Šis straipsnių ciklas „Leiskite AI paaiškinti AI“ yra parašytas GPT-4 ir kitų didelių kalbos modelių, prižiūrint žmogui. Ši serija siekia suteikti AI žinių įvairių sričių specialistams. Pradžioje paaiškinama žinių taško komercinė reikšmė, o vėliau - techninės detalės.

Susidūrus su didžiųjų duomenų amžiumi, vektorinė duomenų bazė tampa švyturiu nestruktūrizuotų duomenų jūroje, apšviečiančiu greitos informacijos paieškos kelią. Šis straipsnis padės jums suprasti, kaip ši technologija veikia ir kokią reikšmę bei poveikį ji turi verslo pasauliui.

Vektorinės duomenų bazės principai ir esmė

Vektorinė duomenų bazė naudoja matematikos „vektorius“ informacijai saugoti. Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad jūsų kambaryje yra daug skirtingų spalvų kamuoliukų, kiekvienas kamuoliukas atspindi tam tikrą duomenį. Dabar norite šiuos kamuoliukus padėti ant lentynos taip, kad jų vieta atspindėtų kiekvieno kamuoliuko spalvos savybes. Nusprendžiate naudoti „spalvų žemėlapio“ užrašų knygelę, kad padėtumėte rasti kiekvieno kamuoliuko vietą. Šioje užrašų knygelėje panašios spalvos kamuoliukai bus padėti arčiau vienas kito, o skirtingų spalvų - toliau.

Vektorinė duomenų bazė veikia pagal tą patį principą, ji pirmiausia paverčia įvairius duomenis (pvz., tekstą, vaizdus ar garsą) į matematinius vektorius (kaip minėti kamuoliukai). Šie vektoriai turi savo vietą daugiamačiame erdvėje, kaip ir kamuoliukai lentynoje. Kai norite greitai rasti duomenis, panašius į tam tikrus duomenis, vektorinė duomenų bazė padės jums surasti artimiausius vektorius šioje daugiamačioje erdvėje (kaip ieškant panašiausių spalvų kamuoliukų).

Paprastai tariant, tai yra matematinis būdas abstrahuoti duomenų savybes į erdvėje esančius taškus, o tada apskaičiuojant šių taškų atstumus, greitai rasti panašius duomenis.

Kodėl tai svarbu

Įsivaizduokite, kad esate didelėje bibliotekoje ir ieškote konkrečios knygos. Jei kiekviena knyga būtų išdėstyta tik pagal autorių ar pavadinimą, jums gali tekti praleisti daug laiko ieškant. Tačiau jei knygos būtų išdėstytos pagal „turinio aktualumą“, norima knyga būtų šalia panašios temos knygų, todėl paieška būtų daug greitesnė. Tai yra vektorinių duomenų bazių svarba: jos gali žymiai padidinti didelio duomenų kiekio paieškos ir analizės efektyvumą.

Kaip naudoti

Naudojant vektorinę duomenų bazę, pirmiausia reikia turėti duomenų rinkinį, pavyzdžiui, tekstą, vaizdus ar garsą. Šie duomenys per „mašininio mokymosi modelį“ paverčiami „vektoriais“. Tada šie vektoriai saugomi vektorinėje duomenų bazėje. Kai vartotojas pateikia užklausą, ši užklausa taip pat paverčiama vektoriumi, o duomenų bazė greitai suranda duomenų vektorius, kurie yra artimiausi šiam užklausos vektoriui, taip surandant vartotojui reikalingą informaciją.

Pritaikymas

Vektorinės duomenų bazės naudojamos įvairiose pramonės šakose, kur reikia apdoroti didelius duomenų kiekius. Tai apima technologijų įmones, finansų institucijas, sveikatos priežiūros įstaigas ir net mažmenininkus. Bet kuri organizacija, kuri turi „greitai rasti reikalingą informaciją iš didžiulės nestruktūrizuotų duomenų jūros“, gali naudoti vektorinę duomenų bazę.

Privalumai

Vektorinių duomenų bazių privalumas yra jų efektyvumas ir tikslumas. Jos gali greitai apdoroti ir rasti didelius sudėtingų duomenų kiekius, kas dažnai neįmanoma naudojant tradicines duomenų bazes. Be to, vektorinės duomenų bazės puikiai tvarkosi su neaiškiomis užklausomis, kas yra labai svarbu mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto taikymuose.

