વેક્ટર ડેટાબેસેસ શું છે, તેઓ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે અને સંભવિત બજાર

વેક્ટર ડેટાબેઝ એ ડેટાબેઝનો એક પ્રકાર છે જે ડેટાને ઉચ્ચ-પરિમાણીય વેક્ટર તરીકે સંગ્રહિત કરે છે, જે લક્ષણો અથવા વિશેષતાઓની ગાણિતિક રજૂઆત છે. 

આ વેક્ટર્સ સામાન્ય રીતે કાચો ડેટા, જેમ કે ટેક્સ્ટ, છબીઓ, ઑડિઓ, વિડિયો અને અન્ય પર અમુક પ્રકારના એમ્બેડિંગ ફંક્શનને લાગુ કરીને જનરેટ થાય છે.

વેક્ટર ડેટાબેઝ હોઈ શકે છે defiમેટાડેટા ફિલ્ટરિંગ અને હોરિઝોન્ટલ સ્કેલિંગ જેવી વિશેષતાઓ સાથે ઝડપી પુનઃપ્રાપ્તિ અને સમાનતા શોધ માટે વેક્ટર એમ્બેડિંગ્સને અનુક્રમણિકા અને સંગ્રહિત કરતું સાધન તરીકે nited.

અંદાજિત વાંચન સમય: 9 મિનુટી

વધતો રોકાણકારોનો રસ

તાજેતરના અઠવાડિયામાં, વેક્ટર ડેટાબેઝમાં રોકાણકારોના રસમાં વધારો થયો છે. 2023 ની શરૂઆતથી અમે નોંધ્યું છે કે:

• વેક્ટર ડેટાબેઝ સ્ટાર્ટઅપ વણાટ તેણે મેળવ્યું સીરીઝ B ફંડિંગમાં $50 મિલિયન;
• પાઈન શંકુ $100 મિલિયન વેલ્યુએશન પર સિરીઝ B ફંડિંગમાં $750 મિલિયન ઊભા કર્યા;
• Chroma , એક ઓપન સોર્સ પ્રોજેક્ટ, તેના એમ્બેડિંગ ડેટાબેઝ માટે $18 મિલિયન ઊભા કર્યા;

ચાલો વધુ વિગતમાં જોઈએ કે વેક્ટર ડેટાબેસેસ શું છે.

ડેટા રજૂઆત તરીકે વેક્ટર્સ

વેક્ટર ડેટાબેઝ વેક્ટર એમ્બેડિંગ પર ખૂબ આધાર રાખે છે, એક પ્રકારનો ડેટા પ્રતિનિધિત્વ કે જે જટિલ પ્રવૃત્તિઓને એક્ઝિક્યુટ કરતી વખતે AI માટે સમજણ મેળવવા અને લાંબા ગાળાની મેમરી જાળવી રાખવા માટે મહત્વપૂર્ણ સિમેન્ટીક માહિતી વહન કરે છે. 

વેક્ટર એમ્બેડ કરે છે

વેક્ટર એમ્બેડ એ નકશા જેવા છે, પરંતુ વસ્તુઓ વિશ્વમાં ક્યાં છે તે બતાવવાને બદલે, તેઓ અમને બતાવે છે કે વસ્તુઓ ક્યાં છે વેક્ટર જગ્યા. વેક્ટર સ્પેસ એક પ્રકારનું મોટું રમતનું મેદાન છે જ્યાં દરેક વસ્તુને રમવાનું સ્થાન હોય છે. કલ્પના કરો કે તમારી પાસે પ્રાણીઓનો સમૂહ છે: એક બિલાડી, એક કૂતરો, એક પક્ષી અને માછલી. અમે દરેક ઈમેજ માટે રમતના મેદાન પર વિશિષ્ટ સ્થાન આપીને વેક્ટર એમ્બેડ બનાવી શકીએ છીએ. બિલાડી એક ખૂણામાં હોઈ શકે છે, બીજી બાજુ કૂતરો. પક્ષી આકાશમાં હોઈ શકે અને માછલી તળાવમાં હોઈ શકે. આ જગ્યા બહુપરીમાણીય જગ્યા છે. દરેક પરિમાણ તેના વિવિધ પાસાઓને અનુરૂપ છે, ઉદાહરણ તરીકે, માછલીને ફિન્સ હોય છે, પક્ષીઓને પાંખો હોય છે, બિલાડીઓ અને કૂતરાઓને પગ હોય છે. તેમાંનું બીજું પાસું એ હોઈ શકે છે કે માછલી પાણીની છે, પક્ષીઓ મુખ્યત્વે આકાશમાં છે અને બિલાડીઓ અને કૂતરા જમીન પર છે. એકવાર આપણી પાસે આ વેક્ટર્સ આવી ગયા પછી, અમે ગાણિતિક તકનીકોનો ઉપયોગ તેમની સમાનતાના આધારે તેમને જૂથ બનાવવા માટે કરી શકીએ છીએ. અમારી પાસે રહેલી માહિતીના આધારે,

