پڑھنے کا تخمینہ وقت: 9 منٹو
حالیہ ہفتوں میں، ویکٹر ڈیٹا بیس میں سرمایہ کاروں کی دلچسپی میں اضافہ ہوا ہے۔ 2023 کے آغاز سے ہم نے دیکھا ہے کہ:
آئیے مزید تفصیل سے دیکھتے ہیں کہ ویکٹر ڈیٹا بیس کیا ہیں۔
ویکٹر ڈیٹا بیسز ویکٹر ایمبیڈنگ پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں، ایک قسم کے ڈیٹا کی نمائندگی جو اپنے اندر سیمینٹک معلومات رکھتی ہے جو کہ AI کے لیے سمجھ حاصل کرنے اور پیچیدہ سرگرمیوں کو انجام دینے کے لیے طویل مدتی میموری کو برقرار رکھنے کے لیے اہم ہے۔
ویکٹر ایمبیڈز ایک نقشے کی طرح ہوتے ہیں، لیکن ہمیں یہ دکھانے کے بجائے کہ چیزیں دنیا میں کہاں ہیں، وہ ہمیں دکھاتے ہیں کہ چیزیں کہاں ہیں ویکٹر کی جگہ ویکٹر کی جگہ ایک بڑے کھیل کے میدان کی طرح ہے جہاں ہر چیز کو کھیلنے کی جگہ ہوتی ہے۔ تصور کریں کہ آپ کے پاس جانوروں کا ایک گروپ ہے: ایک بلی، ایک کتا، ایک پرندہ اور ایک مچھلی۔ ہم ہر تصویر کو کھیل کے میدان میں ایک خاص پوزیشن دے کر ایک ویکٹر ایمبیڈ بنا سکتے ہیں۔ بلی ایک کونے میں ہو سکتی ہے، کتا دوسری طرف۔ پرندہ آسمان میں ہو سکتا ہے اور مچھلی تالاب میں ہو سکتی ہے۔ یہ جگہ ایک کثیر جہتی جگہ ہے۔ ہر طول و عرض ان کے مختلف پہلوؤں سے مطابقت رکھتا ہے، مثال کے طور پر، مچھلی کے پنکھ ہوتے ہیں، پرندوں کے پر ہوتے ہیں، بلیوں اور کتوں کی ٹانگیں ہوتی ہیں۔ ان کا ایک اور پہلو یہ بھی ہو سکتا ہے کہ مچھلی کا تعلق پانی سے، پرندوں کا تعلق بنیادی طور پر آسمان سے اور بلی اور کتے زمین سے۔ ایک بار جب ہمارے پاس یہ ویکٹر ہو جائیں، تو ہم ان کی مماثلت کی بنیاد پر ان کو گروپ کرنے کے لیے ریاضی کی تکنیکوں کا استعمال کر سکتے ہیں۔ ہمارے پاس موجود معلومات کی بنیاد پر،
لہذا، ویکٹر ایمبیڈنگ ایک نقشے کی طرح ہیں جو ہمیں ویکٹر اسپیس میں چیزوں کے درمیان مماثلت تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے۔ جس طرح ایک نقشہ دنیا کو نیویگیٹ کرنے میں ہماری مدد کرتا ہے، اسی طرح ویکٹر ایمبیڈز ویکٹر کے کھیل کے میدان میں تشریف لے جانے میں مدد کرتے ہیں۔
کلیدی خیال یہ ہے کہ جو سرایتیں ایک دوسرے سے مماثلت رکھتی ہیں ان کے درمیان ایک چھوٹا فاصلہ ہوتا ہے۔ یہ جاننے کے لیے کہ وہ کتنے مماثل ہیں، ہم ویکٹر فاصلاتی افعال جیسے یوکلیڈین فاصلہ، کوسائن فاصلہ وغیرہ استعمال کر سکتے ہیں۔
ویکٹر لائبریریاں مماثلت کی تلاش کو انجام دینے کے لیے، میموری میں اشاریہ جات میں ویکٹر کی سرایت کو ذخیرہ کریں۔ ویکٹر لائبریریوں میں درج ذیل خصوصیات/حدود ہیں:
ویکٹر تلاش کی بہت سی لائبریریاں دستیاب ہیں: فیس بک کے FAISS، ناراض Spotify کی طرف سے اور اسکین این این گوگل کی طرف سے. FAISS کلسٹرنگ کا طریقہ استعمال کرتا ہے، Annoy درختوں کا استعمال کرتا ہے اور ScanNN ویکٹر کمپریشن کا استعمال کرتا ہے۔ ہر ایک کے لیے ایک پرفارمنس ٹریڈ آف ہے، جسے ہم اپنی درخواست اور کارکردگی کے میٹرکس کی بنیاد پر منتخب کر سکتے ہیں۔