Iššūkiai

Reikia daug skaičiavimo išteklių, ypač apdorojant labai didelius duomenų rinkinius. Be to, joms reikia aukštos specializacijos žinių, kad būtų galima jas nustatyti ir prižiūrėti. Galiausiai, duomenų privatumas ir saugumas taip pat yra svarbus aspektas.

Supratę vektorinių duomenų bazių pagrindus, toliau sužinosime daugiau apie jų veikimą per diagramas ir praktinius pavyzdžius.

Vektorinės duomenų bazės pristatymas per vizualines diagramas

Pradėsime nuo pagrindinių koncepcijų diagramos, kad paaiškintume vektorinių duomenų bazių veikimo principus, o tada atliksime konkretų atvejo analizę. Štai šių dviejų dalių aprašymas:

Veikimo principų diagramos paaiškinimas

1. Vektorinės konversijos diagrama: ši diagrama parodo, kaip tekstas, vaizdai ar garso duomenys paverčiami vektoriais.
2. Vektorinės erdvės diagrama: daugiamačiame erdvėje kiekvienas taškas atspindi vektorių, ši diagrama parodys, kaip šie taškai yra sugrupuoti pagal panašumą. Galime naudoti skirtingų spalvų taškus, kad parodytume skirtingų kategorijų duomenis.
3. Užklausų apdorojimo proceso diagrama: nuo vartotojo įvestos užklausos iki rezultatų gavimo, ši proceso diagrama parodys visą paieškos procesą. Tai apims vartotojo užklausos įvedimą, pavertimą vektoriumi, vektoriaus atitikimą duomenų bazėje ir galutinį panašių rezultatų grąžinimą vartotojui.

Konkretus atvejo analizė

Įsivaizduokite, kad yra elektroninės prekybos įmonė, kuri nori pagerinti savo „produktų rekomendavimo sistemos“ tikslumą ir efektyvumą, siekdama, kad vartotojas, ieškodamas produkto, galėtų greitai rasti ir rekomenduoti labiausiai susijusius produktus.

Atvejo vykdymo žingsniai:

1. Duomenų rinkimas: įmonė renka duomenis iš savo produktų duomenų bazės, įskaitant produktų aprašymus, vaizdus ir klientų atsiliepimus.
2. Vektorinė konversija: naudojant mašininio mokymosi modelį, kiekvieno produkto aprašymas ir vaizdas paverčiami vektoriais.
3. Vektorinės duomenų bazės kūrimas: šie vektoriai saugomi vektorinėje duomenų bazėje ir sukuriama greita paieškos sistema.
4. Vartotojo užklausos apdorojimas: kai vartotojas įveda raktinį žodį, pvz., sportiniai batai, sistema šią užklausą paverčia vektoriumi ir ieško vektorinėje duomenų bazėje labiausiai panašių vektorių.
5. Rezultatų grąžinimas: sistema paverčia labiausiai panašius produktų vektorius atgal į produktų informaciją ir pateikia vartotojui.

Naudosime Python, kad aprašytume šias koncepcijas. Pažiūrėkime į pirmąją diagramą: vektorinės konversijos diagrama.

Šioje iliustracijoje matome tris skirtingų duomenų tipus (tekstas A, vaizdas B, garsas C), paverstus dviejų dimensijų erdvėje esančiais vektoriais. Kiekvienas taškas atspindi vektorių, tai yra pirminių duomenų matematinis atvaizdavimas. Šis procesas yra vektorinių duomenų bazių indeksavimo ir paieškos mechanizmo pagrindas.

Toliau piešime antrąją diagramą: vektorinės erdvės diagramą, kuri parodys, kaip šie duomenų taškai (dabar vektoriai) yra sugrupuoti daugiamačiame erdvėje pagal panašumą.

Šioje vektorinės erdvės vizualizacijos iliustracijoje naudojome t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), tai yra dažnai naudojama dimensijų mažinimo technika, kuri padeda mums aukštų dimensijų duomenis projektuoti į dviejų ar trijų dimensijų erdvę, kad būtų lengviau vizualizuoti. Ši diagrama rodo 100 duomenų taškų (iš pradžių 50 dimensijų erdvėje), sumažintų iki dviejų dimensijų erdvės, pasiskirstymą. Tarkime, šie taškai suskirstyti į keturias kategorijas, kiekviena kategorija pažymėta skirtinga spalva, tokia vizualizacija padeda suprasti, kaip veikia vektorinės duomenų bazės: jos gali pagal duomenų taškų (vektorių) santykinį atstumą sugrupuoti panašius duomenų taškus. Ši savybė leidžia vektorinėms duomenų bazėms paieškos metu labai greitai rasti „kaimyninius“ taškus, tai yra tuos, kurie yra labiausiai panašūs į užklausą.

