Què és una base de dades vectorial i com augmenten la IA?

Lectors com tu ajuden a donar suport a MUO. Quan feu una compra mitjançant enllaços al nostre lloc, podem guanyar una comissió d'afiliats. Llegeix més.

Les bases de dades vectorials han guanyat un ressorgiment a causa de la disponibilitat generalitzada de models d'IA prèviament entrenats. Tot i que el concepte de base de dades vectorials ha existit durant diverses dècades, només ara, en l'era dels grans models de llenguatge (LLM), les bases de dades vectorials es poden utilitzar al màxim.

com restablir les contrasenyes de Windows XP

Les bases de dades vectorials són especialment útils en aplicacions com ara sistemes de recomanació, cerca de semblança d'imatges, detecció d'anomalies, detecció de cares i aplicacions de processament del llenguatge natural.

MAKEUSEO VÍDEO DEL DIA DESPLACEU PER CONTINUAR AMB EL CONTINGUT

Aleshores, què és exactament una base de dades vectorial? Com funciona i quan hauríeu d'utilitzar-los per augmentar les capacitats d'IA?

Què és una base de dades vectorial?

Una base de dades vectorials és una manera d'emmagatzemar informació mitjançant l'ús de vectors. A diferència de la forma habitual de bases de dades que organitzen dades com a llistes tabulades, les bases de dades vectorials organitzen les dades mitjançant vectors d'alta dimensió. Aquests vectors es poden representar a l'espai matemàtic com a incrustacions vectorials.

Les bases de dades vectorials són importants ja que contenen aquestes incrustacions vectorials i proporcionen funcions com ara indexació, mètriques de distància i cerca de similitud basada en incrustacions vectorials.

Les bases de dades vectorials són serveis que es poden integrar fàcilment amb un model pre-entrenat, molts dels quals necessitaran un Clau API per accedir al servei .

Què són les incrustacions vectorials

En termes simples, les incrustacions vectorials, o simplement les incrustacions, són representacions numèriques d'un subjecte o d'una paraula. Per exemple, una incrustació bidimensional podria semblar a '2, -3', on 2 representa dues unitats en la direcció positiva al llarg de l'eix x, mentre que -3 representa tres unitats negatives al llarg de l'eix y. Mentre que una incrustació tridimensional semblaria '2, -3, 5', on cinc col·loca el punt de dades 5 unitats en la direcció positiva de l'eix z.

Vectors bidimensionals i tridimensionals

Tenir més dimensions proporciona més context al que se suposa que ha de ser una dada. El nombre de dimensions utilitzades a la base de dades vectorials sovint oscil·la entre 100 i 300 dimensions per a la PNL i diversos centenars per a la visió per ordinador.

La generació d'incrustacions vectorials requereix l'ús de models i eines d'incrustació de vectors com ara BERT, CNN i RNN.

Per què són importants les incrustacions vectorials?

Tenir la capacitat de representar la ubicació de les dades a l'espai matemàtic permet als ordinadors entendre la relació entre els punts de dades i la forta correlació que estan entre ells. En conèixer el grau de correlació entre cada punt de dades, un model d'IA tindrà la capacitat d'entendre les consultes d'una manera contextual com ho faria un humà.

Sense comprendre la semàntica o el context, una IA pot proporcionar respostes lògicament correctes però contextualment incorrectes. Per exemple, l'IA pot malinterpretar la frase 'Tenia el cor pesat quan se'n va anar' com un noi amb una malaltia cardíaca en lloc d'un home que se senti trist o carregat.

Com les bases de dades vectorials ajuden a potenciar la IA

Les incrustacions vectorials són components importants en l'entrenament de diversos tipus de models d'IA. Tenir una base de dades especialitzada que pugui emmagatzemar, indexar i consultar incrustacions vectorials és essencial per maximitzar els avantatges d'utilitzar incrustacions vectorials. A més, les bases de dades vectorials milloren la vostra IA al ser una base de dades ràpida, fiable i escalable que pot ajudar contínuament a créixer i entrenar un model d'IA.

