Home-theater-designers
מסדי נתונים וקטוריים זכו לתחייה מחודשת בשל הזמינות הנרחבת של דגמי AI מאומנים מראש. למרות שהמושג של מסד נתונים וקטורי קיים כבר כמה עשורים, רק עכשיו, בעידן של מודלים של שפה גדולה (LLMs), ניתן להשתמש במסדי נתונים וקטוריים במלוא הפוטנציאל שלהם.
מסדי נתונים וקטוריים מועילים במיוחד ביישומים כגון מערכות המלצות, חיפוש דמיון תמונה, זיהוי חריגות, זיהוי פנים ויישומים לעיבוד שפה טבעית.
איפור של סרטון היום גלול כדי להמשיך עם התוכן
אז מה זה בעצם מסד נתונים וקטורי? איך זה עובד, ומתי כדאי להשתמש בהם כדי להגביר את יכולות הבינה המלאכותית?
מהו מסד נתונים וקטורי?
מסד נתונים וקטור הוא דרך לאחסן מידע באמצעות שימוש בוקטורים. שלא כמו הצורה הרגילה של מסדי נתונים שמארגנים נתונים כרשימות טבלה, מסדי נתונים וקטוריים מארגנים נתונים באמצעות וקטורים בעלי מימד גבוה. לאחר מכן ניתן לייצג וקטורים אלה במרחב מתמטי כהטבעות וקטוריות.
מסדי נתונים וקטוריים חשובים מכיוון שהם מכילים הטמעות וקטוריות אלו ומספקים תכונות כגון אינדקס, מדדי מרחק וחיפוש דמיון המבוסס על הטבעות וקטוריות.
מסדי נתונים וקטוריים הם שירותים שניתן לשלב בקלות עם מודל מיומן מראש, שרבים מהם יזדקקו ל- מפתח API לגישה לשירות .
אתה נתקל בבעיה בשרת רשת
מהן הטבעות וקטוריות
במילים פשוטות, הטבעות וקטוריות, או פשוט הטבעות, הן ייצוגים מספריים של נושא או מילה. לדוגמה, הטבעה דו מימדית עשויה להיראות כמו '2, -3', כאשר 2 מייצגת שתי יחידות בכיוון החיובי לאורך ציר ה-x, בעוד ש-3 מייצג שלוש יחידות שליליות לאורך ציר ה-y. בעוד שהטבעה תלת מימדית תיראה כמו '2, -3, 5', כאשר חמישה ממקמים את נקודת הנתונים 5 יחידות בכיוון החיובי של ציר z.
מימדים נוספים מספקים יותר הקשר למה שפיסת נתונים אמורה להיות. מספר הממדים המשמשים במסד נתונים וקטוריים נע לרוב בין 100 ל-300 ממדים עבור NLP וכמה מאות עבור ראייה ממוחשבת.
יצירת הטבעות וקטוריות מחייבת שימוש במודלים וכלים להטבעה וקטוריים כגון BERT, CNNs ו-RNNs.
מדוע הטבעות וקטוריות חשובות?
היכולת לשרטט את מיקומם של הנתונים במרחב המתמטי מאפשרת למחשבים להבין את הקשר בין נקודות הנתונים ועד כמה חזק הן מתואמות זו לזו. על ידי הכרת מידת המתאם בין כל נקודת נתונים, למודל בינה מלאכותית תהיה את היכולת להבין שאילתות באופן הקשרי כמו לאדם.
בלי להבין סמנטיקה או הקשר, AI עשוי לספק תשובות נכונות מבחינה לוגית אך שגויות מבחינה הקשרית. לדוגמה, הבינה המלאכותית עשויה לפרש לא נכון את המשפט 'היה לו לב כבד כשהלך' כבחור עם מצב לב במקום בחור מרגיש עצוב או עמוס.
כיצד אוכל לסנכרן את חשבונות הדוא"ל שלי
כיצד מסדי נתונים וקטוריים עוזרים להגביר את הבינה המלאכותית
הטבעות וקטוריות הן מרכיבים חשובים באימון סוגים שונים של מודלים של AI. קיום מסד נתונים מיוחד שיכול לאחסן, להוסיף לאינדקס ולשאול הטמעות וקטוריות חיוני כדי למקסם את היתרונות של שימוש בהטבעות וקטוריות. יתר על כן, מסדי נתונים וקטוריים מחזקים את ה-AI שלך על ידי היותם מסד נתונים מהיר, אמין וניתן להרחבה שיכול לעזור ברציפות לצמוח ולהכשיר מודל AI.
מאחר שמסדי נתונים וקטוריים יכולים להרחיב את היכולות של מודל בינה מלאכותית, עסקים וארגונים עשויים להשתמש במסד נתונים וקטורי עבור יישומים שונים, כולל:
- מנועי חיפוש: לפעמים, אנשים לא יודעים באילו מילות מפתח להשתמש בעת ביצוע שאילתות. מסד נתונים וקטור עוזר למערכת להבין את השאילתה שלך על ידי ניתוח ההקשר ואחזור מילות המפתח הקרובות ביותר עם המתאם החזק ביותר לשאילתה שלך.
