ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร และจะเพิ่ม AI ได้อย่างไร - |อธิบายเทคโนโลยี|การเขียนโปรแกรม|

ผู้อ่านเช่นคุณช่วยสนับสนุน MUO เมื่อคุณทำการซื้อโดยใช้ลิงก์บนเว็บไซต์ของเรา เราอาจได้รับค่าคอมมิชชั่นจากพันธมิตร อ่านเพิ่มเติม.

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้รับการฟื้นคืนชีพเนื่องจากความพร้อมใช้งานของโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าอย่างแพร่หลาย แม้ว่าแนวคิดของฐานข้อมูลเวกเตอร์จะมีมานานหลายทศวรรษแล้ว แต่ตอนนี้ในยุคของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เท่านั้นที่สามารถใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีประโยชน์อย่างยิ่งในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ระบบคำแนะนำ การค้นหาความเหมือนของภาพ การตรวจจับความผิดปกติ การตรวจจับใบหน้า และแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

สร้างวิดีโอประจำวัน เลื่อนเพื่อดำเนินการต่อกับเนื้อหา

แล้วฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไรกันแน่? มันทำงานอย่างไร และเมื่อใดที่คุณควรใช้เพื่อเพิ่มความสามารถของ AI

ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร?

ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นวิธีการจัดเก็บข้อมูลผ่านการใช้เวกเตอร์ แตกต่างจากฐานข้อมูลรูปแบบปกติที่จัดระเบียบข้อมูลเป็นรายการแบบตาราง ฐานข้อมูลเวกเตอร์จะจัดระเบียบข้อมูลผ่านเวกเตอร์ที่มีมิติสูง เวกเตอร์เหล่านี้สามารถแสดงในพื้นที่ทางคณิตศาสตร์เป็นการฝังเวกเตอร์

ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีความสำคัญเนื่องจากมีการฝังเวกเตอร์เหล่านี้และมีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การจัดทำดัชนี การวัดระยะทาง และการค้นหาความคล้ายคลึงกันตามการฝังเวกเตอร์

macbook air m1 กับ macbook pro m1

ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นบริการที่สามารถรวมเข้ากับโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าได้อย่างง่ายดาย ซึ่งหลายตัวจำเป็นต้องใช้ รหัส API เพื่อเข้าถึงบริการ .

การฝังแบบเวกเตอร์คืออะไร

พูดง่ายๆ ก็คือ การฝังเวกเตอร์หรือการฝังแบบง่ายๆ คือการแสดงตัวเลขของหัวเรื่องหรือคำ ตัวอย่างเช่น การฝังสองมิติอาจมีลักษณะเหมือน '2, -3' โดยที่ 2 แทนหน่วยสองหน่วยในทิศทางบวกตามแกน x ขณะที่ -3 แทนหน่วยลบสามหน่วยตามแกน y ในขณะที่การฝังสามมิติจะมีลักษณะเหมือน '2, -3, 5' โดยที่ 5 จุดวางจุดข้อมูล 5 หน่วยในทิศทางบวกของแกน z

การมีมิติข้อมูลมากขึ้นทำให้มีบริบทมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่ควรจะเป็น จำนวนมิติที่ใช้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์มักมีตั้งแต่ 100 ถึง 300 มิติสำหรับ NLP และหลายร้อยสำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

การสร้างการฝังเวกเตอร์จำเป็นต้องใช้แบบจำลองและเครื่องมือการฝังเวกเตอร์ เช่น BERT, CNN และ RNN

เหตุใดการฝังแบบเวกเตอร์จึงสำคัญ

การมีความสามารถในการลงจุดตำแหน่งของข้อมูลในพื้นที่ทางคณิตศาสตร์ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างกันอย่างมาก เมื่อทราบระดับของความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลแต่ละจุด โมเดล AI จะมีความสามารถในการเข้าใจข้อความค้นหาในลักษณะตามบริบทเหมือนกับที่มนุษย์เข้าใจ