Com que les bases de dades vectorials poden ampliar les capacitats d'un model d'IA, les empreses i les organitzacions poden utilitzar una base de dades vectorial per a diverses aplicacions, com ara:

mida de memòria virtual recomanada per a 16 GB de RAM

Els motors de cerca: De vegades, la gent no sap quines paraules clau utilitzar per fer una consulta. Una base de dades vectorials ajuda el sistema a entendre la vostra consulta mitjançant l'anàlisi del context i la recuperació de les paraules clau més properes amb la correlació més forta amb la vostra consulta.
Sistemes de recomanació: Amb bases de dades vectorials extremadament eficients per emmagatzemar i recuperar dades en combinació amb un gran model de llenguatge i memòria, un sistema d'IA pot aprendre coses que li agraden a una persona amb el pas del temps. Això pot ser consultat automàticament per una aplicació per recomanar diverses coses que poden interessar a una persona.
Anàlisi d'imatges i vídeos: Amb els models d'inserció d'imatges i vídeos, els models d'IA es poden ajustar per treballar amb imatges per trobar elements semblants a la consulta. Actualment s'està implementant en moltes aplicacions i llocs web de compres en línia.
Detecció d'anomalies: Enregistrant accions com a incrustacions, an El model d'IA pot fer que el món sigui més segur mitjançant la detecció d'anomalies i certs valors atípics basats en la norma. La detecció d'anomalies d'IA és ara una eina popular per a la detecció de fraus, la supervisió del sistema i la intrusió a la xarxa.

Com funciona una base de dades vectorial

Des de la generació d'incrustacions de vectors fins a la consulta de dades d'una base de dades vectorial, les vostres dades es sotmeten a un procés de tres passos:

Creació d'incrustacions vectorials: En funció del tipus de dades, s'utilitza un model d'incrustació vectorial per generar incrustacions vectorials per a ser indexades. Aquests models d'inserció són els que converteixen paraules, imatges, vídeos i àudio en números/incrustacions.
Indexació: Una vegada que s'han generat les incrustacions vectorials, ara es poden emmagatzemar en una base de dades vectorials com ara Pinecone, Milvus i Chroma. Aquestes bases de dades vectorials utilitzen diversos algorismes, com ara la quantificació del producte (PQ) i el hashing sensible a la localitat (LSH), per indexar cada incrustació per emmagatzemar i recuperar dades de manera ràpida i eficient.
Consulta: Quan una aplicació emet una consulta, la consulta primer ha de passar pel mateix model d'incrustació vectorial utilitzat per generar les dades emmagatzemades a la base de dades vectorial. A continuació, la consulta vectorial generada es col·loca a la base de dades de vectors, on es recupera el vector més proper com a resposta més adequada a la consulta.

Bases de dades vectorials populars

Amb l'explosió de models pre-entrenats disponibles públicament, les bases de dades vectorials van guanyar ràpidament popularitat a mesura que ampliaven les capacitats i la velocitat d'ajustament d'aquests models. I amb una demanda tan alta de bases de dades vectorials, moltes empreses han iniciat els seus propis serveis de bases de dades vectorials; aquí teniu algunes de les més populars:

Pinya de pi: Una base de dades vectorials nativa del núvol dissenyada per a una cerca ràpida de semblances. Compta amb una gran escalabilitat, anàlisis i coneixements en temps real, que és excel·lent per a sistemes de recomanació i cerques d'imatges.
L'estel : una plataforma vectorial de codi obert creada tenint en compte la cerca de similituds i les aplicacions d'IA. Proporciona capacitats d'indexació i cerca ràpides i eficients per a vectors d'alta dimensió. A més, Milvus admet diversos algorismes d'indexació i ofereix SDK per a diversos llenguatges de programació.
Redis: Una base de dades vectorials d'alt rendiment capaç de suportar aplicacions en temps real, gestió de sessions i llocs web d'alt trànsit. Redis s'utilitza sovint per a sistemes d'anàlisi en temps real, cerca de semblances i recomanacions.
Weaviate: Ofereix descobriment d'esquemes, actualitzacions en temps real, cerca semàntica i dades contextualitzades. Amb aquestes funcions, Weaviate s'utilitza sovint per crear sistemes d'experiència personalitzats per a aplicacions.

El futur de les bases de dades vectorials

Amb el creixement continu dels tipus de dades d'alta dimensió per a imatges, vídeos i text, les bases de dades vectorials tindran un paper crucial a l'hora de millorar i ampliar les capacitats dels models actuals d'IA. A través del desenvolupament constant amb bases de dades vectorials, podem esperar millors serveis en els camps de la salut, les finances, el comerç electrònic i la ciberseguretat.

Si voleu experimentar i provar una base de dades vectorials per vosaltres mateixos, podeu provar d'instal·lar Auto-GPT i implementar una base de dades de vectors com ara Pinecone. Per descomptat, necessitareu una clau API per utilitzar els seus serveis.