Погрузитесь глубоко в мир векторных баз данных — передовую область, где многомерные данные обеспечивают быстрый и точный поиск. В эпоху, когда доминируют машинное обучение, внедрения и семантический поиск, традиционные структуры баз данных часто не справляются с потоком векторизованных данных. Познакомьтесь с базами данных векторов: они созданы для хранения, управления и извлечения данных в форме векторов. Они стали основой многих приложений на базе искусственного интеллекта — от систем рекомендации контента до современных моделей НЛП. Путешествуя по этому увлекательному технологическому фронту, мы исследуем тонкости векторных баз данных, то, как они совершают революцию в хранении и извлечении данных и почему они меняют правила игры в нашем мире, управляемом данными.

Обзор

Базы данных векторов — это базы данных, предназначенные для эффективной обработки и поиска в больших объемах многомерных векторов. Традиционные реляционные базы данных не оптимизированы для поиска многомерных векторов, что может потребовать больших вычислительных затрат.

В контексте машинного обучения и искусственного интеллекта многомерные векторы часто представляют собой встраивания или другие типы векторов признаков, полученные из данных, таких как изображения, текст или звук. Эти внедрения сжимают необработанные данные в форму, в которой семантически схожие элементы расположены близко друг к другу в векторном пространстве.

Базы данных векторов позволяют осуществлять эффективный поиск «ближайших соседей», который находит векторы, наиболее похожие на заданный вектор запроса. Это имеет решающее значение в таких приложениях, как поиск изображений или текста, системы рекомендаций и т. д.

Что такое вектор в базе данных векторов?

В контексте векторной базы данных «вектор» — это одномерный массив чисел, который представляет данные в многомерном пространстве. Это представление часто получается из необработанных данных посредством таких процессов, как внедрение или извлечение признаков. Идея состоит в том, что схожие элементы данных будут иметь схожие векторные представления, даже если они различаются в исходной форме.

Векторы имеют основополагающее значение в различных задачах машинного обучения и обработки данных, поскольку они позволяют алгоритмам работать в согласованном формате и фиксировать семантическое сходство между точками данных.

Пример:

Давайте рассмотрим текстовые данные. Предположим, у нас есть два предложения:

  1. «Кошка сидела на коврике».
  2. «Кошка отдыхала на ковре».

Хотя в этих предложениях используются разные слова, их значения очень похожи. Теперь, если бы мы преобразули эти предложения в векторы, используя метод встраивания слов, например Word2Vec, они могли бы выглядеть примерно так:

(Примечание. Это упрощенные векторы. На практике вложения часто имеют сотни измерений.)

  1. The cat sat on the mat. → [0.1, 0.8, -0.5, 0.2, ...] (вектор, скажем, 300 измерений)
  2. The feline rested on the rug. → [0.12, 0.79, -0.52, 0.25, ...] (еще один вектор из 300 измерений)

Несмотря на то, что необработанные предложения различаются, их векторные представления близки в многомерном пространстве, что указывает на их семантическое сходство. База данных векторов может эффективно хранить эти векторы и по вектору запроса быстро находить наиболее похожие векторы (предложения) в базе данных.

Что такое векторные вложения?

Векторные внедрения, часто называемые просто «вложениями», представляют собой плотные векторные представления объектов данных — таких как слова, предложения, документы или даже изображения и звуки — в непрерывном векторном пространстве. Основная цель этих вложений — уловить семантическое или контекстное значение данных, чтобы похожие объекты находились близко друг к другу в этом векторном пространстве, а разнородные — дальше друг от друга.

Вот более глубокое погружение в концепцию:

  1. Вложения слов. Это, пожалуй, самый известный тип встраивания. Такие модели, как Word2Vec, GloVe и FastText, представляют отдельные слова как многомерные векторы, улавливающие семантические значения. Например, в таком пространстве векторы «короля» и «королевы» будут ближе друг к другу, чем векторы «короля» и «яблока».
  2. Встраивание предложений/документов. Хотя встраивание слов представляет собой отдельные слова, также необходимо уловить семантическое значение целых предложений или документов. Такие модели, как Doc2Vec, универсальный кодировщик предложений, и модели на основе преобразователей, такие как BERT, могут генерировать внедрения для более длинных фрагментов текста.
  3. Встраивание изображений: с помощью моделей глубокого обучения, особенно сверточных нейронных сетей (CNN), изображения могут быть преобразованы в векторы в многомерном пространстве. Подобные изображения будут иметь более близкое векторное представление.
  4. Эмбедирование звука. Аудиоданные, будь то музыка, речь или окружающие звуки, также можно преобразовать в векторные представления с использованием таких методов, как спектрограммы, в сочетании с моделями глубокого обучения.

