В современном быстро меняющемся мире, где преобладают данные, на сцене баз данных появился новый игрок: векторные базы данных. Эти базы данных привлекли значительное внимание, и компании привлекли миллионы долларов, чтобы использовать их потенциал. Некоторые называют их базой данных эпохи ИИ. Хотя для многих проектов они могут показаться излишним решением, нельзя отрицать, что векторные базы данных обладают неотразимой привлекательностью. Их возможности, особенно когда речь идет о наделении больших языковых моделей, таких как GPT-4, долговременной памятью, открывают целый мир захватывающих возможностей. Итак, давайте отправимся в путешествие, чтобы разгадать красоту векторных баз данных, углубившись в их внутреннюю работу и исследуя их бесчисленные приложения.
«Зачем нам нужны векторные базы данных?»
Вы можете спросить. Что ж, более 80 процентов данных неструктурированы — подумайте о сообщениях в социальных сетях, изображениях, видео и аудио. Встроить такие неструктурированные данные в традиционные реляционные базы данных — непростая задача. Например, рассмотрим изображение. Как бы вы искали похожие изображения в реляционной базе данных? Ручное назначение ключевых слов или тегов часто становится трудоемкой задачей, поскольку сами по себе значения пикселей не дают значимых результатов поиска. Та же проблема применима к неструктурированным текстовым BLOB-объектам, аудио- и видеоданным. У нас остается два варианта: либо кропотливо назначать атрибуты и теги вручную, либо найти альтернативное представление данных. Введите векторные вложения и векторные базы данных.
Векторные вложения лежат в основе векторных баз данных. Эти вложения, рассчитанные с помощью умных алгоритмов, использующих модели машинного обучения, обеспечивают различное числовое представление данных. Внедрение вектора может инкапсулировать одно слово, целое предложение или даже изображение. Внезапно у нас появился удобный для компьютера формат, позволяющий проводить беспрепятственный анализ. Одним из наиболее замечательных аспектов векторных вложений является возможность находить похожие векторы путем вычисления расстояний и выполнения поиска ближайшего соседа. Хотя для простоты я иллюстрирую эту концепцию в двух измерениях, будьте уверены, что векторы могут содержать сотни измерений. Однако хранение данных в виде вложений — это только первый шаг. Чтобы обеспечить быстрый поиск и поиск по сходству среди тысяч векторов, в игру вступают индексы.
Процесс индексации представляет собой второй ключевой элемент векторной базы данных. Индекс — это структура данных, облегчающая эффективные операции поиска. Сопоставляя векторы с новой структурой данных во время индексации, мы раскрываем возможности быстрых запросов. Существуют различные методы расчета индексов, которые сами по себе представляют интересную область исследований. Хотя подробное изучение индексации выходит за рамки этой статьи, важно понимать, что индексы необходимы для достижения эффективных возможностей поиска.
Варианты использования векторных баз данных
Теперь, когда мы изучили основы, давайте обратим внимание на универсальные варианты использования векторных баз данных. Одним из привлекательных приложений является оснащение больших языковых моделей, таких как GPT-4, долговременной памятью. С помощью векторных баз данных эти модели могут более эффективно хранить и извлекать информацию, обеспечивая более богатые и более контекстно-зависимые взаимодействия. Семантический поиск представляет собой еще одну захватывающую область, в которой блестят векторные базы данных. Вместо того, чтобы полагаться на точные совпадения строк, теперь мы можем искать по смыслу и контексту. Представьте себе возможности, которые это открывает, позволяя нам легко и точно перемещаться по огромному количеству неструктурированных данных.
Преимущества векторных баз данных распространяются и на область поиска сходства. Будь то изображения, аудио или видеоданные, мы можем легко найти похожий контент, не прибегая к громоздким описаниям на основе ключевых слов. Это открывает путь к интуитивно понятному поиску контента, вдохновляет на творчество и позволяет создавать новые приложения. Кроме того, векторные базы данных могут служить механизмами ранжирования и рекомендаций для интернет-магазинов. Определив ближайших соседей предмета в базе данных, персонализированные предложения, основанные на прошлых покупках, становятся проще простого. Это улучшает пользовательский опыт, повышает удовлетворенность клиентов и повышает их лояльность.
Что касается вариантов, доступных в ландшафте базы данных векторов, вас ждет множество разнообразных решений. Pinecone, VV8, Chroma, Redis (с поддержкой виртуальной базы данных), CoolTrans, Milvus и Vespa AI — это лишь несколько примеров предлагаемых векторных баз данных. Хотя мы не будем вдаваться в подробности здесь, будьте уверены, что многочисленные варианты удовлетворят ряд требований. Если вы хотите более подробного сравнения этих решений, не стесняйтесь, дайте мне знать в комментариях ниже.
Заключение
мы приступили к увлекательному исследованию векторных баз данных, раскрывая их потенциал для преобразования способов обработки и использования данных. Они предлагают мощные средства представления информации, устраняя разрыв между неструктурированными и структурированными данными. Благодаря внедрению векторов и интеллектуальной индексации мы можем использовать истинную суть наших данных, обеспечивая молниеносный поиск и извлечение. Будь то расширение возможностей больших языковых моделей, обеспечение семантического поиска и поиска по сходству или революционная система рекомендаций, векторные базы данных готовы сыграть жизненно важную роль в формировании эпохи ИИ и не только.