તેથી, વેક્ટર એમ્બેડિંગ્સ એ નકશા જેવા છે જે વેક્ટર સ્પેસમાં વસ્તુઓ વચ્ચે સમાનતા શોધવામાં મદદ કરે છે. જેમ નકશો આપણને વિશ્વમાં નેવિગેટ કરવામાં મદદ કરે છે તેમ વેક્ટર એમ્બેડ વેક્ટર પ્લેગ્રાઉન્ડમાં નેવિગેટ કરવામાં મદદ કરે છે.

મુખ્ય વિચાર એ છે કે એમ્બેડ જે અર્થપૂર્ણ રીતે એકબીજા સાથે સમાન હોય છે તેમની વચ્ચેનું અંતર ઓછું હોય છે. તેઓ કેટલા સમાન છે તે જાણવા માટે, અમે વેક્ટર ડિસ્ટન્સ ફંક્શનનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ જેમ કે યુક્લિડિયન ડિસ્ટન્સ, કોસાઇન ડિસ્ટન્સ, વગેરે.

વેક્ટર ડેટાબેસેસ વિ વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓ

વેક્ટર પુસ્તકાલયો સમાનતા શોધ કરવા માટે, મેમરીમાં ઇન્ડેક્સમાં વેક્ટર્સના એમ્બેડિંગ્સને સંગ્રહિત કરો. વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓમાં નીચેની લાક્ષણિકતાઓ/મર્યાદાઓ છે:

1. માત્ર વેક્ટર્સ સ્ટોર કરો : વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓ માત્ર વેક્ટર્સના એમ્બેડિંગ્સનો જ સંગ્રહ કરે છે અને તે સંબંધિત ઑબ્જેક્ટ્સને નહીં કે જેમાંથી તેઓ જનરેટ થયા હતા. આનો અર્થ એ છે કે જ્યારે આપણે ક્વેરી કરીએ છીએ, ત્યારે વેક્ટર લાઇબ્રેરી સંબંધિત વેક્ટર્સ અને ઑબ્જેક્ટ ID સાથે જવાબ આપશે. આ મર્યાદિત છે કારણ કે વાસ્તવિક માહિતી ઑબ્જેક્ટમાં સંગ્રહિત છે અને આઈડીમાં નહીં. આ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે, આપણે વસ્તુઓને સેકન્ડરી સ્ટોરેજમાં સંગ્રહિત કરવી જોઈએ. અમે પછી ક્વેરી દ્વારા પરત કરવામાં આવેલ ID નો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ અને પરિણામોને સમજવા માટે તેમને ઑબ્જેક્ટ્સ સાથે મેચ કરી શકીએ છીએ.
2. ઇન્ડેક્સ ડેટા અપરિવર્તનશીલ છે : વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓ દ્વારા ઉત્પાદિત સૂચકાંકો અપરિવર્તનશીલ છે. આનો અર્થ એ છે કે એકવાર અમે અમારો ડેટા આયાત કરી લીધા પછી અને ઇન્ડેક્સ બનાવી લીધા પછી, અમે કોઈપણ ફેરફારો કરી શકતા નથી (કોઈ નવા દાખલ, કાઢી નાખવા અથવા ફેરફારો નહીં). અમારી ઇન્ડેક્સમાં ફેરફાર કરવા માટે, આપણે તેને શરૂઆતથી ફરીથી બનાવવું પડશે
3. આયાતને પ્રતિબંધિત કરતી વખતે ક્વેરી : ડેટા આયાત કરતી વખતે મોટાભાગની વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓને ક્વેરી કરી શકાતી નથી. આપણે પહેલા આપણા તમામ ડેટા ઓબ્જેક્ટ્સ આયાત કરવાની જરૂર છે. તેથી ઑબ્જેક્ટ્સ આયાત કર્યા પછી ઇન્ડેક્સ બનાવવામાં આવે છે. આ એપ્લીકેશન માટે સમસ્યા હોઈ શકે છે જેને આયાત કરવા માટે લાખો અથવા તો અબજો ઑબ્જેક્ટ્સની જરૂર હોય છે.