Norėdami imituoti elektroninės prekybos įmonės produktų rekomendavimo sistemą, sukursime supaprastintą pavyzdį, kuriame bus: produktų vektorių rinkinys ir vartotojo užklausos vektorius. Vizualiai parodysime, kaip šie produktų vektoriai pasiskirstę vektorinėje erdvėje ir kaip vartotojo „užklausos vektorius“ randa „artimiausią produktų vektorių“, kad paaiškintume vektorinių duomenų bazių taikymą produktų rekomendavimo sistemoje.

Vizualizuotas atvejo analizė

Pirmiausia, sukursime simuliuotų produktų vektorių rinkinį, tada apibrėžsime vartotojo užklausos vektorių. Tada mes naudosime diagramą, kad parodytume, kaip šis užklausos vektorius yra lokalizuojamas vektorinėje erdvėje ir randa artimiausią kaimyninį produktų vektorių.

Šioje diagramoje mėlyni taškai atspindi elektroninės prekybos platformos produktus, kiekvienas produktas turi dviejų dimensijų charakteristikų vektorių. Raudonas taškas yra vartotojo užklausa, kuri taip pat paversta dviejų dimensijų vektoriumi. Naudojome K-D medį (KDTree) šiai duomenų struktūrai, kad greitai rastume „vartotojo užklausai artimiausią produktų vektorių“.

Diagrama rodo, kad nuo vartotojo užklausos vektoriaus (raudonas taškas) iki artimiausio kaimyninio produktų vektoriaus jungtis (juoda punktyrinė linija) reiškia: rekomendavimo sistema pagal vektorių panašumą rekomenduos šiuos produktus vartotojui. Tai yra supaprastintas vektorinių duomenų bazių taikymo pavyzdys: vartotojas pateikia užklausą, sistema paverčia užklausą vektoriumi ir greitai randa labiausiai panašų produktų vektorių vektorinėje duomenų bazėje, taip rekomenduodama susijusius produktus vartotojui.

Šio metodo privalumas yra greitas ir palyginti tikslus rekomendavimas, nes jis pagrįstas produktų savybių matematiniu skaičiavimu, o ne tik raktinių žodžių atitikimu. Iššūkiai apima: kaip pasirinkti ir koreguoti charakteristikų vektorius, kad jie geriausiai apibūdintų, atspindėtų produktų savybes, ir kaip spręsti naujai įkeltų produktų ar rečiau pasitaikančių užklausų „šaltojo starto“ problemą.

Išvada

Šiandienos duomenų valdomoje verslo aplinkoje vektorinės duomenų bazės unikaliu ir galingu būdu apdoroja ir randa didelius daugiamačių duomenų kiekius, todėl jos tampa idealiu pasirinkimu dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi taikymams. Nuo paieškos rezultatų aktualumo didinimo iki asmeninių produktų rekomendacijų skatinimo, vektorinės duomenų bazės greitai tampa vertingu įrankiu duomenų inžinieriams ir technologijų naujovėms įvairiose pramonės šakose. Per Appar Technologies iliustracijas ir atvejo analizę, tikimės, kad aiškiai paaiškinome, kaip veikia vektorinės duomenų bazės ir kodėl jos gali suteikti tokius greitus ir tikslius rezultatus.

Vektorinės duomenų bazės parodo, kaip žmonės, naujai suprasdami ir naudodami duomenis, gali sukurti galingus įrankius ir taikymus. Technologijoms toliau vystantis, galime tikėtis, kad vektorinės duomenų bazės ateityje atliks dar svarbesnį vaidmenį duomenų apdorojimo ir analizės darbuose.

Jei jus domina, kaip generatyvusis AI gali kurti aukštos kokybės straipsnius, integruoti didelius kalbos modelius į produktus ar įmonės vidinius procesus, galite susisiekti su generatyvaus AI ekspertais Appar Technologies, hello@appar.com.tw ir užsisakyti konsultaciją.