Tento článok je súčasťou série „Nech AI vysvetlí AI“, celý text bol napísaný modelmi veľkých jazykov ako GPT-4 pod ľudským dohľadom. Séria je navrhnutá tak, aby pracovníci z rôznych oblastí mohli ľahko doplniť svoje znalosti o AI. Prvá časť vysvetľuje obchodný význam daného poznatku, zatiaľ čo druhá časť sa zaoberá hlbšími technickými detailmi.

Keď podniky čelia príchodu éry veľkých dát, vektorová databáza sa stáva svetlom v neštruktúrovaných dátach, osvetľujúc rýchlu cestu k vyhľadávaniu informácií. Tento článok vás prevedie tým, ako táto technológia funguje a aký má význam a vplyv na podnikateľský svet.

Princíp a podstata vektorovej databázy

Vektorová databáza používa matematické „vektory“ na ukladanie informácií. Predstavme si príklad zo života: máte v izbe veľa malých guličiek rôznych farieb, každá gulička predstavuje určitý údaj. Teraz chcete umiestniť guličky na konkrétne miesto na poličke, pričom tieto miesta by mali odrážať farebné vlastnosti každej guličky. Rozhodnete sa použiť „farebnú mapu“ v poznámkovom bloku, ktorá vám pomôže nájsť miesto pre každú guličku. V tomto poznámkovom bloku sú guličky podobných farieb umiestnené blízko seba, zatiaľ čo guličky rôznych farieb sú umiestnené ďalej od seba.

Vektorová databáza funguje na rovnakom princípe, najprv premení rôzne údaje (ako text, obrázky alebo zvuky) na matematické vektory (ako spomínané guličky). Tieto vektory majú svoje miesto vo viacrozmernom priestore, podobne ako guličky na poličke. Keď chcete rýchlo nájsť údaje, ktoré sú najpodobnejšie k určitému údaju, vektorová databáza vám pomôže nájsť v tomto viacrozmernom priestore vektory, ktoré sú najbližšie (ako nájsť guličky s najpodobnejšou farbou).

Jednoducho povedané, ide o matematickú metódu, ktorá abstrahuje vlastnosti údajov do bodov v priestore a potom vypočítava vzdialenosti medzi týmito bodmi, aby rýchlo našla podobné údaje.

Prečo je to dôležité

Predstavte si, že hľadáte konkrétnu knihu vo veľkej knižnici. Ak by boli knihy usporiadané len podľa autora alebo názvu, mohli by ste stráviť veľa času hľadaním. Ale ak by boli knihy usporiadané podľa „obsahovej relevantnosti“, kniha, ktorú hľadáte, by bola umiestnená spolu s knihami na podobné témy, čo by výrazne urýchlilo hľadanie. Toto je dôležitosť vektorových databáz: môžu výrazne zvýšiť efektivitu vyhľadávania a analýzy veľkého množstva údajov.

Ako používať

Pri používaní vektorovej databázy musíte najprv mať súbor údajov, ako sú texty, obrázky alebo zvuky. Tieto údaje sa pomocou „modelu strojového učenia“ premenia na „vektory“. Potom sú tieto vektory uložené vo vektorovej databáze. Keď používateľ zadá dotaz, tento dotaz sa tiež premení na vektor a databáza rýchlo nájde údaje, ktorých vektory sú najbližšie k dotazu, čím nájde informácie, ktoré používateľ potrebuje.

Aplikácie

Vektorové databázy používajú spoločnosti v rôznych odvetviach, ktoré potrebujú spracovávať veľké množstvo údajov. Patria sem technologické spoločnosti, finančné inštitúcie, zdravotnícke zariadenia a dokonca aj maloobchodníci. Každá organizácia, ktorá potrebuje „rýchlo nájsť potrebné informácie v mori neštruktúrovaných údajov“, môže používať vektorové databázy.

Výhody

Výhody vektorových databáz spočívajú v ich vysokej efektivite a presnosti. Môžu rýchlo spracovať a vyhľadávať veľké množstvo zložitých údajov, čo je často nemožné pri použití tradičných databáz. Okrem toho sú vektorové databázy vynikajúce pri spracovaní nejasných dotazov, čo je kľúčové pre aplikácie strojového učenia a umelej inteligencie.