ત્યાં ઘણી વેક્ટર શોધ પુસ્તકાલયો ઉપલબ્ધ છે: ફેસબુક ના FAISS, હેરાન Spotify દ્વારા અને ScanNN Google દ્વારા. FAISS ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે, Annoy વૃક્ષોનો ઉપયોગ કરે છે અને ScanNN વેક્ટર કમ્પ્રેશનનો ઉપયોગ કરે છે. દરેક માટે પરફોર્મન્સ ટ્રેડ-ઓફ છે, જેને અમે અમારી એપ્લિકેશન અને પર્ફોર્મન્સ મેટ્રિક્સના આધારે પસંદ કરી શકીએ છીએ.

CRUD

મુખ્ય લક્ષણ જે વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓથી વેક્ટર ડેટાબેઝને અલગ પાડે છે તે ડેટાને આર્કાઇવ, અપડેટ અને કાઢી નાખવાની ક્ષમતા છે. વેક્ટર ડેટાબેઝ CRUD સપોર્ટ ધરાવે છે પૂર્ણ (બનાવો, વાંચો, અપડેટ કરો અને કાઢી નાખો) જે વેક્ટર લાઇબ્રેરીની મર્યાદાઓને ઉકેલે છે.

1. વેક્ટર્સ અને ઑબ્જેક્ટ્સને આર્કાઇવ કરો : ડેટાબેઝ ડેટા ઓબ્જેક્ટ્સ અને વેક્ટર બંનેને સ્ટોર કરી શકે છે. બંને સંગ્રહિત હોવાથી, અમે સ્ટ્રક્ચર્ડ ફિલ્ટર્સ સાથે વેક્ટર શોધને જોડી શકીએ છીએ. ફિલ્ટર અમને ખાતરી કરવા દે છે કે નજીકના પડોશીઓ મેટાડેટા ફિલ્ટર સાથે મેળ ખાય છે.
2. પરિવર્તનશીલતા : વેક્ટર ડેટાબેસેસ સંપૂર્ણપણે આધાર તરીકે ક્રૂડ અમે અમારા અનુક્રમણિકામાં એન્ટ્રીઓ બની ગયા પછી તેને સરળતાથી ઉમેરી, દૂર અથવા અપડેટ કરી શકીએ છીએ. સતત બદલાતા ડેટા સાથે કામ કરતી વખતે આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે.
3. રીઅલ-ટાઇમ શોધ : વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓથી વિપરીત, ડેટાબેઝ અમને આયાત પ્રક્રિયા દરમિયાન અમારા ડેટાને ક્વેરી અને સંશોધિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. જેમ જેમ આપણે લાખો ઑબ્જેક્ટ્સ લોડ કરીએ છીએ, આયાત કરેલ ડેટા સંપૂર્ણપણે સુલભ અને કાર્યરત રહે છે, તેથી તમારે પહેલાથી જે છે તેના પર કામ કરવાનું શરૂ કરવા માટે તમારે આયાત પૂર્ણ થવાની રાહ જોવાની જરૂર નથી.

ટૂંકમાં, વેક્ટર ડેટાબેઝ અગાઉના મુદ્દાઓમાં ચર્ચા કર્યા મુજબ સ્વ-સમાયેલ વેક્ટર સૂચકાંકોની મર્યાદાઓને સંબોધીને વેક્ટર એમ્બેડ્સને હેન્ડલ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ ઉકેલ પૂરો પાડે છે.

પરંતુ શું વેક્ટર ડેટાબેઝને પરંપરાગત ડેટાબેસેસ કરતાં શ્રેષ્ઠ બનાવે છે?