Основным преимуществом внедрений является их способность фиксировать сложные отношения и закономерности в данных и представлять их в более компактном и плотном формате. Такое компактное представление делает их полезными для широкого спектра задач, включая поиск по сходству, кластеризацию, а также в качестве входных функций для более сложных моделей машинного обучения.

Популярность векторных баз данных

Векторные базы данных приобрели популярность по нескольким причинам, во многом обусловленным достижениями в области машинного обучения, науки о данных и растущим спросом на персонализированные и интеллектуальные приложения:

  1. Встраивания и представления. С развитием глубокого обучения данные — будь то текст, изображение, аудио или другие типы — часто преобразуются в многомерные векторы, называемые встраиваниями. Эти внедрения отражают семантическую сущность данных. Для эффективной работы с этими вложениями необходимы специализированные базы данных, такие как векторные базы данных.
  2. Масштаб данных. Объем данных, обрабатываемых и анализируемых сегодня, огромен. Традиционным базам данных сложно обеспечить своевременный поиск по многомерным векторам такого масштаба.
  3. Спрос на приложения реального времени. Многие современные приложения, такие как системы рекомендаций, личные помощники и поисковые системы, требуют ответов в режиме реального времени или почти в реальном времени. Базы данных векторов позволяют осуществлять быстрый поиск по сходству, что позволяет своевременно реагировать.
  4. Персонализация. Персонализированный опыт работы в приложениях и веб-сайтах достигается за счет понимания предпочтений пользователя, часто представленных в виде векторов. Чтобы получить контент или продукты, похожие на предпочтения пользователя, решающее значение приобретает быстрый поиск векторного сходства.
  5. Достижения в области обработки естественного языка (NLP): модели NLP, особенно преобразователи, такие как BERT и GPT, создают векторные представления текста. Эти векторы используются в различных приложениях, таких как семантический поиск, чат-боты и рекомендации контента.
  6. Мультимедийный контент. С ростом количества мультимедийного контента, такого как изображения, видео и аудио, в Интернете возникает необходимость извлекать и классифицировать этот контент на основе сходства. Векторные базы данных помогают в этом, обеспечивая эффективный поиск вложений мультимедиа.
  7. Трансферное обучение: предварительно обученные модели создают внедрения, которые можно использовать в различных задачах. Этот процесс, называемый трансферным обучением, стал ключевым достижением в области искусственного интеллекта, приведшим к более широкому использованию встраивания и, как следствие, векторных баз данных.
  8. Открытый исходный код и поддержка сообщества. Некоторые векторные базы данных имеют открытый исходный код и окружены активными сообществами, что облегчает их внедрение и интеграцию в различные системы.

По мере развития методов машинного обучения и роста потребности в персонализированных и семантических приложениях реального времени растет и потребность в эффективных способах обработки и поиска в многомерных векторных данных, что делает векторные базы данных все более популярными.

Начало работы с векторными базами данных

Начало работы с векторными базами данных предполагает понимание основополагающих концепций, выбор базы данных, соответствующей вашим потребностям, и погружение в практические эксперименты. Вот пошаговое руководство, которое поможет вам начать работу:

Поймите основы

  • Ознакомьтесь с векторными представлениями, вложениями и концепцией поиска по сходству в многомерных пространствах.
  • Узнайте о таких показателях расстояния, как косинусное сходство и евклидово расстояние, которые часто используются в этих базах данных.

Выберите базу данных векторов

  • Исходя из ваших требований (масштаб, скорость, простота использования и т.д.), выбирайте векторную базу данных. Некоторые популярные варианты — FAISS, Annoy и Milvus.
  • Просмотрите документацию, учебные пособия и все доступные сравнения тестов, чтобы убедиться, что они подходят для вашего проекта.

Установка и настройка

  • Установите выбранную векторную базу данных или библиотеку.
  • Для некоторых баз данных вам также может потребоваться настроить компоненты инфраструктуры, такие как серверные части хранилища или конфигурации индексирования.

Практические эксперименты

  • Начните с простого набора данных. Например, если вы работаете с текстом, вы можете использовать встраивание слов из таких моделей, как Word2Vec, или встраивание предложений из таких моделей, как BERT.
  • Вставьте эти векторы в базу данных и попрактикуйтесь в запросе похожих векторов.

Интеграция с конвейерами машинного обучения

  • Если у вас есть модель машинного обучения, генерирующая внедрения (например, модель глубокого обучения для распознавания изображений), интегрируйте эту модель с векторной базой данных. Это позволит вам хранить вложения и извлекать похожие из вашей базы данных.

Оптимизация

  • Поймите механизмы индексирования, предоставляемые выбранной вами базой данных. Индексирование может значительно ускорить операции поиска.
  • Узнайте о гиперпараметрах или конфигурациях, специфичных для вашей базы данных, и поэкспериментируйте с ними для достижения оптимальной производительности.

