Овај серијал чланака под називом „Нека AI објасни AI“ је у потпуности написан уз помоћ великих језичких модела као што је GPT-4, под људским надзором. Серијал је осмишљен тако да омогући радницима из различитих области да лако стекну знање о AI. Први део објашњава значај знања за пословни аспект, док други део објашњава дубље техничке детаље.

Када пословање сусретне еру великих података, векторске базе података постају светло у свету неструктурираних података, осветљавајући пут брзом претраживању информација. Овај чланак ће вас детаљно упознати са тим како ова технологија функционише и шта значи за пословни свет.

Принцип и суштина векторских база података

Векторске базе података користе „векторе“ из математике за чување информација. Да бисмо то објаснили, замислите да у вашој соби има много малих лопти различитих боја, где свака лопта представља неки податак. Сада, желите да поставите лопте на одређено место на полици, а та места треба да одражавају карактеристике боја сваке лопте. Одлучујете да користите бележницу „мапа боја“ да вам помогне да пронађете место за сваку лопту. У овој бележници, лопте сличних боја биће постављене ближе једна другој, док ће оне различитих боја бити удаљеније.

Векторска база података функционише по истом принципу, прво претварајући различите податке (као што су текст, слике или звук) у математичке векторе (попут поменутих лопти). Ови вектори имају своје место у вишедимензионалном простору, као лопте на полици. Када желите брзо да пронађете податке сличне неким другим подацима, векторска база података ће вам помоћи да у том вишедимензионалном простору пронађете векторе који су најближи (као што би пронашли лопте најсличније боје).

Једноставно речено, то је начин да се карактеристике података апстрахују у тачке у простору, а затим се израчунавањем удаљености између тих тачака брзо проналазе слични подаци.

Зашто је важно

Замислите да сте у великој библиотеци и тражите одређену књигу. Ако су све књиге поређане само по аутору или наслову, можда ћете потрошити много времена на претрагу. Али ако су књиге поређане по „релевантности садржаја“, књига коју тражите биће поред књига сличне теме, што ће претрагу учинити много бржом. То је важност векторских база података: оне могу значајно побољшати ефикасност претраге и анализе великих количина података.

Како се користи

Када користите векторску базу података, прво вам је потребан скуп података, као што су текст, слике или звук. Ови подаци се помоћу „модела машинског учења“ претварају у „векторе“. Затим се ти вектори чувају у векторској бази података. Када корисник постави упит, тај упит се такође претвара у вектор, а база података брзо проналази векторе података који су најближи том упиту, чиме се проналазе потребне информације.

Примена

Векторске базе података користе компаније из различитих индустрија које морају да обрађују велике количине података. То укључује технолошке компаније, финансијске институције, здравствене установе, па чак и трговце на мало. Свака организација која треба да „брзо пронађе потребне информације у мору неструктурираних података“ може користити векторске базе података.

Предности

Предности векторских база података су њихова висока ефикасност и тачност. Оне могу брзо обрадити и претражити велике количине сложених података, што је често немогуће са традиционалним базама података. Поред тога, векторске базе података су изузетне у обради нејасних упита, што је од суштинског значаја за примене у машинском учењу и вештачкој интелигенцији.

Изазови

Потребни су велики рачунарски ресурси, посебно при обради веома великих скупова података. Поред тога, потребно је високо специјализовано знање за постављање и одржавање. На крају, приватност и безбедност података такође су важни фактори.

Након што сте стекли основно разумевање векторских база података, хајде да се уз помоћ графикона и стварних примера детаљније упознамо са њиховим радом!

Упознавање са векторским базама података кроз визуелне графиконе

Почињемо са основним концептуалним графиконом како бисмо објаснили принцип рада векторских база података, а затим прелазимо на конкретну анализу случаја. Испод је опис ова два дела:

Објашњење принципа рада кроз графиконе

1. Графикон векторске конверзије: Овај графикон приказује како се текстуални, сликовни или звучни подаци претварају у векторе.
2. Графикон векторског простора: У вишедимензионалном простору, свака тачка представља вектор, а овај графикон ће показати како се те тачке групишу према сличности. Можемо користити тачке различитих боја да представимо различите категорије података.
3. Графикон процеса обраде упита: Од уноса корисничког упита до добијања резултата, овај графикон ће приказати цео процес претраге. Ово ће укључити унос корисничког упита, процес претварања у вектор, процес упаривања вектора у бази података и коначно враћање сличних резултата кориснику.

Конкретна анализа случаја

Замислите да постоји једна е-трговинска компанија која жели да побољша тачност и ефикасност свог „система препорука производа“, са циљем да када корисник претражује производ, може брзо пронаћи и препоручити најрелевантније производе.