หากไม่เข้าใจความหมายหรือบริบท AI อาจให้คำตอบที่ถูกต้องตามเหตุผลแต่ผิดตามบริบท ตัวอย่างเช่น AI อาจตีความวลี 'เขามีหัวใจที่หนักอึ้งขณะเดินจากไป' ผิด เนื่องจากเป็นผู้ชายที่เป็นโรคหัวใจแทนที่จะเป็นคนที่รู้สึกเศร้าหรือมีภาระ

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยเพิ่ม AI ได้อย่างไร

การฝังเวกเตอร์เป็นองค์ประกอบสำคัญในการฝึกโมเดล AI ประเภทต่างๆ การมีฐานข้อมูลพิเศษที่สามารถจัดเก็บ จัดทำดัชนี และค้นหาการฝังเวกเตอร์เป็นสิ่งสำคัญเพื่อเพิ่มประโยชน์สูงสุดจากการใช้การฝังเวกเตอร์ นอกจากนี้ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ยังส่งเสริม AI ของคุณด้วยการเป็นฐานข้อมูลที่รวดเร็ว เชื่อถือได้ และปรับขนาดได้ ซึ่งจะช่วยสร้างการเติบโตและฝึกฝนโมเดล AI ได้อย่างต่อเนื่อง

เนื่องจากฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถขยายขีดความสามารถของโมเดล AI ได้ ธุรกิจและองค์กรจึงอาจใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึง:

เครื่องมือค้นหา: บางครั้งผู้คนไม่ทราบว่าจะใช้คำหลักใดเมื่อทำการค้นหา ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยให้ระบบเข้าใจข้อความค้นหาของคุณโดยการวิเคราะห์บริบทและดึงคำหลักที่ใกล้เคียงที่สุดซึ่งมีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดกับข้อความค้นหาของคุณ
ระบบคำแนะนำ: ด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่มีประสิทธิภาพอย่างมากในการจัดเก็บและดึงข้อมูลร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่และหน่วยความจำ ระบบ AI อาจเรียนรู้สิ่งที่ผู้คนชอบเมื่อเวลาผ่านไป จากนั้นแอปพลิเคชันสามารถสอบถามโดยอัตโนมัติเพื่อแนะนำสิ่งต่าง ๆ ที่บุคคลอาจสนใจ
การวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอ: ด้วยโมเดลการฝังวิดีโอและรูปภาพ โมเดล AI สามารถปรับให้ทำงานกับรูปภาพเพื่อค้นหารายการที่ดูคล้ายกับข้อความค้นหาได้ ขณะนี้กำลังดำเนินการในแอปและเว็บไซต์ช้อปปิ้งออนไลน์หลายแห่ง
การตรวจจับความผิดปกติ: โดยบันทึกการดำเนินการเป็นการฝัง และ โมเดล AI สามารถทำให้โลกปลอดภัยมากขึ้น โดยการตรวจจับความผิดปกติและค่าผิดปกติบางอย่างตามบรรทัดฐาน การตรวจจับความผิดปกติของ AI เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง การตรวจสอบระบบ และการบุกรุกเครือข่าย

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ทำงานอย่างไร

ตั้งแต่การสร้างการฝังเวกเตอร์ไปจนถึงการสืบค้นข้อมูลจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ ข้อมูลของคุณผ่านกระบวนการสามขั้นตอน:

หนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญของหน้าจอสัมผัสแบบ capacitive มีมากกว่าหน้าจอสัมผัสแบบต้านทานคือ

