В современном мире, управляемом данными, векторные базы данных необходимы для эффективного поиска и анализа информации. Эта статья проведет вас через всеобъемлющий и простой для понимания пример использования Redis для создания векторной базы данных, подчеркнув преимущества и варианты использования этого мощного инструмента.
Вы спросите, что такое база данных векторов!!!
База данных векторов — это специализированный тип базы данных, предназначенный для хранения и управления многомерными данными, часто представляемыми в виде векторов. Эти базы данных обеспечивают эффективный поиск сходства и извлечение точек данных на основе их векторных представлений. Напротив, традиционные базы данных, такие как реляционные базы данных, хранят данные в структурированных таблицах и в основном ориентированы на запросы точного соответствия с использованием предопределенных индексов.
Итак, теперь вы получили представление о том, что такое база данных векторов…
Как это работает?
Векторные базы данных хранят данные в виде точек в многомерном пространстве, где каждая точка данных представлена в виде вектора. Отношения между точками данных определяются путем измерения сходства или расстояния между их векторами. Общие меры сходства включают евклидово расстояние, косинусное сходство и манхэттенское расстояние.
Для обеспечения эффективного поиска по сходству в векторных базах данных используются различные методы индексирования и структуры данных, такие как k-d-деревья, шаровые деревья, VP-деревья и графы Hierarchical Navigable Small World (HNSW). strong> Эти методы индексирования помогают снизить сложность поиска и ускорить процесс поиска ближайших соседей для заданного вектора запроса.
Основные компоненты векторной базы данных:
- Векторное представление: метод преобразования необработанных данных, таких как текст, изображения или аудио, в многомерные векторы, которые можно хранить в базе данных.
- Индексирование: метод организации и хранения векторов в базе данных для обеспечения эффективного поиска и поиска.
- Запрос. Процесс поиска похожих точек данных в базе данных путем сравнения вектора запроса с индексированными векторами и определения ближайших соседей на основе меры сходства.
Сравнение с традиционными базами данных:
- Хранение и организация данных. Традиционные базы данных, такие как реляционные базы данных, хранят данные в структурированных таблицах с предопределенными схемами, тогда как векторные базы данных хранят данные в виде многомерных векторов. Это делает векторные базы данных более подходящими для обработки неструктурированных данных или данных со сложными отношениями.
- Запросы. Традиционные базы данных ориентированы на запросы с точным соответствием и полагаются на предопределенные индексы для ускорения поиска и поиска. С другой стороны, векторные базы данных поддерживают поиск по сходству, который позволяет находить точки данных, похожие на заданный вектор запроса. Это особенно полезно для таких задач, как поиск изображений, рекомендательные системы и обработка естественного языка, где точные совпадения могут быть не такими важными, как приблизительные совпадения.
- Масштабируемость. Базы данных Vector могут эффективно обрабатывать крупномасштабные многомерные данные без значительного снижения производительности. Напротив, традиционные базы данных могут столкнуться с проблемами производительности при работе с большими объемами неструктурированных или сложных данных.
- Случаи использования. Традиционные базы данных хорошо подходят для хранения структурированных данных и управления ими, например транзакционных данных в бизнес-приложениях. Векторные базы данных больше подходят для приложений, требующих поиска и извлечения сходства, таких как системы рекомендаций на основе содержимого, поиск информации и задачи машинного обучения.
Hiiiiiiiii.. просто проверяю, читаете ли вы еще, и если вы дошли до этого места, то
Теперь продолжим...
Таким образом, векторные базы данных предлагают уникальный подход к хранению и поиску данных, ориентированный на многомерные данные и поиск сходства. Они особенно полезны для приложений, работающих с неструктурированными или сложными данными, где традиционные базы данных могут быть не такими эффективными или действенными.
Хватит болтать!!! , покажите мне какое-нибудь реальное действие, которое вы просите
В качестве следующего шага вы познакомитесь с исчерпывающим и простым для понимания примером использования Redis для создания векторной базы данных, в котором будут показаны преимущества и варианты использования этого мощного инструмента.
Предпосылки:
- Базовое понимание Python
- Redis установлен на вашем компьютере или в облачном экземпляре Redis
Шаг 1.Установите зависимости. Для этого примера нам понадобятся следующие пакеты Python:
- redis (клиент Python для Redis)
- numpy (библиотека математических функций и массивов)
- hnswlib (библиотека для эффективного приближенного поиска ближайшего соседа)
Чтобы установить эти пакеты, выполните следующую команду:
pip install redis numpy hnswlib
Шаг 2. Импорт необходимых библиотек Сначала нам нужно импортировать необходимые библиотеки Python:
import redis import numpy as np import hnswlib
Шаг 3: подключение к Redis. Теперь мы установим подключение к серверу Redis:
redis_client = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
При необходимости замените значения host и port значениями вашего экземпляра Redis.
Шаг 4. Создание векторного индекса Далее мы создадим индекс для нашей векторной базы данных с помощью hnswlib:
dim = 128 # Dimension of the vectors index = hnswlib.Index(space='cosine', dim=dim)
Здесь мы используем косинусное сходство для измерения сходства между векторами.
Шаг 5. Добавьте данные в векторный индекс. В этом примере мы создадим случайные векторы и добавим их в наш индекс:
num_elements = 1000 data = np.random.randn(num_elements, dim) labels = np.arange(num_elements) index.init_index(max_elements=num_elements, ef_construction=100, M=16) index.add_items(data, labels)
Этот код генерирует 1000 случайных 128-мерных векторов и добавляет их в индекс.
Шаг 6. Сохраните индекс в Redis Мы сохраним индекс в Redis, используя пару ключ-значение:
index_key = "vector_index" serialized_index = index.serialize_index() redis_client.set(index_key, serialized_index)
Шаг 7. Загрузите индекс из Redis Чтобы загрузить индекс из Redis, используйте следующий код:
loaded_serialized_index = redis_client.get(index_key) loaded_index = hnswlib.Index(space='cosine', dim=dim) loaded_index.load_index_data(loaded_serialized_index)
Шаг 8. Запрос индекса вектора Теперь мы можем выполнить поиск ближайших соседей заданного вектора запроса:
query_vector = np.random.randn(1, dim)
num_nearest_neighbors = 5
labels, distances = loaded_index.knn_query(query_vector, k=num_nearest_neighbors)
print("Nearest neighbors:", labels)
print("Distances:", distances)
Этот код генерирует случайный вектор запроса и находит 5 его ближайших соседей в загруженном индексе.
Вау, ты дочитал до конца, ты действительно прекрасен
Я надеюсь, что статья помогла вам понять или начать работу с базой данных Vector.
Вот и все Народ…
ЕСЛИ вы дочитали до этого места, то….
