Wektorowe bazy danych, określane również jako wektorowe bazy danych lub magazyny wektorowe, stanowią wyspecjalizowaną kategorię baz danych stworzoną do wydajnego przechowywania i wyszukiwania wektorów o dużych wymiarach.
W kontekście baz danych wektor oznacza zorganizowaną serię wartości liczbowych, które oznaczają pozycję w przestrzeni wielowymiarowej. Każdy składnik wektora odpowiada odrębnej funkcji lub wymiarowi.
Te bazy danych okazują się szczególnie przydatne w obsłudze aplikacji zajmujących się rozległymi i skomplikowanymi zbiorami danych, obejmującymi takie dziedziny jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, przetwarzanie obrazu i wyszukiwanie podobieństw.
Konwencjonalne relacyjne bazy danych mogą napotykać wyzwania podczas zarządzania danymi wielowymiarowymi i wykonywania wyszukiwania podobieństw z optymalną wydajnością. W związku z tym wektorowe bazy danych stanowią cenną alternatywę w takich scenariuszach.
Jakie są kluczowe atrybuty wektorowych baz danych?
Kluczowe atrybuty wektorowych baz danych obejmują:
Zoptymalizowane przechowywanie wektorów
Wektorowe bazy danych przechodzą optymalizację pod kątem przechowywania i wyszukiwania wektorów o wysokiej wymiarowości, często implementując wyspecjalizowane struktury danych i algorytmy.
Sprawne wyszukiwanie podobieństw
Te bazy danych doskonale sprawdzają się w wyszukiwaniu podobieństw, umożliwiając użytkownikom lokalizowanie wektorów w bliskiej odległości lub podobieństwie do podanego wektora zapytania w oparciu o predefiniowane wskaźniki, takie jak podobieństwo cosinusowe lub odległość euklidesowa.
Skalowalność
Wektorowe bazy danych są architektonicznie zaprojektowane do skalowania poziomego, ułatwiając efektywną obsługę znacznych ilości danych i zapytań poprzez rozłożenie obciążenia obliczeniowego na wiele węzłów.
Wsparcie dla osadzania
Wektorowe bazy danych, często wykorzystywane do przechowywania zagnieżdżeń wektorowych generowanych przez modele uczenia maszynowego, odgrywają kluczową rolę w reprezentowaniu danych w ciągłej, gęstej przestrzeni. Takie osadzenia znajdują powszechne zastosowania w zadaniach takich jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza obrazu.
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
Liczne wektorowe bazy danych są optymalizowane pod kątem przetwarzania w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego, dzięki czemu dobrze nadają się do aplikacji wymagających szybkich odpowiedzi i wydajności z małymi opóźnieniami.
Czym jest wektorowa baza danych?
Wektorowa baza danych to wyspecjalizowana baza danych zaprojektowana do przechowywania danych jako wielowymiarowych wektorów reprezentujących różne atrybuty lub cechy. Każda informacja, taka jak słowa, obrazy, dźwięki lub filmy, zamienia się w tak zwane wektory.
Wszystkie informacje są przekształcane w te wektory przy użyciu metod takich jak modele uczenia maszynowego, osadzanie słów lub techniki ekstrakcji cech.
Kluczową zaletą tej bazy danych jest jej zdolność do szybkiego i dokładnego lokalizowania i pobierania danych w oparciu o bliskość lub podobieństwo wektorów.
Podejście to umożliwia wyszukiwanie w oparciu o znaczenie semantyczne lub kontekstowe, zamiast polegać wyłącznie na dokładnych dopasowaniach lub określonych kryteriach, jak ma to miejsce w tradycyjnych bazach danych.
Powiedzmy, że czegoś szukasz. Dzięki wektorowej bazie danych można:
- Znajdź utwory, które mają podobną melodię lub rytm.
- Odkryj artykuły, które omawiają podobne pomysły lub tematy.
- Znajdź gadżety, które wydają się podobne na podstawie ich cech i recenzji.
Jak działają wektorowe bazy danych?
Wyobraź sobie tradycyjne bazy danych jako tabele, które starannie przechowują proste rzeczy, takie jak słowa lub liczby.
Teraz pomyśl o wektorowych bazach danych jako o super inteligentnych systemach obsługujących złożone informacje znane jako wektory przy użyciu unikalnych metod wyszukiwania.
W przeciwieństwie do zwykłych baz danych, które szukają dokładnych dopasowań, wektorowe bazy danych przyjmują inne podejście. Polegają one na znalezieniu najbliższego dopasowania przy użyciu specjalnych miar podobieństwa.
Te bazy danych opierają się na fascynującej technice wyszukiwania o nazwie Approximate Nearest Neighbor (ANN).
Sekretem działania tych baz danych jest coś, co nazywa się “embeddings”.
Dane nieustrukturyzowane, takie jak tekst, obrazy lub dźwięk, nie mieszczą się w tabelach.