Масштабирование и развертывание

  • Если вы работаете над реальным приложением, вам нужно подумать о масштабировании базы данных для обработки более крупных наборов данных и более высоких нагрузок запросов.
  • Разверните базу данных векторов в производственной среде, учитывая такие факторы, как избыточность, резервное копирование и мониторинг.

Оставайтесь в курсе и общайтесь с сообществом

  • Область векторных баз данных быстро развивается. Присоединяйтесь к форумам, сообществам или спискам рассылки, связанным с выбранной вами базой данных, чтобы быть в курсе последних событий и лучших практик.
  • Взаимодействие с сообществом также может помочь в устранении неполадок и понимании расширенных вариантов использования.

Расширить знания

  • Когда вы освоитесь, изучите более сложные темы, такие как гибридный поиск (сочетание векторного поиска с традиционным поиском) или мультимодальный поиск (поиск по различным типам данных, например, текста и изображений).

Лучший способ обучения – это практические эксперименты. Настройка простого проекта и его итерация помогут понять нюансы и возможности векторных баз данных.

Выбор векторных баз данных

Существует несколько векторных баз данных, как бесплатных (с открытым исходным кодом), так и платных, которые удовлетворяют различным потребностям и масштабам. Вот список некоторых примечательных из них:

Бесплатно/с открытым исходным кодом:

FAISS (поиск сходства с помощью искусственного интеллекта в Facebook)

Это одна из самых популярных библиотек для эффективного поиска по сходству и кластеризации плотных векторов, разработанная Facebook Research.

Раздражать (приблизительные ближайшие соседи, о да)

Разработанный Spotify, Annoy оптимизирован для использования памяти и позволяет обмениваться статическими файлами между процессами. Это отлично подходит для случаев использования, где приоритетными являются высокоскоростные запросы и низкие затраты памяти.

Милвус

База данных векторов с открытым исходным кодом, предназначенная для встроенного поиска по сходству и анализа. Он поддерживает несколько алгоритмов индексации и предназначен для крупномасштабных наборов данных.

NGT (граф соседства и дерево для индексации)

Разработанный Yahoo Japan, NGT обеспечивает высокоскоростной поиск по большим наборам данных.

HNSW (Иерархический навигационный малый мир)

Это эффективный алгоритм приблизительного поиска ближайшего соседа, который существует на нескольких языках.

Платный/Коммерческий:

Сосновая шишка

Служба управляемой базы данных векторов, обеспечивающая масштабируемость, производительность и простоту использования для компаний, желающих развернуть поиск по сходству без эксплуатационных накладных расходов.

Веспа

Vespa, изначально разработанная Yahoo, представляет собой мощную платформу, поддерживающую как традиционный текстовый поиск, так и поиск по векторному сходству. Хотя Vespa имеет открытый исходный код, они также предлагают размещенное облачное решение, которое требует дополнительных затрат.

Плетение

Граф знаний, поддерживающий поиск семантических векторов. Weaviate имеет открытый исходный код, но они также предлагают функции и поддержку корпоративного уровня за определенную плату.

Джина

Нейронная поисковая среда, позволяющая разработчикам создавать системы поиска для различных типов данных (текста, изображений и т. д.) с глубоким обучением. Хотя основная платформа имеет открытый исходный код, они предлагают корпоративные решения, которые могут быть платными.

При выборе векторной базы данных учитывайте такие факторы, как простота использования, масштабируемость, поддержка сообщества, возможности интеграции и конкретные функции, соответствующие вашим потребностям. Зачастую полезно начать с решения с открытым исходным кодом, чтобы поэкспериментировать и понять ваши требования, прежде чем переходить на платное решение.

Варианты использования векторных баз данных

Векторные базы данных отлично подходят для сценариев, где необходимо искать, сравнивать или кластеризовать многомерные данные на основе сходства. Вот некоторые из наиболее часто используемых случаев:

  1. Рекомендация по содержанию: рекомендуйте статьи, музыку, фильмы или продукты на основе сходства с предпочтениями пользователя или прошлым взаимодействием. Например, если пользователь слушает определенную песню, векторная база данных может помочь найти песни с похожим вложением, чтобы предложить их в качестве следующей.
  2. Поиск и извлечение изображений: учитывая изображение (или вектор признаков, полученный из изображения), найдите похожие изображения в базе данных. Это часто встречается в поисковых системах с обратным изображением.
  3. Семантический текстовый поиск. Вместо поиска по ключевым словам используйте встраивания для поиска документов или статей, которые семантически связаны с запросом, даже если они не имеют общих ключевых слов.
  4. Персонализированная реклама: показ рекламы на основе семантического содержания истории просмотров или предпочтений пользователя, что обеспечивает более высокую релевантность.
  5. Распознавание лиц: учитывая входное лицо (преобразованное в вложение), найдите похожие вставки лиц в базе данных для идентификации людей.
  6. Анализ голоса и аудио: поиск похожих аудиоклипов или выявление закономерностей в голосовых командах путем сравнения вложений.
  7. Обнаружение аномалий: в многомерных данных найдите векторы (точки данных), которые выделяются среди остальных, указывая на потенциальные аномалии.
  8. Открытие лекарств. В биоинформатике молекулярные структуры можно представить в виде векторов. Поиск молекул со схожими свойствами (через их векторные представления) может помочь в открытии лекарств.
  9. Поиск продуктов в электронной коммерции. Улучшайте результаты поиска продуктов, учитывая семантическое значение поисковых запросов и описаний продуктов, обеспечивая более релевантные предложения продуктов.
  10. Чат-боты и виртуальные помощники. Понимайте намерения пользователя, сравнивая семантическое сходство пользовательского ввода с известными вопросами или командами.
  11. Поиск видео: поиск видеоконтента на основе сцен, действий или объектов, присутствующих в видео, путем сравнения их вложений.
  12. Дополненная реальность (AR): сравнивайте объекты реального мира, захваченные устройствами AR, с базой данных вложений объектов, чтобы предоставить соответствующую информацию или интерактивность.
  13. Системы памяти переводов: при языковом переводе находите ранее переведенные предложения или фразы, которые семантически похожи на новый ввод, что сокращает лишние усилия по переводу.
  14. Категоризация и кластеризация: группируйте похожие элементы, будь то документы, изображения или данные любого другого типа, на основе их векторных представлений.

Эти варианты использования подчеркивают ценность возможности быстро и эффективно сравнивать сходства между многомерными векторами — возможность, для которой векторные базы данных специально разработаны.

Пример использования базы данных векторов

Мы приводим простой пример с использованием библиотеки FAISS, поскольку это одна из самых популярных векторных баз данных. В этом примере мы создадим индекс, добавим несколько векторов, а затем запросим индекс для ближайших соседей данного вектора.

Настройка FAISS: Прежде чем углубляться в код, убедитесь, что у вас установлен FAISS. Вы можете установить его через pip:

pip install faiss-cpu  # for CPU version

Или, если у вас есть графический процессор:

pip install faiss-gpu  # for GPU version

Пример кода:

import numpy as np
import faiss

# 1. Generate some random vectors
dimension = 64  # vector dimension
num_vectors = 1000

# Using numpy to create random float32 vectors
data = np.random.random((num_vectors, dimension)).astype('float32')

# A random query vector
query_vector = np.random.random((1, dimension)).astype('float32')

# 2. Build a FAISS index
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
print(f"Index is trained: {index.is_trained}")

# 3. Add vectors to the index
index.add(data)
print(f"Total vectors in index: {index.ntotal}")

# 4. Search the index for the 5 nearest neighbors of the query_vector
k = 5  # we want the 5 nearest neighbors
distances, indices = index.search(query_vector, k)

print(f"Indices of the nearest neighbors:\n{indices}")
print(f"Distances to the nearest neighbors:\n{distances}")

Это базовый пример. FAISS поддерживает различные типы индексов: от плоских (как в этом примере) до иерархических, которые могут эффективно обрабатывать миллионы векторов. В зависимости от размера вашего набора данных и конкретных потребностей вы можете изучить другие стратегии индексации, предоставляемые FAISS.

Заключение

Завершая наше исследование векторных баз данных, становится очевидным, что они служат маяком инноваций в нашу эпоху интенсивного использования данных. Эти специализированные базы данных переопределяют парадигмы хранения и поиска данных: от создания сложных рекомендательных механизмов до решения современных задач НЛП. Поскольку машинное обучение и внедрение продолжают развиваться, спрос на эффективное управление векторами будет только возрастать. Векторные базы данных — это не просто мимолетный технологический тренд; они представляют собой незаменимый набор инструментов, устраняющий разрыв между огромными океанами данных и значимыми, действенными идеями. Следите за развивающимся миром хранения данных и держите векторные базы данных на своем технологическом радаре — они, несомненно, формируют будущее приложений, управляемых искусственным интеллектом.

Если вы готовы погрузиться глубже, изучить новые перспективы и присоединиться к сообществу увлеченных учеников, я приглашаю вас связаться со мной на различных платформах социальных сетей.

Средний • LinkedIn • Твиттер • Фейсбук • Инстаграм • Веб-сайт

Вам понравилось это произведение? Если да, заставьте значок «Хлопок» танцевать под ваши щелчки, как будто это последний день на Земле! Помните, каждый читатель может услышать аплодисменты до 50 раз!