Muda uliokadiriwa wa kusoma: 9 minuti
Katika wiki za hivi karibuni, kumekuwa na ongezeko la maslahi ya wawekezaji katika hifadhidata za vekta. Tangu mwanzoni mwa 2023 tumegundua kuwa:
Wacha tuone kwa undani zaidi hifadhidata za vekta ni nini.
Hifadhidata za vekta hutegemea sana upachikaji wa vekta, aina ya uwakilishi wa data ambayo hubeba ndani yake maelezo ya kisemantiki muhimu kwa AI kupata uelewa na kudumisha kumbukumbu ya muda mrefu ya kutumia wakati wa kutekeleza shughuli ngumu.
Vipandikizi vya vekta ni kama ramani, lakini badala ya kutuonyesha mahali vitu viko ulimwenguni, hutuonyesha mahali vitu viko kwenye kitu kinachoitwa. nafasi ya vekta. Nafasi ya Vector ni aina ya uwanja mkubwa wa michezo ambapo kila kitu kina nafasi yake ya kucheza. Fikiria kuwa una kundi la wanyama: paka, mbwa, ndege na samaki. Tunaweza kuunda upachikaji wa vekta kwa kila picha kwa kuipa nafasi maalum kwenye uwanja wa michezo. Paka inaweza kuwa katika kona moja, mbwa kwa upande mwingine. Ndege inaweza kuwa angani na samaki wanaweza kuwa katika bwawa. Mahali hapa ni nafasi ya multidimensional. Kila mwelekeo unafanana na vipengele tofauti vyao, kwa mfano, samaki wana mapezi, ndege wana mbawa, paka na mbwa wana miguu. Kipengele kingine chao kinaweza kuwa kwamba samaki ni wa maji, ndege hasa wa angani, na paka na mbwa chini. Mara tu tunapokuwa na vekta hizi, tunaweza kutumia mbinu za hisabati kuziweka katika vikundi kulingana na mfanano wao. Kulingana na habari tunayoshikilia,
Kwa hivyo, upachikaji wa vekta ni kama ramani inayotusaidia kupata mfanano kati ya vitu vilivyo katika nafasi ya vekta. Kama vile ramani hutusaidia kuabiri ulimwengu, upachikaji wa vekta hutusaidia kusogeza kwenye uwanja wa michezo wa vekta.
Wazo kuu ni kwamba upachikaji ambao unafanana kisemantiki kwa kila mmoja una umbali mdogo kati yao. Ili kujua jinsi zinavyofanana, tunaweza kutumia vitendaji vya umbali wa vekta kama vile umbali wa Euclidean, umbali wa cosine, n.k.
Maktaba za vekta kuhifadhi upachikaji wa vekta katika faharisi kwenye kumbukumbu, ili kufanya utafutaji wa kufanana. Maktaba za Vekta zina sifa/vizuizi vifuatavyo:
Kuna maktaba nyingi za utaftaji wa vekta zinazopatikana: FAISS wa Facebook, Annoy na Spotify na ScanNN na Google. FAISS hutumia njia ya kuunganisha, Annoy hutumia miti na ScanNN hutumia mgandamizo wa vekta. Kuna mabadiliko ya utendaji kwa kila moja, ambayo tunaweza kuchagua kulingana na vipimo vyetu vya utendakazi.
Kipengele kikuu kinachotofautisha hifadhidata za vekta kutoka kwa maktaba za vekta ni uwezo wa kuhifadhi, kusasisha na kufuta data. Hifadhidata za Vekta zina msaada wa CRUD kamili (unda, soma, sasisha na ufute) ambayo hutatua mapungufu ya maktaba ya vekta.
Kwa kifupi, hifadhidata ya vekta hutoa suluhisho bora zaidi la kushughulikia upachikaji wa vekta kwa kushughulikia mapungufu ya fahirisi za vekta zinazojitosheleza kama ilivyojadiliwa katika vidokezo vilivyotangulia.
Lakini ni nini hufanya hifadhidata za vekta kuwa bora kuliko hifadhidata za jadi?
Hifadhidata za kitamaduni zimeundwa kuhifadhi na kuepua data iliyopangwa kwa kutumia miundo inayohusiana, ambayo ina maana kwamba imeboreshwa kwa hoja kulingana na safu wima na safu mlalo za data. Ingawa inawezekana kuhifadhi upachikaji wa vekta katika hifadhidata za kitamaduni, hifadhidata hizi hazijaboreshwa kwa shughuli za vekta na haziwezi kufanya utafutaji wa mfanano au shughuli nyingine changamano kwenye hifadhidata kubwa kwa ufanisi.
