres til å jobbe med bilder for å finne elementer som ligner på søket. Dette blir for tiden implementert i mange nettbutikkapper og nettsteder.
- Anomalideteksjon: Ved å registrere handlinger som innebygging, en AI-modell kan gjøre verden sikrere ved å oppdage anomalier og visse uteliggere basert på normen. AI-anomalideteksjon er nå et populært verktøy for svindeloppdagelse, systemovervåking og nettverksinntrenging.
Hvordan en vektordatabase fungerer
Fra generering av vektorinnbygginger til å spørre etter data fra en vektordatabase, gjennomgår dataene dine en tre-trinns prosess:
- Oppretting av vektorinnbygginger: Basert på typen data, brukes en vektorinnbyggingsmodell for å generere vektorinnbygginger som skal indekseres. Disse innbyggingsmodellene er det som gjør ord, bilder, videoer og lyd til tall/innbygginger.
- Indeksering: Når vektorinnbygginger er generert, kan de nå lagres i en vektordatabase som Pinecone, Milvus og Chroma. Disse vektordatabasene bruker ulike algoritmer, for eksempel produktkvantisering (PQ) og lokalitetssensitiv hashing (LSH), for å indeksere hver innbygging for rask og effektiv lagring og gjenfinning av data.
- spør: Når en applikasjon utsteder en spørring, må spørringen først gå gjennom den samme vektorinnbyggingsmodellen som brukes til å generere de lagrede dataene i vektordatabasen. Den genererte vektorspørringen plasseres deretter på vektordatabasen, hvor den nærmeste vektoren deretter hentes som det mest passende svaret på spørringen.
Populære vektordatabaser
Med eksplosjonen av offentlig tilgjengelige forhåndstrente modeller, fikk vektordatabaser raskt popularitet ettersom de utvidet mulighetene og hastigheten for finjustering av disse modellene. Og med så høy etterspørsel etter vektordatabaser, har mange selskaper startet sine egne vektordatabasetjenester; her er noen av de mest populære:
- Pinecone: En skybasert vektordatabase designet for raskt likhetssøk. Den har høy skalerbarhet, analyser og sanntidsinnsikt, som er utmerket for anbefalingssystemer og bildesøk.
- Dragen : En åpen kildekode-vektorplattform bygget med likhetssøk og AI-applikasjoner i tankene. Det gir rask og effektiv indeksering og søkefunksjoner for høydimensjonale vektorer. I tillegg støtter Milvus flere indekseringsalgoritmer og tilbyr SDK-er for ulike programmeringsspråk.
- Redis: En høyytelses vektordatabase som kan støtte sanntidsapplikasjoner, øktadministrasjon og nettsteder med høy trafikk. Redis brukes ofte til sanntidsanalyse, likhetssøk og anbefalingssystemer.
- Weaviate: Tilbyr skjemaoppdagelse, sanntidsoppdateringer, semantisk søk og kontekstualisering av data. Med disse funksjonene brukes Weaviate ofte til å lage personlige opplevelsessystemer for applikasjoner.
Fremtiden til vektordatabaser
Med den kontinuerlige veksten av høydimensjonale datatyper for bilder, videoer og tekst, vil vektordatabaser spille en avgjørende rolle i å forbedre og utvide mulighetene til nåværende AI-modeller. Gjennom konstant utvikling med vektordatabaser kan vi forvente bedre tjenester innen helsevesen, finans, e-handel og cybersikkerhet.
Hvis du vil oppleve og prøve en vektordatabase for deg selv, kan du prøve å installere Auto-GPT og implementere en vektordatabase som Pinecone. Selvfølgelig trenger du en API-nøkkel for å bruke tjenestene deres.