વેક્ટર ડેટાબેસેસ વિ પરંપરાગત ડેટાબેસેસ

પરંપરાગત ડેટાબેસેસ રિલેશનલ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને સંરચિત ડેટાને સંગ્રહિત કરવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે રચાયેલ છે, જેનો અર્થ છે કે તેઓ ડેટાની કૉલમ અને પંક્તિઓ પર આધારિત પ્રશ્નો માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે છે. જ્યારે પરંપરાગત ડેટાબેઝમાં વેક્ટર એમ્બેડિંગ્સ સંગ્રહિત કરવાનું શક્ય છે, ત્યારે આ ડેટાબેસેસ વેક્ટર કામગીરી માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવતાં નથી અને મોટા ડેટાસેટ્સ પર સમાનતા શોધો અથવા અન્ય જટિલ કામગીરીને અસરકારક રીતે કરી શકતા નથી.

આનું કારણ એ છે કે પરંપરાગત ડેટાબેઝ સરળ ડેટા પ્રકારો, જેમ કે સ્ટ્રીંગ્સ અથવા નંબરો પર આધારિત અનુક્રમણિકા તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. આ અનુક્રમણિકા તકનીકો વેક્ટર ડેટા માટે યોગ્ય નથી, જે ઉચ્ચ પરિમાણ ધરાવે છે અને તેને ઊંધી સૂચકાંકો અથવા અવકાશી વૃક્ષો જેવી વિશિષ્ટ અનુક્રમણિકા તકનીકોની જરૂર છે.

ઉપરાંત, પરંપરાગત ડેટાબેઝ મોટાભાગે વેક્ટર એમ્બેડ સાથે સંકળાયેલા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ અથવા સેમી-સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યાં નથી. ઉદાહરણ તરીકે, ઇમેજ અથવા ઑડિઓ ફાઇલમાં લાખો ડેટા પૉઇન્ટ હોઈ શકે છે, જેને પરંપરાગત ડેટાબેઝ અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરી શકતા નથી.

બીજી બાજુ, વેક્ટર ડેટાબેસેસ, ખાસ કરીને વેક્ટર ડેટાને સંગ્રહિત કરવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે રચાયેલ છે અને મોટા ડેટાસેટ્સ પર સમાનતા શોધ અને અન્ય જટિલ કામગીરી માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે છે. તેઓ ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટા સાથે કામ કરવા માટે રચાયેલ વિશિષ્ટ અનુક્રમણિકા તકનીકો અને અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે, જે તેમને વેક્ટર એમ્બેડ્સને સંગ્રહિત કરવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે પરંપરાગત ડેટાબેઝ કરતાં વધુ કાર્યક્ષમ બનાવે છે.

હવે જ્યારે તમે વેક્ટર ડેટાબેસેસ વિશે ઘણું વાંચ્યું છે, તો તમે આશ્ચર્ય પામી શકો છો કે તેઓ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે? ચાલો એક નજર કરીએ.

વેક્ટર ડેટાબેઝ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?

આપણે બધા જાણીએ છીએ કે રિલેશનલ ડેટાબેઝ કેવી રીતે કામ કરે છે: તેઓ પંક્તિઓ અને કૉલમ્સમાં સ્ટ્રિંગ્સ, નંબર્સ અને અન્ય પ્રકારના સ્કેલર ડેટા સ્ટોર કરે છે. બીજી તરફ, વેક્ટર ડેટાબેઝ વેક્ટર પર કાર્ય કરે છે, તેથી તેને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાની અને પૂછવાની રીત તદ્દન અલગ છે.

પરંપરાગત ડેટાબેઝમાં, અમે સામાન્ય રીતે ડેટાબેઝમાં પંક્તિઓ માટે ક્વેરી કરીએ છીએ જ્યાં મૂલ્ય સામાન્ય રીતે અમારી ક્વેરી સાથે બરાબર મેળ ખાય છે. વેક્ટર ડેટાબેસેસમાં, અમે વેક્ટર શોધવા માટે એક સમાનતા મેટ્રિક લાગુ કરીએ છીએ જે અમારી ક્વેરી સાથે સૌથી વધુ સમાન છે.