Hii ni kwa sababu hifadhidata za kitamaduni hutumia mbinu za kuorodhesha kulingana na aina rahisi za data, kama vile mifuatano au nambari. Mbinu hizi za kuorodhesha hazifai data ya vekta, ambayo ina mwelekeo wa juu na inahitaji mbinu maalum za kuorodhesha kama vile faharasa zilizogeuzwa au miti ya anga.
Pia, hifadhidata za kitamaduni hazijaundwa kushughulikia idadi kubwa ya data isiyo na muundo au nusu ambayo mara nyingi huhusishwa na upachikaji wa vekta. Kwa mfano, picha au faili ya sauti inaweza kuwa na mamilioni ya pointi za data, ambazo hifadhidata za jadi haziwezi kushughulikia kwa ufanisi.
Hifadhidata za Vekta, kwa upande mwingine, zimeundwa mahsusi kuhifadhi na kupata data ya vekta na zimeboreshwa kwa utafutaji wa kufanana na shughuli zingine ngumu kwenye hifadhidata kubwa. Wanatumia mbinu maalum za kuorodhesha na algoriti iliyoundwa kufanya kazi na data ya hali ya juu, na kuzifanya ziwe bora zaidi kuliko hifadhidata za jadi za kuhifadhi na kupata vipachiko vya vekta.
Sasa kwa kuwa umesoma sana juu ya hifadhidata za vekta, unaweza kuwa unajiuliza, zinafanyaje kazi? Hebu tuangalie.
Sote tunajua jinsi hifadhidata za uhusiano zinavyofanya kazi: huhifadhi mifuatano, nambari, na aina zingine za data ya kiwango katika safu mlalo na safu wima. Kwa upande mwingine, hifadhidata ya vekta inafanya kazi kwenye viveta, kwa hivyo jinsi inavyoboreshwa na kuulizwa ni tofauti kabisa.
Katika hifadhidata za kitamaduni, kwa kawaida tunaulizia safumlalo katika hifadhidata ambapo thamani kwa kawaida inalingana na hoja yetu haswa. Katika hifadhidata za vekta, tunatumia kipimo cha mfanano ili kupata vekta ambayo inafanana zaidi na hoja yetu.
Hifadhidata ya vekta hutumia mseto wa algoriti kadhaa ambazo zote hushiriki katika utafutaji wa karibu wa jirani (ANN). Kanuni hizi huboresha utafutaji kwa hashing, quantization, au utafutaji unaotegemea grafu.
Algoriti hizi zimekusanywa katika bomba ambalo hutoa urejeshaji wa haraka na sahihi wa majirani wa vekta iliyoulizwa. Kwa kuwa hifadhidata ya vekta hutoa takriban matokeo, biashara kuu tunazozingatia ni kati ya usahihi na kasi. Kadiri matokeo yalivyo sahihi zaidi, ndivyo swala litakavyokuwa polepole. Hata hivyo, mfumo mzuri unaweza kutoa utafutaji wa haraka sana kwa usahihi wa karibu kabisa.
Hifadhidata za Vekta ni zana yenye nguvu ya utafutaji wa kufanana na shughuli nyingine ngumu kwenye seti kubwa za data, ambazo haziwezi kufanywa kwa ufanisi kwa kutumia hifadhidata za jadi. Ili kuunda hifadhidata ya vekta inayofanya kazi, upachikaji ni muhimu, kwani zinanasa maana ya kisemantiki ya data na kuwezesha utafutaji sahihi wa mfanano. Tofauti na maktaba za vekta, hifadhidata za vekta zimeundwa kutoshea kesi yetu ya utumiaji, na kuzifanya ziwe bora kwa programu ambapo utendakazi na ukubwa ni muhimu. Kwa kuongezeka kwa kujifunza kwa mashine na akili bandia, hifadhidata za vekta zinazidi kuwa muhimu kwa anuwai ya programu ikijumuisha mifumo ya wapendekezaji, utaftaji wa picha, ufanano wa kisemantiki na orodha inaendelea. Kadiri uga unavyoendelea kubadilika, tunaweza kutarajia kuona utumizi bora zaidi wa hifadhidata za vekta katika siku zijazo.
Ercole Palmeri
Operesheni ya ophthalmoplasty kwa kutumia kitazamaji cha kibiashara cha Apple Vision Pro ilifanywa katika Catania Polyclinic…
Kukuza ujuzi mzuri wa magari kupitia kupaka rangi huwatayarisha watoto kwa ujuzi changamano zaidi kama vile kuandika. Kupaka rangi...
Sekta ya majini ni nguvu ya kweli ya kiuchumi duniani, ambayo imepitia kwenye soko la bilioni 150 ...
Jumatatu iliyopita, Financial Times ilitangaza makubaliano na OpenAI. FT inatoa leseni kwa uandishi wake wa habari wa kiwango cha kimataifa…