Apa database vektor, cara kerjane lan pasar potensial

Basis data vektor minangka jinis database sing nyimpen data minangka vektor dimensi dhuwur, sing minangka representasi matematika saka fitur utawa atribut. 

Vektor iki biasane digawe kanthi nggunakake sawetara fungsi embedding kanggo data mentah, kayata teks, gambar, audio, video, lan liya-liyane.

Database vektor bisa definite minangka alat sing ngindeks lan nyimpen embeds vektor kanggo nggoleki kanthi cepet lan nggoleki mirip, kanthi fitur kaya nyaring metadata lan skala horisontal.

Perkiraan wektu maca: 9 menit

Kapentingan Investor Tuwuh

Ing sawetara minggu kepungkur, ana paningkatan kapentingan investor ing database vektor. Wiwit wiwitan taun 2023, kita wis ngerteni manawa:

• wiwitan database vektor Weaviate Dheweke entuk $ 50 yuta ing pendanaan Series B;
• conthong pinus mundhakaken $ 100 yuta ing pendanaan Series B ing $ 750 yuta regane;
• Chroma , proyek open source, ngunggahake $18 yuta kanggo basis data semat;

Ayo ndeleng luwih rinci apa database vektor.

Vektor minangka representasi data

Basis data vektor gumantung banget marang semat vektor, jinis representasi data sing ngemot informasi semantik sing penting kanggo AI supaya bisa ngerteni lan njaga memori jangka panjang kanggo digambar nalika nindakake aktivitas kompleks. 

Vektor embeds

Vektor embeds kaya peta, nanging tinimbang nuduhake kita ing ngendi samubarang ing donya, padha nuduhake kita ngendi iku ing soko disebut ruang vektor. Spasi vektor minangka papan dolanan gedhe ing ngendi kabeh duwe papan kanggo dolanan. Mbayangno yen sampeyan duwe klompok kewan: kucing, asu, manuk lan iwak. Kita bisa nggawe embed vektor kanggo saben gambar kanthi menehi posisi khusus ing papan dolanan. Kucing bisa ana ing pojok siji, asu ing sisih liyane. Manuk bisa ana ing langit lan iwak bisa ana ing blumbang. Panggonan iki minangka papan multidimensi. Saben dimensi cocog karo macem-macem aspek, contone, iwak duwe sirip, manuk duwe swiwi, kucing lan asu duwe sikil. Aspek liyane saka wong-wong mau bisa uga iwak kalebu banyu, manuk utamane ing langit, lan kucing lan asu ing lemah. Sawise kita duwe vektor iki, kita bisa nggunakake Techniques matématika kanggo klompok mau adhedhasar podho sing. Adhedhasar informasi sing kita simpen,

Dadi, embeddings vektor kaya peta sing mbantu kita nemokake persamaan antarane samubarang ing ruang vektor. Kaya peta sing mbantu kita navigasi donya, embeds vektor mbantu navigasi papan dolanan vektor.

Ide utama yaiku embed sing semantically padha karo saben liyane duwe jarak sing luwih cilik ing antarane. Kanggo ngerteni kepiye padha, kita bisa nggunakake fungsi jarak vektor kayata jarak Euclidean, jarak kosinus, lsp.

Database vektor vs perpustakaan vektor

Pustaka vektor nyimpen embeddings saka vektor ing indeks ing memori, supaya nindakake searches mirip. Pustaka vektor nduweni karakteristik / watesan ing ngisor iki:

1. Simpen vektor mung : Pustaka vektor mung nyimpen embeddings saka vektor lan ora obyek sing digandhengake saka kang padha kui. Iki tegese nalika kita takon, perpustakaan vektor bakal nanggapi karo vektor lan ID obyek sing cocog. Iki diwatesi amarga informasi nyata disimpen ing obyek lan dudu id. Kanggo ngatasi masalah iki, kita kudu nyimpen obyek ing panyimpenan sekunder. Kita banjur bisa nggunakake ID bali dening pitakonan lan cocog karo obyek kanggo mangerteni asil.
2. Data indeks ora bisa diganti : Indeks sing diprodhuksi dening perpustakaan vektor ora bisa diganti. Iki tegese yen kita wis ngimpor data lan nggawe indeks, kita ora bisa nggawe owah-owahan (ora ana sisipan anyar, pambusakan, utawa owah-owahan). Kanggo nggawe owahan ing indeks kita, kita kudu mbangun maneh saka awal
3. Pitakon nalika mbatesi impor : Umume perpustakaan vektor ora bisa ditakoni nalika ngimpor data. Kita kudu ngimpor kabeh obyek data dhisik. Dadi indeks digawe sawise obyek diimpor. Iki bisa dadi masalah kanggo aplikasi sing mbutuhake jutaan utawa malah milyaran obyek sing diimpor.