- מערכות המלצות: עם מסדי נתונים וקטוריים יעילים ביותר באחסון ואחזור נתונים בשילוב עם מודל שפה וזיכרון גדולים, מערכת AI עשויה ללמוד דברים שאדם אוהב לאורך זמן. לאחר מכן ניתן לבקש זאת באופן אוטומטי על ידי אפליקציה כדי להמליץ על דברים שונים שעשויים לעניין אדם.
- ניתוח תמונה ווידאו: עם דגמי הטמעת וידאו ותמונה, ניתן לכוונן דגמי AI לעבודה עם תמונות כדי למצוא פריטים שנראים דומים לשאילתה. זה מיושם כעת באפליקציות ואתרי קניות מקוונים רבים.
- זיהוי אנומליות: על ידי הקלטת פעולות כהטמעות, א מודל AI יכול להפוך את העולם לאבטח יותר על ידי זיהוי חריגות וחריגים מסוימים על בסיס הנורמה. זיהוי אנומליות בינה מלאכותית הוא כעת כלי פופולרי לזיהוי הונאה, ניטור מערכת ופריצת רשת.
איך עובד מסד נתונים וקטורי
מיצירת הטבעות וקטוריות ועד שאילתת נתונים ממסד נתונים וקטורי, הנתונים שלך עוברים תהליך בן שלושה שלבים:
- יצירת הטבעות וקטוריות: בהתבסס על סוג הנתונים, נעשה שימוש במודל הטמעה וקטורית ליצירת הטמעות וקטוריות ליצירת אינדקס. דגמי הטבעה אלו הם שהופכים מילים, תמונות, סרטונים ואודיו למספרים/הטבעות.
- הוספה לאינדקס: לאחר שנוצרו הטבעות וקטוריות, כעת ניתן לאחסן אותן במסד נתונים וקטורים כגון Pinecone, Milvus ו-Chroma. מסדי נתונים וקטוריים אלו משתמשים באלגוריתמים שונים, כגון קוונטיזציה של מוצר (PQ) וגיבוב רגיש למיקום (LSH), כדי לאינדקס כל הטמעה לאחסון ושליפה מהירים ויעילים של נתונים.
- שואל: כאשר אפליקציה מנפיקה שאילתה, השאילתה חייבת לעבור תחילה דרך אותו מודל הטבעה וקטור המשמש ליצירת הנתונים המאוחסנים במסד הנתונים הווקטוריים. השאילתה הווקטורית שנוצרה ממוקמת על מסד הנתונים הווקטוריים, כאשר הווקטור הקרוב ביותר מאוחזר כתשובה המתאימה ביותר לשאילתה.
מאגרי מידע וקטורים פופולריים
עם התפוצצותם של מודלים שהוכשרו מראש זמינים לציבור, מסדי נתונים וקטוריים צברו במהירות פופולריות כשהרחיבו את היכולות וקצב הכוונון העדין של המודלים הללו. ועם ביקוש כה גבוה לבסיסי נתונים וקטוריים, חברות רבות פתחו שירותי מסדי נתונים וקטוריים משלהן; הנה כמה מהפופולריים ביותר:
- אצטרובלים: מסד נתונים וקטורים מקורי בענן המיועד לחיפוש דמיון מהיר. הוא כולל מדרגיות גבוהה, ניתוחים ותובנות בזמן אמת, וזה מצוין עבור מערכות המלצות וחיפושי תמונות.
- העפיפון : פלטפורמת וקטור בקוד פתוח שנבנתה תוך מחשבה על חיפוש דמיון ויישומי בינה מלאכותית. הוא מספק יכולות אינדקס וחיפוש מהיר ויעיל עבור וקטורים בעלי מימד גבוה. בנוסף, Milvus תומך במספר אלגוריתמי אינדקס ומציע SDK לשפות תכנות שונות.
- Redis: מסד נתונים וקטורי בעל ביצועים גבוהים המסוגל לתמוך ביישומים בזמן אמת, ניהול הפעלות ואתרי אינטרנט בעלי תנועה גבוהה. Redis משמש לעתים קרובות עבור ניתוח בזמן אמת, חיפוש דמיון ומערכות המלצות.
- Weaviate: מציע גילוי סכימה, עדכונים בזמן אמת, חיפוש סמנטי ונתונים בהקשרים. עם תכונות אלה, Weaviate משמשת לעתים קרובות ליצירת מערכות חוויה מותאמות אישית עבור יישומים.
העתיד של מסדי נתונים וקטוריים
עם הצמיחה המתמשכת של סוגי נתונים בממדים גבוהים עבור תמונות, סרטונים וטקסט, מסדי נתונים וקטוריים ישחקו תפקיד מכריע בשיפור והרחבת היכולות של מודלים AI הנוכחיים. באמצעות פיתוח מתמיד עם מסדי נתונים וקטוריים, אנו יכולים לצפות לשירותים טובים יותר בתחומי בריאות, פיננסים, מסחר אלקטרוני ואבטחת סייבר.
אם אתה רוצה להתנסות ולנסות מסד נתונים וקטורי בעצמך, אתה יכול לנסות להתקין Auto-GPT ולהטמיע מסד נתונים וקטורי כגון Pinecone. כמובן, תזדקק למפתח API כדי להשתמש בשירותים שלהם.