اہم خصوصیت جو ویکٹر ڈیٹا بیس کو ویکٹر لائبریریوں سے ممتاز کرتی ہے وہ ڈیٹا کو محفوظ کرنے، اپ ڈیٹ کرنے اور حذف کرنے کی صلاحیت ہے۔ ویکٹر ڈیٹا بیس کو CRUD سپورٹ حاصل ہے۔ مکمل (بنائیں، پڑھیں، اپ ڈیٹ کریں اور حذف کریں) جو ویکٹر لائبریری کی حدود کو حل کرتی ہے۔
مختصراً، ایک ویکٹر ڈیٹا بیس خود ساختہ ویکٹر انڈیکس کی حدود کو دور کرتے ہوئے ویکٹر ایمبیڈز کو سنبھالنے کے لیے ایک اعلیٰ حل فراہم کرتا ہے جیسا کہ پچھلے نکات میں زیر بحث آیا ہے۔
لیکن کیا چیز ویکٹر ڈیٹا بیس کو روایتی ڈیٹا بیس سے برتر بناتی ہے؟
روایتی ڈیٹا بیس کو متعلقہ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے سٹرکچرڈ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور بازیافت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس کا مطلب ہے کہ وہ ڈیٹا کی کالموں اور قطاروں پر مبنی سوالات کے لیے موزوں ہیں۔ اگرچہ روایتی ڈیٹا بیس میں ویکٹر ایمبیڈنگز کو اسٹور کرنا ممکن ہے، لیکن یہ ڈیٹا بیس ویکٹر آپریشنز کے لیے موزوں نہیں ہیں اور بڑے ڈیٹا سیٹس پر مماثلت کی تلاش یا دیگر پیچیدہ آپریشنز کو مؤثر طریقے سے انجام نہیں دے سکتے ہیں۔
اس کی وجہ یہ ہے کہ روایتی ڈیٹا بیس سادہ ڈیٹا کی اقسام، جیسے تار یا نمبر پر مبنی اشاریہ سازی کی تکنیک استعمال کرتے ہیں۔ یہ اشاریہ سازی کی تکنیکیں ویکٹر ڈیٹا کے لیے موزوں نہیں ہیں، جس میں اعلی جہت ہوتی ہے اور اس کے لیے مخصوص اشاریہ سازی کی تکنیکوں کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ الٹی اشاریہ جات یا مقامی درخت۔
نیز، روایتی ڈیٹا بیسز کو بڑی مقدار میں غیر ساختہ یا نیم ساختہ ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیزائن نہیں کیا گیا ہے جو اکثر ویکٹر ایمبیڈز سے وابستہ ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک تصویر یا آڈیو فائل لاکھوں ڈیٹا پوائنٹس پر مشتمل ہو سکتی ہے، جسے روایتی ڈیٹا بیس مؤثر طریقے سے نہیں سنبھال سکتے۔
دوسری طرف ویکٹر ڈیٹا بیس خاص طور پر ویکٹر ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور بازیافت کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں اور بڑے ڈیٹا سیٹس پر مماثلت کی تلاش اور دیگر پیچیدہ کارروائیوں کے لیے موزوں ہیں۔ وہ خصوصی اشاریہ سازی کی تکنیکوں اور الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں جو اعلیٰ جہتی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں، جو انہیں ویکٹر ایمبیڈز کو ذخیرہ کرنے اور بازیافت کرنے کے لیے روایتی ڈیٹا بیس سے زیادہ موثر بناتے ہیں۔
اب جب کہ آپ ویکٹر ڈیٹا بیس کے بارے میں بہت کچھ پڑھ چکے ہیں، آپ سوچ رہے ہوں گے کہ وہ کیسے کام کرتے ہیں؟ آئیے ایک نظر ڈالتے ہیں۔
ہم سب جانتے ہیں کہ متعلقہ ڈیٹا بیس کیسے کام کرتے ہیں: وہ تاروں، نمبرز اور دیگر قسم کے اسکیلر ڈیٹا کو قطاروں اور کالموں میں محفوظ کرتے ہیں۔ دوسری طرف، ایک ویکٹر ڈیٹا بیس ویکٹر پر کام کرتا ہے، اس لیے اس کو بہتر بنانے اور استفسار کرنے کا طریقہ بالکل مختلف ہے۔