Výzvy

Vyžadujú veľké množstvo výpočtových zdrojov, najmä pri spracovaní veľmi veľkých súborov údajov. Okrem toho potrebujú vysoko špecializované znalosti na nastavenie a údržbu. Nakoniec, súkromie a bezpečnosť údajov sú tiež dôležitými faktormi.

Po základnom pochopení vektorových databáz sa teraz pozrime na konkrétne príklady a grafy, ktoré nám pomôžu lepšie pochopiť, ako vektorové databázy fungujú!

Predstavenie vektorových databáz prostredníctvom vizuálnych grafov

Začneme základnými konceptuálnymi grafmi, ktoré vysvetľujú princíp fungovania vektorových databáz, a potom prejdeme na konkrétnu analýzu prípadov. Tu je popis týchto dvoch častí:

Vysvetlenie princípu fungovania pomocou grafov

1. Graf konverzie vektorov: Tento graf ukazuje, ako sa textové, obrazové alebo zvukové údaje premieňajú na vektory.
2. Graf vektorového priestoru: V viacrozmernom priestore každý bod predstavuje vektor, tento graf ukazuje, ako sú tieto body zoskupené na základe podobnosti. Môžeme použiť rôzne farby bodov na označenie rôznych kategórií údajov.
3. Graf procesu spracovania dotazu: Od zadania dotazu používateľom po získanie výsledku, tento procesný graf ukazuje celý proces vyhľadávania. Zahŕňa vstup používateľského dotazu, proces konverzie na vektor, proces párovania vektorov v databáze a nakoniec vrátenie podobných výsledkov používateľovi.

Konkrétna analýza prípadov

Predstavme si, že existuje e-commerce spoločnosť, ktorá chce zlepšiť presnosť a efektivitu svojho „systému odporúčania produktov“, cieľom je, aby pri vyhľadávaní produktov používateľom mohli rýchlo nájsť a odporučiť najrelevantnejšie produkty.

Kroky vykonania prípadu:

1. Zber údajov: Spoločnosť zhromažďuje údaje zo svojej databázy produktov, vrátane popisov produktov, obrázkov a hodnotení zákazníkov.
2. Konverzia vektorov: Pomocou modelu strojového učenia sa každý popis a obrázok produktu premení na vektor.
3. Vytvorenie vektorovej databázy: Tieto vektory sú uložené vo vektorovej databáze a je vytvorený rýchly vyhľadávací systém.
4. Spracovanie dotazu používateľa: Keď používateľ zadá kľúčové slovo, napríklad: športová obuv, systém tento dotaz premení na vektor a vyhľadá najpodobnejšie vektory vo vektorovej databáze.
5. Vrátenie výsledkov: Systém premení najpodobnejšie produktové vektory späť na informácie o produktoch a zobrazí ich používateľovi.

Na vysvetlenie týchto konceptov použijeme Python. Pozrime sa na prvý graf: graf konverzie vektorov.

Na tejto ilustrácii vidíme tri rôzne typy údajov (text A, obrázok B, zvuk C) premenené na vektory v dvojrozmernom priestore. Každý bod predstavuje vektor, teda matematické vyjadrenie pôvodných údajov. Tento proces je jadrom vytvárania indexov a vyhľadávacích mechanizmov vektorových databáz.

Ďalej nakreslíme druhý graf: graf vektorového priestoru, ktorý ukazuje, ako sú tieto dátové body (teraz vektory) zoskupené vo viacrozmernom priestore na základe podobnosti.