Tak więc, aby nadać sens tym danym w sztucznej inteligencji lub uczeniu maszynowym, są one przekształcane w reprezentacje oparte na liczbach przy użyciu osadzeń.
Procesem osadzania zajmują się specjalne sieci neuronowe. Na przykład, osadzanie słów przekształca słowa w wektory w taki sposób, że podobne słowa znajdują się bliżej siebie w przestrzeni wektorowej.
Ta transformacja działa jak magiczny tłumacz, umożliwiając algorytmom zrozumienie powiązań i podobieństw między różnymi elementami.
Warto więc pomyśleć o embeddings jako o swego rodzaju tłumaczu, który zamienia dane nieoparte na liczbach w język zrozumiały dla modeli uczenia maszynowego.
Ta transformacja pomaga tym modelom skuteczniej wykrywać wzorce i powiązania w danych.
Jakie są najlepsze wektorowe bazy danych w 2024 roku?
Przygotowaliśmy listę 5 najlepszych wektorowych baz danych na 2024 rok:
1. Pinecone
Po pierwsze, pinecone nie jest oprogramowaniem open source.
Jest to oparta na chmurze wektorowa baza danych zarządzana przez użytkowników za pośrednictwem prostego interfejsu API, niewymagająca konfiguracji infrastruktury.
Pinecone pozwala użytkownikom inicjować, zarządzać i ulepszać swoje rozwiązania AI bez kłopotów związanych z utrzymaniem infrastruktury, monitorowaniem usług lub naprawianiem błędów algorytmu.
Rozwiązanie to szybko przetwarza dane i pozwala użytkownikom na stosowanie filtrów metadanych i obsługę indeksów rzadkich i gęstych, zapewniając precyzyjne i szybkie wyniki dla różnych wymagań wyszukiwania.
Jego kluczowe funkcje obejmują:
- Identyfikacja zduplikowanych wpisów.
- Śledzenie rankingów.
- Przeprowadzanie wyszukiwania danych.
- Klasyfikowanie danych.
- Eliminacja zduplikowanych wpisów.
Aby uzyskać dodatkowe informacje na temat Pinecone, zapoznaj się z samouczkiem “
Opanowanie wektorowych baz danych za pomocą Pinecone”
autorstwa Moeza Ali dostępnego na Data Camp.
2. Chroma
Chroma to open-source’owa baza danych embedding zaprojektowana w celu uproszczenia rozwoju aplikacji LLM (Large Language Model).
Jego głównym celem jest umożliwienie łatwej integracji wiedzy, faktów i umiejętności dla LLM.
Nasza eksploracja Chroma DB podkreśla jej zdolność do łatwego przetwarzania dokumentów tekstowych, przekształcania tekstu w osadzenia i przeprowadzania wyszukiwania podobieństw.
Najważniejsze cechy:
- Wyposażony w różne funkcje, takie jak zapytania, filtrowanie, szacowanie gęstości i inne.
- Wsparcie dla LangChain (Python i JavaScript) i LlamaIndex.
- Wykorzystuje ten sam interfejs API, który działa w notebookach Pythona i wydajnie skaluje się do klastra produkcyjnego.
Czytaj więcej: Co to jest RAG API Framework i LLM?
3. Weaviate
W przeciwieństwie do Pinecone, Weaviate jest wektorową bazą danych typu open-source, która upraszcza przechowywanie obiektów danych i osadzeń wektorowych z preferowanych modeli ML.
To wszechstronne narzędzie płynnie skaluje się do zarządzania miliardami obiektów danych bez żadnych kłopotów.
Szybko wykonuje wyszukiwanie 10-NN (10 najbliższych sąsiadów) w ciągu milisekund w milionach pozycji.
Inżynierowie uważają go za przydatny do wektoryzacji danych podczas importowania lub dostarczania swoich wektorów oraz tworzenia systemów do zadań takich jak ekstrakcja pytań i odpowiedzi, podsumowywanie i kategoryzacja.
Najważniejsze cechy:
- Zintegrowane moduły do wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji, funkcji pytań i odpowiedzi, łączenia LLM z danymi i automatycznej kategoryzacji.
- Wszechstronne możliwości CRUD (Create, Read, Update, Delete).
- Natywne dla chmury, rozproszone, zdolne do skalowania wraz z ewoluującymi obciążeniami i kompatybilne z Kubernetes dla płynnego działania.
- Ułatwia płynne przejście modeli ML do MLOps przy użyciu tej bazy danych.
4. Qdrant
Qdrant służy jako wektorowa baza danych, służąca do łatwego wyszukiwania podobieństwa wektorów.
Działa za pośrednictwem usługi API, ułatwiając wyszukiwanie najbardziej powiązanych wektorów wielowymiarowych.
Wykorzystanie Qdrant umożliwia przekształcenie embeddings lub koderów sieci neuronowych w solidne aplikacje do różnych zadań, takich jak dopasowywanie, wyszukiwanie i dostarczanie rekomendacji. Niektóre kluczowe cechy Qdrant obejmują:
- Elastyczne API: Zapewnia specyfikacje OpenAPI v3 wraz z gotowymi klientami dla wielu języków programowania.