વેક્ટર ડેટાબેઝ કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સના સંયોજનનો ઉપયોગ કરે છે જે બધા નજીકના પડોશી શોધ (ANN) માં ભાગ લે છે. આ અલ્ગોરિધમ્સ હેશિંગ, ક્વોન્ટાઇઝેશન અથવા ગ્રાફ-આધારિત શોધ દ્વારા શોધને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે.

આ ગાણિતીક નિયમોને એક પાઇપલાઇનમાં એસેમ્બલ કરવામાં આવે છે જે ક્વેરી કરેલ વેક્ટરના પડોશીઓની ઝડપી અને સચોટ પુનઃપ્રાપ્તિ પ્રદાન કરે છે. કારણ કે વેક્ટર ડેટાબેઝ અંદાજિત પરિણામો પ્રદાન કરે છે, અમે જે મુખ્ય ટ્રેડઓફને ધ્યાનમાં લઈએ છીએ તે ચોકસાઈ અને ઝડપ વચ્ચે છે. પરિણામ જેટલું ચોક્કસ હશે, ક્વેરી ધીમી હશે. જો કે, સારી સિસ્ટમ નજીકની-સંપૂર્ણ ચોકસાઈ સાથે અલ્ટ્રા-ફાસ્ટ સર્ચિંગ પ્રદાન કરી શકે છે.

• અનુક્રમણિકા : વેક્ટર ડેટાબેઝ PQ, LSH અથવા HNSW જેવા અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને વેક્ટર્સને ઇન્ડેક્સ કરે છે. આ પગલું વેક્ટર્સને ડેટા સ્ટ્રક્ચર સાથે સાંકળે છે જે ઝડપી શોધ માટે પરવાનગી આપશે.
• ક્વેરી : વેક્ટર ડેટાબેઝ નજીકના પડોશીઓને શોધવા માટે ડેટાસેટમાં અનુક્રમિત વેક્ટર સાથે અનુક્રમિત ક્વેરી વેક્ટરની તુલના કરે છે (તે અનુક્રમણિકા દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા સમાનતા મેટ્રિક લાગુ કરીને)
• પોસ્ટ-પ્રોસેસિંગ : કેટલાક કિસ્સાઓમાં, વેક્ટર ડેટાબેઝ ડેટાસેટમાંથી અંતિમ નજીકના પડોશીઓને લાવે છે અને અંતિમ પરિણામો પરત કરવા માટે તેમને પોસ્ટ-પ્રક્રિયા કરે છે. આ પગલામાં એક અલગ સમાનતા માપનો ઉપયોગ કરીને નજીકના પડોશીઓને ફરીથી વર્ગીકૃત કરવાનો સમાવેશ થઈ શકે છે.

લાભો

વેક્ટર ડેટાબેઝ એ મોટા ડેટા સેટ્સ પર સમાનતા શોધો અને અન્ય જટિલ કામગીરી માટે એક શક્તિશાળી સાધન છે, જે પરંપરાગત ડેટાબેસેસનો ઉપયોગ કરીને અસરકારક રીતે કરી શકાતું નથી. કાર્યાત્મક વેક્ટર ડેટાબેઝ બનાવવા માટે, એમ્બેડ આવશ્યક છે, કારણ કે તે ડેટાના સિમેન્ટીક અર્થને કેપ્ચર કરે છે અને સચોટ સમાનતા શોધને સક્ષમ કરે છે. વેક્ટર લાઇબ્રેરીઓથી વિપરીત, વેક્ટર ડેટાબેસેસને અમારા ઉપયોગના કેસમાં ફિટ કરવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, જે તેમને એપ્લીકેશન માટે આદર્શ બનાવે છે જ્યાં કામગીરી અને માપનીયતા મહત્વપૂર્ણ છે. મશીન લર્નિંગ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના ઉદય સાથે, વેક્ટર ડેટાબેસેસ ભલામણકર્તા સિસ્ટમ્સ, ઇમેજ સર્ચ, સિમેન્ટીક સમાનતા સહિતની એપ્લિકેશનોની વિશાળ શ્રેણી માટે વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બની રહ્યા છે અને સૂચિ આગળ વધે છે. જેમ જેમ ક્ષેત્ર સતત વિકસિત થઈ રહ્યું છે, તેમ અમે ભવિષ્યમાં વેક્ટર ડેટાબેઝની વધુ નવીન એપ્લિકેશનો જોવાની અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ.

Ercole Palmeri