পড়ার আনুমানিক সময়: 9 minuti
সাম্প্রতিক সপ্তাহগুলিতে, ভেক্টর ডেটাবেসগুলিতে বিনিয়োগকারীদের আগ্রহ বৃদ্ধি পেয়েছে। 2023 এর শুরু থেকে আমরা লক্ষ্য করেছি যে:
আসুন আরও বিস্তারিতভাবে দেখি ভেক্টর ডাটাবেস কি।
ভেক্টর ডাটাবেসগুলি ভেক্টর এমবেডিংয়ের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে, এক ধরনের ডেটা উপস্থাপনা যা এটির মধ্যে AI এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ শব্দার্থিক তথ্য বহন করে এবং জটিল ক্রিয়াকলাপগুলি চালানোর সময় দীর্ঘমেয়াদী মেমরি বোঝার জন্য এবং বজায় রাখে।
ভেক্টর এম্বেডগুলি একটি মানচিত্রের মতো, কিন্তু বিশ্বের জিনিসগুলি কোথায় আছে তা দেখানোর পরিবর্তে, তারা আমাদের দেখায় যে জিনিসগুলি কোথায় আছে ভেক্টর স্থান। ভেক্টর স্থান একটি বড় খেলার মাঠ যেখানে সবকিছু খেলার জায়গা আছে. কল্পনা করুন যে আপনার কাছে একদল প্রাণী রয়েছে: একটি বিড়াল, একটি কুকুর, একটি পাখি এবং একটি মাছ। আমরা খেলার মাঠে একটি বিশেষ অবস্থান দিয়ে প্রতিটি চিত্রের জন্য একটি ভেক্টর এম্বেড তৈরি করতে পারি। বিড়াল এক কোণে থাকতে পারে, অন্য দিকে কুকুর। পাখি হতে পারে আকাশে আর মাছ হতে পারে পুকুরে। এই স্থানটি একটি বহুমাত্রিক স্থান। প্রতিটি মাত্রা তাদের বিভিন্ন দিকের সাথে মিলে যায়, উদাহরণস্বরূপ, মাছের পাখনা আছে, পাখির ডানা আছে, বিড়াল এবং কুকুরের পা আছে। তাদের আরেকটি দিক হতে পারে যে মাছ জলের, পাখি প্রধানত আকাশের এবং বিড়াল এবং কুকুর মাটিতে। একবার আমাদের কাছে এই ভেক্টরগুলি থাকলে, আমরা তাদের মিলের উপর ভিত্তি করে তাদের গোষ্ঠীবদ্ধ করতে গাণিতিক কৌশলগুলি ব্যবহার করতে পারি। আমাদের কাছে থাকা তথ্যের ভিত্তিতে,
সুতরাং, ভেক্টর এম্বেডিংগুলি একটি মানচিত্রের মতো যা আমাদের ভেক্টর স্থানের জিনিসগুলির মধ্যে মিল খুঁজে পেতে সহায়তা করে। একটি মানচিত্র যেমন আমাদের বিশ্বে নেভিগেট করতে সাহায্য করে, তেমনি ভেক্টর এম্বেডগুলি ভেক্টর খেলার মাঠে নেভিগেট করতে সহায়তা করে।
মূল ধারণা হল যে এম্বেডগুলি শব্দার্থগতভাবে একে অপরের সাথে মিল রয়েছে তাদের মধ্যে একটি ছোট দূরত্ব রয়েছে। তারা কতটা মিল তা খুঁজে বের করতে, আমরা ভেক্টর দূরত্ব ফাংশন যেমন ইউক্লিডীয় দূরত্ব, কোসাইন দূরত্ব ইত্যাদি ব্যবহার করতে পারি।
ভেক্টর লাইব্রেরি মেমরিতে ইনডেক্সে ভেক্টরের এম্বেডিং সঞ্চয় করে, যাতে সাদৃশ্য অনুসন্ধান করা যায়। ভেক্টর লাইব্রেরিগুলির নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য/সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
অনেক ভেক্টর অনুসন্ধান লাইব্রেরি উপলব্ধ আছে: ফেসবুকের FAISS, বিরক্ত Spotify দ্বারা এবং স্ক্যানএনএন Google দ্বারা। FAISS ক্লাস্টারিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, Annoy গাছ ব্যবহার করে এবং ScanNN ভেক্টর কম্প্রেশন ব্যবহার করে। প্রতিটির জন্য একটি পারফরম্যান্স ট্রেড-অফ রয়েছে, যা আমরা আমাদের অ্যাপ্লিকেশন এবং পারফরম্যান্স মেট্রিক্সের উপর ভিত্তি করে বেছে নিতে পারি।