การสร้างการฝังเวกเตอร์: ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล แบบจำลองการฝังเวกเตอร์จะใช้เพื่อสร้างการฝังเวกเตอร์ที่จะจัดทำดัชนี โมเดลการฝังเหล่านี้คือสิ่งที่เปลี่ยนคำ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงเป็นตัวเลข/การฝัง
การทำดัชนี: เมื่อสร้างการฝังเวกเตอร์แล้ว ตอนนี้สามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ เช่น Pinecone, Milvus และ Chroma ฐานข้อมูลเวกเตอร์เหล่านี้ใช้อัลกอริธึมต่างๆ เช่น product quantization (PQ) และ locality-sensitive hash (LSH) เพื่อจัดทำดัชนีการฝังแต่ละรายการสำหรับการจัดเก็บและดึงข้อมูลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
การสอบถาม: เมื่อแอปพลิเคชันออกแบบสอบถาม แบบสอบถามจะต้องผ่านโมเดลการฝังเวกเตอร์แบบเดียวกับที่ใช้ในการสร้างข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ก่อน จากนั้นแบบสอบถามเวกเตอร์ที่สร้างขึ้นจะถูกวางไว้บนฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งเวกเตอร์ที่ใกล้ที่สุดจะถูกดึงมาเป็นคำตอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแบบสอบถาม

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ยอดนิยม

ด้วยการเพิ่มจำนวนของโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้าที่เผยแพร่สู่สาธารณะ ฐานข้อมูลเวกเตอร์จึงได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วเนื่องจากขยายขีดความสามารถและอัตราการปรับแต่งโมเดลเหล่านี้อย่างละเอียด และด้วยความต้องการฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่สูงเช่นนี้ บริษัทหลายแห่งจึงได้เริ่มบริการฐานข้อมูลเวกเตอร์ของตนเอง นี่คือบางส่วนที่ได้รับความนิยมมากที่สุด:

ไพน์โคน: ฐานข้อมูลเวกเตอร์บนคลาวด์ที่ออกแบบมาเพื่อการค้นหาความคล้ายคลึงกันที่รวดเร็ว มีความสามารถในการปรับขนาดสูง การวิเคราะห์ และข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ซึ่งเหมาะสำหรับระบบคำแนะนำและการค้นหารูปภาพ
ว่าว : แพลตฟอร์มเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงการค้นหาความคล้ายคลึงกันและแอปพลิเคชัน AI ให้ความสามารถในการสร้างดัชนีและการค้นหาอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับเวกเตอร์ที่มีมิติสูง นอกจากนี้ Milvus ยังรองรับอัลกอริธึมการจัดทำดัชนีหลายรายการและเสนอ SDK สำหรับภาษาโปรแกรมต่างๆ
เรดดิส: ฐานข้อมูลเวกเตอร์ประสิทธิภาพสูงที่สามารถรองรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ การจัดการเซสชัน และเว็บไซต์ที่มีการเข้าชมสูง Redis มักจะใช้สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การค้นหาความคล้ายคลึงกัน และระบบคำแนะนำ
สาน: เสนอการค้นพบสคีมา การอัปเดตตามเวลาจริง การค้นหาความหมาย และข้อมูลตามบริบท ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ Weaviate มักถูกใช้เพื่อสร้างระบบประสบการณ์ส่วนบุคคลสำหรับแอปพลิเคชัน

อนาคตของฐานข้อมูลเวกเตอร์

ด้วยการเติบโตอย่างต่อเนื่องของประเภทข้อมูลมิติสูงสำหรับรูปภาพ วิดีโอ และข้อความ ฐานข้อมูลเวกเตอร์จะมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงและขยายขีดความสามารถของโมเดล AI ในปัจจุบัน ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์ เราสามารถคาดหวังบริการที่ดีขึ้นในด้านการดูแลสุขภาพ การเงิน อีคอมเมิร์ซ และความปลอดภัยทางไซเบอร์

หากคุณต้องการสัมผัสและลองใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์ด้วยตัวคุณเอง คุณสามารถลองติดตั้ง Auto-GPT และใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์ เช่น Pinecone แน่นอน คุณต้องใช้รหัส API เพื่อใช้บริการของพวกเขา