- Szybkość i dokładność: Wdraża niestandardowy algorytm HNSW w celu szybkiego i precyzyjnego wyszukiwania.
- Zaawansowane filtrowanie: Umożliwia filtrowanie wyników na podstawie powiązanych ładunków wektorowych, zwiększając dokładność wyników.
- Obsługa różnorodnych danych: Obsługuje różne typy danych, w tym dopasowywanie ciągów znaków, zakresy liczbowe, lokalizacje geograficzne i inne.
- Skalowalność: Projekt natywny dla chmury z możliwością skalowania poziomego w celu obsługi rosnących obciążeń danych.
- Wydajność: Opracowany w języku Rust, optymalizujący wykorzystanie zasobów poprzez dynamiczne planowanie zapytań w celu zwiększenia wydajności.
5. Faiss
Otwarte źródło: Tak
GitHub stars: 23k
Opracowana przez Facebook AI Research, Faiss jest biblioteką typu open-source, która rozwiązuje wyzwanie szybkiego, gęstego wyszukiwania podobieństwa wektorów i grupowania.
Zapewnia metody przeszukiwania zestawów wektorów o różnych rozmiarach, w tym takich, które mogą przekraczać pojemność pamięci RAM.
Faiss oferuje również kod ewaluacyjny i wsparcie w zakresie dostosowywania parametrów.
Najważniejsze cechy:
- Pobiera nie tylko najbliższego sąsiada, ale także drugiego, trzeciego i k-tego najbliższego sąsiada.
- Umożliwia wyszukiwanie wielu wektorów jednocześnie, nie ograniczając się tylko do jednego.
- Wykorzystuje wyszukiwanie największego iloczynu wewnętrznego zamiast wyszukiwania minimalnego.
- Obsługuje inne odległości, takie jak L1, Linf itp., choć w mniejszym stopniu.
- Zwraca wszystkie elementy w określonym promieniu od lokalizacji zapytania.
- Zapewnia opcję zapisania indeksu na dysku zamiast przechowywania go w pamięci RAM.
Faiss służy jako potężne narzędzie do przyspieszania wyszukiwania gęstych wektorów podobieństwa, oferując szereg funkcji i optymalizacji dla wydajnych i skutecznych operacji wyszukiwania.
Zakończenie
W dzisiejszej erze opartej na danych, rosnące postępy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym podkreślają kluczową rolę, jaką odgrywają wektorowe bazy danych.
Ich wyjątkowa zdolność do przechowywania, eksplorowania i interpretowania wielowymiarowych wektorów danych stała się integralną częścią napędzania spektrum aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
Od silników rekomendacji po analizę genomową, te bazy danych są podstawowymi narzędziami, napędzającymi innowacje i skuteczność w różnych dziedzinach.
Często zadawane pytania
1. Na jakie kluczowe cechy powinienem zwrócić uwagę w wektorowych bazach danych?
Rozważając wektorową bazę danych, należy nadać priorytet takim funkcjom jak:
- Wydajne możliwości wyszukiwania
- Skalowalność i wydajność
- Elastyczność typów danych
- Zaawansowane opcje filtrowania
- Wsparcie API i integracji
2. Czym różnią się wektorowe bazy danych od tradycyjnych baz danych?
Wektorowe bazy danych różnią się od tradycyjnych baz danych ze względu na ich wyspecjalizowane podejście do zarządzania i przetwarzania danych. Oto, czym się różnią:
- Struktura danych: Tradycyjne bazy danych organizują dane w wierszach i kolumnach, podczas gdy wektorowe bazy danych koncentrują się na przechowywaniu i obsłudze wektorów wielowymiarowych, szczególnie odpowiednich dla złożonych danych, takich jak obrazy, tekst i osadzenia.
- Mechanizmy wyszukiwania: Tradycyjne bazy danych wykorzystują przede wszystkim dokładne dopasowania lub ustalone kryteria wyszukiwania, podczas gdy wektorowe bazy danych wykorzystują wyszukiwanie oparte na podobieństwie, co pozwala na uzyskanie bardziej kontekstowych wyników.
- Specjalistyczna funkcjonalność: Wektorowe bazy danych oferują unikalne funkcje, takie jak wyszukiwanie najbliższych sąsiadów, wyszukiwanie zakresów i wydajna obsługa danych wielowymiarowych, spełniając wymagania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
- Wydajność i skalowalność: Wektorowe bazy danych są zoptymalizowane pod kątem wydajnej obsługi danych wielowymiarowych, umożliwiając szybsze wyszukiwanie i skalowalność w celu obsługi dużych ilości danych w porównaniu z tradycyjnymi bazami danych.
Zrozumienie tych różnic może pomóc w wyborze odpowiedniego typu bazy danych w zależności od charakteru danych i zamierzonych zastosowań.