প্রধান বৈশিষ্ট্য যা ভেক্টর লাইব্রেরি থেকে ভেক্টর ডেটাবেসকে আলাদা করে তা হল ডেটা সংরক্ষণাগার, আপডেট এবং মুছে ফেলার ক্ষমতা। ভেক্টর ডাটাবেস CRUD সমর্থন আছে সম্পূর্ণ (তৈরি, পড়া, আপডেট এবং মুছে) যা একটি ভেক্টর লাইব্রেরির সীমাবদ্ধতা সমাধান করে।
সংক্ষেপে, একটি ভেক্টর ডাটাবেস ভেক্টর এম্বেডগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি উচ্চতর সমাধান প্রদান করে যা পূর্ববর্তী পয়েন্টগুলিতে আলোচিত স্বয়ংসম্পূর্ণ ভেক্টর সূচকগুলির সীমাবদ্ধতাগুলিকে সম্বোধন করে।
কিন্তু কি ভেক্টর ডাটাবেস ঐতিহ্যগত ডাটাবেস থেকে উচ্চতর করে তোলে?
প্রথাগত ডাটাবেসগুলি রিলেশনাল মডেলগুলি ব্যবহার করে স্ট্রাকচার্ড ডেটা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মানে তারা কলাম এবং ডেটার সারিগুলির উপর ভিত্তি করে প্রশ্নের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। যদিও প্রথাগত ডাটাবেসে ভেক্টর এমবেডিংগুলি সংরক্ষণ করা সম্ভব, এই ডেটাবেসগুলি ভেক্টর অপারেশনগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয় না এবং বড় ডেটাসেটে সাদৃশ্য অনুসন্ধান বা অন্যান্য জটিল অপারেশনগুলি দক্ষতার সাথে সম্পাদন করতে পারে না।
এর কারণ হল প্রথাগত ডাটাবেসগুলি স্ট্রিং বা সংখ্যার মতো সাধারণ ডেটা টাইপের উপর ভিত্তি করে ইন্ডেক্সিং কৌশল ব্যবহার করে। এই সূচীকরণ কৌশলগুলি ভেক্টর ডেটার জন্য উপযুক্ত নয়, যার উচ্চ মাত্রা রয়েছে এবং বিশেষ সূচীকরণ কৌশলগুলির প্রয়োজন যেমন ইনভার্টেড ইনডেক্স বা স্থানিক গাছ।
এছাড়াও, প্রথাগত ডাটাবেসগুলি ভেক্টর এম্বেডগুলির সাথে যুক্ত প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত বা আধা-কাঠামোগত ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়নি। উদাহরণস্বরূপ, একটি চিত্র বা অডিও ফাইলে লক্ষ লক্ষ ডেটা পয়েন্ট থাকতে পারে, যা ঐতিহ্যগত ডাটাবেসগুলি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে পারে না।
অন্যদিকে, ভেক্টর ডেটাবেসগুলি বিশেষভাবে ভেক্টর ডেটা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং বড় ডেটাসেটে সাদৃশ্য অনুসন্ধান এবং অন্যান্য জটিল ক্রিয়াকলাপের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। তারা উচ্চ-মাত্রিক ডেটার সাথে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা বিশেষ ইন্ডেক্সিং কৌশল এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, যা ভেক্টর এম্বেডগুলি সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য ঐতিহ্যগত ডাটাবেসের তুলনায় অনেক বেশি দক্ষ করে তোলে।
এখন যেহেতু আপনি ভেক্টর ডাটাবেস সম্পর্কে অনেক কিছু পড়েছেন, আপনি হয়তো ভাবছেন, তারা কীভাবে কাজ করে? একবার দেখা যাক.