روایتی ڈیٹا بیس میں، ہم عام طور پر ڈیٹا بیس میں قطاروں کے لیے استفسار کرتے ہیں جہاں قدر عام طور پر ہمارے سوال سے بالکل مماثل ہوتی ہے۔ ویکٹر ڈیٹا بیس میں، ہم ایک ویکٹر کو تلاش کرنے کے لیے ایک مماثلت میٹرک کا اطلاق کرتے ہیں جو ہمارے استفسار سے زیادہ ملتا جلتا ہے۔
ایک ویکٹر ڈیٹا بیس کئی الگورتھم کا مجموعہ استعمال کرتا ہے جو سبھی قریبی پڑوسی تلاش (ANN) میں حصہ لیتے ہیں۔ یہ الگورتھم ہیشنگ، کوانٹائزیشن، یا گراف پر مبنی تلاش کے ذریعے تلاش کو بہتر بناتے ہیں۔
یہ الگورتھم ایک پائپ لائن میں جمع کیے جاتے ہیں جو کہ پوچھے گئے ویکٹر کے پڑوسیوں کی تیز اور درست بازیافت فراہم کرتی ہے۔ چونکہ ویکٹر ڈیٹا بیس تخمینی نتائج فراہم کرتا ہے، اس لیے ہم جن اہم تجارتی امور پر غور کرتے ہیں وہ درستگی اور رفتار کے درمیان ہیں۔ نتیجہ جتنا زیادہ درست ہوگا، استفسار اتنا ہی سست ہوگا۔ تاہم، ایک اچھا نظام قریب قریب کامل درستگی کے ساتھ انتہائی تیز تلاش فراہم کر سکتا ہے۔
ویکٹر ڈیٹا بیس بڑے ڈیٹا سیٹس پر مماثلت کی تلاش اور دیگر پیچیدہ کارروائیوں کے لیے ایک طاقتور ٹول ہیں، جو روایتی ڈیٹا بیس کا استعمال کرتے ہوئے مؤثر طریقے سے انجام نہیں دیا جا سکتا۔ ایک فنکشنل ویکٹر ڈیٹا بیس بنانے کے لیے، ایمبیڈز ضروری ہیں، کیونکہ وہ ڈیٹا کے معنوی معنی کو پکڑتے ہیں اور درست مماثلت کی تلاش کو اہل بناتے ہیں۔ ویکٹر لائبریریوں کے برعکس، ویکٹر ڈیٹا بیس کو ہمارے استعمال کے معاملے میں فٹ ہونے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے وہ ان ایپلی کیشنز کے لیے مثالی ہیں جہاں کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی اہم ہے۔ مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کے عروج کے ساتھ، ویکٹر ڈیٹا بیس ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے تیزی سے اہم ہوتے جا رہے ہیں جن میں تجویز کنندہ سسٹم، تصویر کی تلاش، سیمنٹک مماثلت اور فہرست جاری ہے۔ جیسا کہ فیلڈ کا ارتقاء جاری ہے، ہم مستقبل میں ویکٹر ڈیٹا بیس کی مزید جدید ایپلی کیشنز دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں۔
Ercole Palmeri
Veeam کی طرف سے Coveware سائبر بھتہ خوری کے واقعات کے ردعمل کی خدمات فراہم کرتا رہے گا۔ Coveware فرانزک اور تدارک کی صلاحیتیں پیش کرے گا…
پیشن گوئی کی دیکھ بھال تیل اور گیس کے شعبے میں انقلاب برپا کر رہی ہے، پلانٹ کے انتظام کے لیے ایک جدید اور فعال نقطہ نظر کے ساتھ۔
UK CMA نے مصنوعی ذہانت کے بازار میں بگ ٹیک کے رویے کے بارے میں ایک انتباہ جاری کیا ہے۔ وہاں…
عمارتوں کی توانائی کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے یورپی یونین کی طرف سے تیار کردہ "گرین ہاؤسز" فرمان نے اپنے قانون سازی کے عمل کو اس کے ساتھ ختم کیا ہے…
