Home-theater-designers
Cơ sở dữ liệu vectơ đã đạt được sự hồi sinh do sự phổ biến rộng rãi của các mô hình AI được đào tạo trước. Mặc dù khái niệm về cơ sở dữ liệu vectơ đã xuất hiện trong vài thập kỷ, nhưng chỉ đến bây giờ, trong thời đại của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ sở dữ liệu vectơ mới có thể được sử dụng hết tiềm năng của chúng.
Cơ sở dữ liệu vectơ đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như hệ thống đề xuất, tìm kiếm hình ảnh tương tự, phát hiện bất thường, phát hiện khuôn mặt và các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
LÀM VIDEO TRONG NGÀY CUỘN ĐỂ TIẾP TỤC VỚI NỘI DUNG
Vì vậy, cơ sở dữ liệu vector chính xác là gì? Nó hoạt động như thế nào và khi nào bạn nên sử dụng chúng để tăng cường khả năng của AI?
Cơ sở dữ liệu Vector là gì?
Cơ sở dữ liệu vectơ là một cách để lưu trữ thông tin thông qua việc sử dụng vectơ. Không giống như dạng cơ sở dữ liệu thông thường tổ chức dữ liệu dưới dạng danh sách được lập bảng, cơ sở dữ liệu vectơ tổ chức dữ liệu thông qua các vectơ chiều cao. Các vectơ này sau đó có thể được biểu diễn trong không gian toán học dưới dạng các phép nhúng vectơ.
cách xem tin nhắn cũ trên iphone
Cơ sở dữ liệu vectơ rất quan trọng vì chúng chứa các phần nhúng vectơ này và cung cấp các tính năng như lập chỉ mục, số liệu khoảng cách và tìm kiếm tương tự dựa trên các phần nhúng vectơ.
Cơ sở dữ liệu vectơ là các dịch vụ có thể dễ dàng tích hợp với mô hình được đào tạo trước, nhiều trong số đó sẽ cần một Khóa API để truy cập dịch vụ .
Nhúng Vector là gì
Nói một cách đơn giản, phép nhúng vector, hay đơn giản là phép nhúng, là các biểu diễn số của một chủ đề hoặc một từ. Ví dụ: nhúng hai chiều có thể trông giống như '2, -3', trong đó 2 đại diện cho hai đơn vị theo hướng dương dọc theo trục x, trong khi -3 đại diện cho ba đơn vị âm dọc theo trục y. Trong khi nhúng ba chiều sẽ giống như '2, -3, 5', trong đó năm vị trí điểm dữ liệu 5 đơn vị theo hướng dương của trục z.
Có nhiều thứ nguyên hơn sẽ cung cấp nhiều ngữ cảnh hơn cho phần dữ liệu được cho là như thế nào. Số lượng kích thước được sử dụng trong cơ sở dữ liệu vector thường nằm trong khoảng từ 100 đến 300 kích thước cho NLP và vài trăm cho thị giác máy tính.
alexa, tôi đang khó hiểu ngay bây giờ
Việc tạo các nhúng vectơ yêu cầu sử dụng các mô hình và công cụ nhúng vectơ như BERT, CNN và RNN.
Tại sao việc nhúng Vector lại quan trọng?
Khả năng vẽ biểu đồ vị trí của dữ liệu trong không gian toán học cho phép máy tính hiểu được mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và mức độ tương quan của chúng với nhau. Bằng cách biết mức độ tương quan giữa từng điểm dữ liệu, một mô hình AI sẽ có khả năng hiểu các truy vấn theo ngữ cảnh giống như con người.
Nếu không hiểu ngữ nghĩa hoặc ngữ cảnh, AI có thể đưa ra câu trả lời đúng về mặt logic nhưng sai về ngữ cảnh. Ví dụ: AI có thể hiểu sai cụm từ 'Anh ấy có một trái tim nặng trĩu khi anh ấy bỏ đi' thành một chàng trai bị bệnh tim thay vì một chàng trai đang cảm thấy buồn hoặc gánh nặng.
Cơ sở dữ liệu Vector giúp tăng cường AI như thế nào
Các phần nhúng vectơ là thành phần quan trọng trong việc đào tạo các loại mô hình AI khác nhau. Việc có một cơ sở dữ liệu chuyên dụng có thể lưu trữ, lập chỉ mục và truy vấn các phần nhúng vectơ là điều cần thiết để tối đa hóa lợi ích của việc sử dụng các phần nhúng vectơ. Hơn nữa, cơ sở dữ liệu vectơ tăng cường AI của bạn bằng cách trở thành cơ sở dữ liệu nhanh, đáng tin cậy và có thể mở rộng, có thể liên tục giúp phát triển và đào tạo mô hình AI.
Vì cơ sở dữ liệu vectơ có thể mở rộng khả năng của mô hình AI, nên các doanh nghiệp và tổ chức có thể sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ cho các ứng dụng khác nhau, bao gồm:
- Công cụ tìm kiếm: Đôi khi, mọi người không biết nên sử dụng từ khóa nào khi truy vấn. Cơ sở dữ liệu vectơ giúp hệ thống hiểu truy vấn của bạn bằng cách phân tích ngữ cảnh và truy xuất các từ khóa gần nhất có mối tương quan mạnh nhất với truy vấn của bạn.