আমরা সবাই জানি কিভাবে রিলেশনাল ডাটাবেস কাজ করে: তারা সারি এবং কলামে স্ট্রিং, সংখ্যা এবং অন্যান্য ধরনের স্কেলার ডেটা সঞ্চয় করে। অন্যদিকে, একটি ভেক্টর ডাটাবেস ভেক্টরগুলিতে কাজ করে, তাই এটিকে অপ্টিমাইজ করা এবং জিজ্ঞাসা করার উপায়টি বেশ ভিন্ন।
প্রথাগত ডাটাবেসে, আমরা সাধারণত ডাটাবেসের সারিগুলির জন্য অনুসন্ধান করি যেখানে মান সাধারণত আমাদের প্রশ্নের সাথে ঠিক মেলে। ভেক্টর ডাটাবেসে, আমরা আমাদের প্রশ্নের সাথে সবচেয়ে বেশি মিল এমন একটি ভেক্টর খুঁজে পেতে একটি মিল মেট্রিক প্রয়োগ করি।
একটি ভেক্টর ডাটাবেস বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে যা সমস্তই নিকটতম প্রতিবেশী অনুসন্ধানে (ANN) অংশগ্রহণ করে। এই অ্যালগরিদমগুলি হ্যাশিং, কোয়ান্টাইজেশন বা গ্রাফ-ভিত্তিক অনুসন্ধানের মাধ্যমে অনুসন্ধানটিকে অপ্টিমাইজ করে।
এই অ্যালগরিদমগুলিকে একটি পাইপলাইনে একত্রিত করা হয় যা একটি অনুসন্ধান করা ভেক্টরের প্রতিবেশীদের দ্রুত এবং সঠিক পুনরুদ্ধার প্রদান করে। যেহেতু ভেক্টর ডাটাবেস আনুমানিক ফলাফল প্রদান করে, তাই আমরা বিবেচনা করি প্রধান ট্রেডঅফ হল যথার্থতা এবং গতির মধ্যে। ফলাফল যত বেশি সুনির্দিষ্ট হবে, কোয়েরি তত ধীর হবে। যাইহোক, একটি ভাল সিস্টেম কাছাকাছি-নিখুঁত নির্ভুলতার সাথে অতি দ্রুত অনুসন্ধান প্রদান করতে পারে।
ভেক্টর ডাটাবেসগুলি বৃহৎ ডেটা সেটগুলিতে সাদৃশ্য অনুসন্ধান এবং অন্যান্য জটিল ক্রিয়াকলাপের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার, যা ঐতিহ্যগত ডেটাবেসগুলি ব্যবহার করে কার্যকরভাবে সম্পাদন করা যায় না। একটি কার্যকরী ভেক্টর ডাটাবেস তৈরি করতে, এম্বেডগুলি অপরিহার্য, কারণ তারা ডেটার শব্দার্থগত অর্থ ক্যাপচার করে এবং সঠিক মিল অনুসন্ধান সক্ষম করে। ভেক্টর লাইব্রেরিগুলির বিপরীতে, ভেক্টর ডেটাবেসগুলি আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এগুলিকে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ করে যেখানে কর্মক্ষমতা এবং মাপযোগ্যতা গুরুত্বপূর্ণ। মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্থানের সাথে, ভেক্টর ডাটাবেসগুলি সুপারিশকারী সিস্টেম, চিত্র অনুসন্ধান, শব্দার্থগত মিল এবং তালিকাটি সহ বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে৷ যেহেতু ক্ষেত্রটি বিকশিত হতে থাকে, আমরা ভবিষ্যতে ভেক্টর ডাটাবেসের আরও উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন দেখতে আশা করতে পারি।
Ercole Palmeri
অ্যাপল ভিশন প্রো কমার্শিয়াল ভিউয়ার ব্যবহার করে ক্যাটানিয়া পলিক্লিনিকে একটি চক্ষুরোগ অপারেশন করা হয়েছিল...
রঙের মাধ্যমে সূক্ষ্ম মোটর দক্ষতার বিকাশ শিশুদের লেখার মতো জটিল দক্ষতার জন্য প্রস্তুত করে। রঙ…
নৌ সেক্টর একটি সত্যিকারের বৈশ্বিক অর্থনৈতিক শক্তি, যা 150 বিলিয়ন বাজারের দিকে নেভিগেট করেছে...
গত সোমবার, ফাইন্যান্সিয়াল টাইমস ওপেনএআই-এর সাথে একটি চুক্তি ঘোষণা করেছে। FT তার বিশ্বমানের সাংবাদিকতার লাইসেন্স দেয়...