Na tejto vizualizácii vektorového priestoru sme použili t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), čo je bežná technika znižovania rozmerov, ktorá nám pomáha premietať vysokorozmerné údaje do dvojrozmerného alebo trojrozmerného priestoru pre lepšiu vizualizáciu. Tento graf zobrazuje rozloženie 100 dátových bodov (pôvodne v 50-rozmernom priestore) po znížení rozmerov na dvojrozmerný priestor. Predpokladajme, že tieto body sú rozdelené do štyroch kategórií, každá kategória je označená inou farbou. Takáto vizualizácia pomáha pochopiť, ako vektorové databázy fungujú: dokážu zoskupiť podobné dátové body (vektory) na základe ich relatívnych vzdialeností. Táto vlastnosť umožňuje vektorovým databázam veľmi rýchlo nájsť „susedné“ body, teda tie, ktoré sú najpodobnejšie k dotazu.

Na simuláciu systému odporúčania produktov pre e-commerce spoločnosť vytvoríme zjednodušený príklad, ktorý obsahuje: súbor produktových vektorov a dotaz používateľa. Prostredníctvom vizualizácie ukážeme rozloženie týchto produktových vektorov vo vektorovom priestore a ako dotaz používateľa nájde „najbližší produktový vektor“, aby sme vysvetlili aplikáciu vektorových databáz v systéme odporúčania produktov.

Vizualizovaná analýza prípadov

Najprv vygenerujeme súbor simulovaných produktových vektorov a potom definujeme dotaz používateľa. Potom použijeme graf na zobrazenie, ako tento dotaz vo vektorovom priestore lokalizuje a nájde najbližší produktový vektor.

Začnime tento proces.

Na tomto grafe modré body predstavujú jednotlivé produkty na e-commerce platforme, každý produkt má dvojrozmerný charakteristický vektor. Červený bod je dotaz používateľa, ktorý bol tiež premenený na dvojrozmerný vektor. Použili sme dátovú štruktúru K-D strom (KDTree) na rýchle nájdenie „produktového vektora najbližšieho k dotazu používateľa“.

Na grafe spojenie (čierna prerušovaná čiara) od dotazu používateľa (červený bod) k najbližšiemu produktovému vektoru znamená, že odporúčací systém odporučí tieto produkty používateľovi na základe podobnosti vektorov. Toto je zjednodušený príklad aplikácie vektorových databáz: používateľ zadá dotaz, systém ho premení na vektor a rýchlo nájde najpodobnejší produktový vektor vo vektorovej databáze, čím odporučí relevantné produkty používateľovi.

Výhodou tejto metódy je rýchlosť a relatívna presnosť odporúčaní, pretože sú založené na matematických výpočtoch charakteristík produktov, a nie len na zhodách kľúčových slov. Výzvy zahŕňajú: ako vybrať a prispôsobiť charakteristické vektory, aby čo najlepšie opisovali a reprezentovali vlastnosti produktov, a ako riešiť problém „studeného štartu“ (Cold Start) pre nové produkty alebo menej časté dotazy.

Záver

V dnešnom obchodnom prostredí riadenom dátami, vektorové databázy spracúvajú a vyhľadávajú veľké množstvo viacrozmerných údajov jedinečným a silným spôsobom, čo z nich robí ideálnu voľbu pre aplikácie umelej inteligencie a strojového učenia. Od zlepšenia relevantnosti výsledkov vyhľadávania po podporu personalizovaných odporúčaní produktov, vektorové databázy sa rýchlo stávajú cenným nástrojom pre dátových inžinierov a technologických inovátorov v rôznych odvetviach. Prostredníctvom ilustrácií a analýzy prípadov od Appar Technologies dúfame, že sme vám jasne vysvetlili, ako vektorové databázy fungujú a prečo dokážu poskytovať také rýchle a presné výsledky.

Vektorové databázy ukazujú, aké silné nástroje a aplikácie môžu vzniknúť, keď ľudia začnú chápať a využívať údaje novými spôsobmi. S pokračujúcim vývojom technológií môžeme očakávať, že vektorové databázy budú v budúcnosti zohrávať ešte dôležitejšiu úlohu v spracovaní a analýze údajov.

Ak máte záujem o to, ako generatívna AI vytvára kvalitné články, integruje veľké jazykové modely do produktov alebo interných procesov spoločnosti, môžete kontaktovať odborníkov na generatívnu AI Appar Technologies, hello@appar.com.tw na konzultáciu.