- Hệ thống khuyến nghị: Với cơ sở dữ liệu vectơ cực kỳ hiệu quả trong việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu kết hợp với mô hình ngôn ngữ và bộ nhớ lớn, hệ thống AI có thể học những điều mà một người thích theo thời gian. Điều này sau đó có thể được một ứng dụng tự động truy vấn để đề xuất những thứ khác nhau mà một người có thể quan tâm.
- Phân tích hình ảnh và video: Với các mô hình nhúng video và hình ảnh, các mô hình AI có thể được tinh chỉnh để hoạt động với hình ảnh nhằm tìm các mục trông giống với truy vấn. Điều này hiện đang được triển khai trong nhiều ứng dụng và trang web mua sắm trực tuyến.
- Phát hiện bất thường: Bằng cách ghi lại các hành động dưới dạng nhúng, một Mô hình AI có thể làm cho thế giới an toàn hơn bằng cách phát hiện sự bất thường và một số ngoại lệ nhất định dựa trên tiêu chuẩn. Phát hiện bất thường bằng AI hiện là một công cụ phổ biến để phát hiện gian lận, giám sát hệ thống và xâm nhập mạng.
Cơ sở dữ liệu Vector hoạt động như thế nào
Từ việc tạo nhúng vectơ đến truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu vectơ, dữ liệu của bạn trải qua quy trình gồm ba bước:
xbox một bộ điều khiển không hoạt động trên máy tính
- Tạo các nhúng vector: Dựa trên loại dữ liệu, một mô hình nhúng vectơ được sử dụng để tạo các nhúng vectơ được lập chỉ mục. Các mô hình nhúng này là thứ biến các từ, hình ảnh, video và âm thanh thành các con số/phần nhúng.
- Lập chỉ mục: Khi các phần nhúng vectơ đã được tạo, giờ đây chúng có thể được lưu trữ trên cơ sở dữ liệu vectơ như Pinecone, Milvus và Chroma. Các cơ sở dữ liệu vectơ này sử dụng nhiều thuật toán khác nhau, chẳng hạn như lượng tử hóa sản phẩm (PQ) và băm nhạy cảm với địa phương (LSH), để lập chỉ mục cho từng nhúng để lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả.
- Truy vấn: Khi một ứng dụng đưa ra một truy vấn, trước tiên, truy vấn đó phải đi qua cùng một mô hình nhúng vectơ được sử dụng để tạo dữ liệu được lưu trữ trên cơ sở dữ liệu vectơ. Sau đó, truy vấn vectơ được tạo sẽ được đặt trên cơ sở dữ liệu vectơ, nơi vectơ gần nhất sau đó được truy xuất dưới dạng câu trả lời phù hợp nhất cho truy vấn.
Cơ sở dữ liệu Vector phổ biến
Với sự bùng nổ của các mô hình được đào tạo trước có sẵn công khai, cơ sở dữ liệu vectơ nhanh chóng trở nên phổ biến khi mở rộng khả năng và tốc độ tinh chỉnh của các mô hình này. Và với nhu cầu cao về cơ sở dữ liệu vectơ, nhiều công ty đã bắt đầu dịch vụ cơ sở dữ liệu vectơ của riêng họ; đây là một số trong những cái phổ biến nhất:
- quả tùng: Cơ sở dữ liệu vectơ gốc trên đám mây được thiết kế để tìm kiếm sự tương đồng nhanh chóng. Nó có khả năng mở rộng cao, phân tích và thông tin chi tiết theo thời gian thực, rất phù hợp cho các hệ thống đề xuất và tìm kiếm hình ảnh.
- Con diều : Một nền tảng vectơ mã nguồn mở được xây dựng có tính đến các ứng dụng AI và tìm kiếm tương đồng. Nó cung cấp khả năng lập chỉ mục và tìm kiếm nhanh chóng và hiệu quả cho các vectơ chiều cao. Ngoài ra, Milvus hỗ trợ nhiều thuật toán lập chỉ mục và cung cấp SDK cho các ngôn ngữ lập trình khác nhau.
- làm lại: Cơ sở dữ liệu vectơ hiệu suất cao có khả năng hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực, quản lý phiên và các trang web có lưu lượng truy cập cao. Redis thường được sử dụng cho các hệ thống phân tích thời gian thực, tìm kiếm sự tương đồng và đề xuất.
- dệt: Cung cấp khám phá lược đồ, cập nhật thời gian thực, tìm kiếm ngữ nghĩa và dữ liệu theo ngữ cảnh. Với những tính năng này, Weaviate thường được sử dụng để tạo hệ thống trải nghiệm cá nhân hóa cho các ứng dụng.
Tương lai của cơ sở dữ liệu Vector
Với sự phát triển không ngừng của các loại dữ liệu chiều cao cho hình ảnh, video và văn bản, cơ sở dữ liệu vectơ sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện và mở rộng khả năng của các mô hình AI hiện tại. Thông qua sự phát triển liên tục với cơ sở dữ liệu vectơ, chúng ta có thể mong đợi các dịch vụ tốt hơn trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính, thương mại điện tử và an ninh mạng.
Nếu bạn muốn tự mình trải nghiệm và dùng thử cơ sở dữ liệu vectơ, bạn có thể thử cài đặt Auto-GPT và triển khai cơ sở dữ liệu vectơ chẳng hạn như Pinecone. Tất nhiên, bạn sẽ cần một khóa API để sử dụng dịch vụ của họ.