Кораци извршења случаја:

1. Прикупљање података: Компанија прикупља податке из своје базе података о производима, укључујући описе производа, слике и рецензије купаца.
2. Конверзија у векторе: Коришћењем модела машинског учења, сваки опис и слика производа се претварају у векторе.
3. Креирање векторске базе података: Ови вектори се чувају у векторској бази података и успоставља се систем за брзо претраживање.
4. Обрада корисничког упита: Када корисник унесе кључну реч, на пример: патике, систем претвара овај упит у вектор и тражи најсличније векторе у векторској бази података.
5. Враћање резултата: Систем претвара векторе производа са највећом сличношћу назад у информације о производима и приказује их кориснику.

Користићемо Python за описивање ових концепата. Погледајмо први графикон: графикон векторске конверзије.

На овој илустрацији можемо видети три различите врсте података (текст A, слика B, звук C) како се претварају у векторе у дводимензионалном простору. Свака тачка представља вектор, односно математичку репрезентацију оригиналних података. Овај процес је срж успостављања индекса и механизма претраге у векторској бази података.

Следеће, нацртаћемо други графикон: графикон векторског простора, који показује како се ове тачке података (сада вектори) групишу у вишедимензионалном простору према сличности.

На овој илустрацији векторског простора користили смо t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), технику која се често користи за смањење димензија, која нам омогућава да пројектујемо податке високих димензија у дво- или тродимензионални простор ради визуелизације. Овај графикон приказује расподелу 100 тачака података (првобитно у 50-димензионалном простору) након смањења димензија на дво-димензионални простор. Претпоставимо да су ове тачке подељене у четири категорије, свака категорија је представљена различитом бојом. Овакав начин визуелизације помаже у разумевању како векторске базе података функционишу: оне могу груписати сличне тачке података (тј. векторе) на основу њихове релативне удаљености. Ова карактеристика омогућава векторским базама података да при претрази веома брзо пронађу „суседне“ тачке, односно оне које су најсличније упиту.

Да бисмо симулирали систем препорука производа е-трговинске компаније, направићемо поједностављени пример који укључује: скуп вектора производа и вектор корисничког упита. Кроз визуелизацију ћемо приказати расподелу ових вектора производа у векторском простору и како кориснички „вектор упита“ проналази „најближи вектор производа“, како бисмо објаснили примену векторских база података у систему препорука производа.

Визуелизована анализа случаја

Прво, генеришемо скуп симулираних вектора производа, а затим дефинишемо вектор корисничког упита. Затим ћемо користити графикон да прикажемо како овај вектор упита позиционира и проналази најближе векторе производа у векторском простору.

Хајде да започнемо овај процес.

На овом графикону, плаве тачке представљају различите производе на платформи е-трговине, где сваки производ има дводимензионални вектор карактеристика. Црвена тачка представља кориснички упит, који је такође претворен у дводимензионални вектор. Користили смо структуру података K-D дрво (KDTree) да брзо пронађемо векторе производа који су најближи корисничком упиту.

На графикону, линија (црна испрекидана) од вектора корисничког упита (црвена тачка) до најближег вектора производа означава: систем препорука ће на основу сличности између вектора препоручити ове производе кориснику. Ово је поједностављен пример примене векторских база података: корисник поставља упит, систем претвара упит у вектор и брзо проналази најсличније векторе производа у векторској бази података, чиме препоручује релевантне производе кориснику.

Предност овог метода је брзина и релативна тачност препорука, јер се заснива на математичким прорачунима карактеристика производа, а не само на подударању кључних речи. Изазови укључују: како одабрати и прилагодити векторе карактеристика да најбоље описују и представљају карактеристике производа, као и како решити проблем „хладног старта“ (Cold Start) за нове производе или мање честе упите.

Закључак

У данашњем пословном окружењу вођеном подацима, векторске базе података на јединствен и моћан начин обрађују и претражују велике количине вишедимензионалних података, чинећи их идеалним избором за примене у вештачкој интелигенцији и машинском учењу. Од побољшања релевантности резултата претраге до подстицања персонализованих препорука производа, векторске базе података брзо постају драгоцени алат за инжењере података и технолошке иноваторе у различитим индустријама. Уз илустрације и анализу случаја од Appar Technologies, надамо се да смо вам јасно објаснили како векторске базе података функционишу и зашто могу пружити тако брзе и тачне резултате.

Векторске базе података показују колико моћни алати и примене могу бити створени када људи на нове начине разумеју и користе податке. Са сталним развојем технологије, можемо очекивати да ће векторске базе података играти још важнију улогу у будућим задацима обраде и анализе података.

Ако сте заинтересовани за то како генеративна AI може да произведе висококвалитетне чланке, интегрише велике језичке моделе у производе или интерне процесе компаније, можете контактирати стручњаке за генеративну AI Appar Technologies, hello@appar.com.tw за заказивање консултација.