Ana akeh perpustakaan telusuran vektor sing kasedhiya: FAISS saka Facebook, Annoy dening Spotify lan ScanNN dening Google. FAISS nggunakake metode clustering, Annoy nggunakake wit lan ScanNN nggunakake kompresi vektor. Ana trade-off kinerja kanggo saben, sing bisa kita pilih adhedhasar aplikasi lan metrik kinerja.

CRUD

Fitur utama sing mbedakake database vektor saka perpustakaan vektor yaiku kemampuan kanggo arsip, nganyari lan mbusak data. Database vektor duwe dhukungan CRUD lengkap (nggawe, maca, nganyari lan mbusak) sing solves watesan saka perpustakaan vektor.

1. Vektor arsip lan obyek : Database bisa nyimpen obyek data lan vektor. Amarga loro-lorone disimpen, kita bisa nggabungake telusuran vektor karo saringan terstruktur. Filter ngidini kita nggawe manawa tetanggan sing paling cedhak cocog karo filter metadata.
2. Mutability : minangka database vektor kanthi ndhukung crud, kita bisa kanthi gampang nambah, mbusak utawa nganyari entri ing indeks kita sawise wis digawe. Iki utamané migunani nalika nggarap data sing terus-terusan ganti.
3. Panelusuran wektu nyata : Ora kaya perpustakaan vektor, database ngidini kita takon lan ngowahi data sajrone proses impor. Nalika kita mbukak mayuta-yuta obyek, data sing diimpor tetep bisa diakses lan operasional, dadi sampeyan ora kudu ngenteni impor rampung kanggo miwiti nggarap apa sing wis ana.

Ing cendhak, database vektor menehi solusi sing unggul kanggo nangani embeds vektor kanthi ngatasi watesan indeks vektor mandiri kaya sing wis dibahas ing poin sadurunge.

Nanging apa sing ndadekake database vektor luwih unggul tinimbang database tradisional?

Database vektor vs database tradisional

Basis data tradisional dirancang kanggo nyimpen lan njupuk data terstruktur nggunakake model relasional, sing tegese dioptimalake kanggo pitakon adhedhasar kolom lan baris data. Nalika bisa nyimpen embeddings vektor ing basis data tradisional, database iki ora dioptimalake kanggo operasi vektor lan ora bisa nindakake telusuran mirip utawa operasi kompleks liyane ing dataset gedhe kanthi efisien.

Iki amarga basis data tradisional nggunakake teknik indeksasi adhedhasar jinis data sing prasaja, kayata senar utawa angka. Teknik indeksasi iki ora cocok kanggo data vektor, sing nduweni dimensi dhuwur lan mbutuhake teknik indeksasi khusus kayata indeks terbalik utawa wit spasial.

Uga, basis data tradisional ora dirancang kanggo nangani akeh data sing ora terstruktur utawa semi-terstruktur sing asring digandhengake karo embeds vektor. Contone, gambar utawa file audio bisa ngemot mayuta-yuta titik data, sing database tradisional ora bisa ditangani kanthi efisien.

Basis data vektor, ing sisih liya, dirancang khusus kanggo nyimpen lan njupuk data vektor lan dioptimalake kanggo telusuran mirip lan operasi kompleks liyane ing set data gedhe. Dheweke nggunakake teknik lan algoritma indeksasi khusus sing dirancang kanggo nggarap data dimensi dhuwur, dadi luwih efisien tinimbang database tradisional kanggo nyimpen lan njupuk embeds vektor.

Saiki sampeyan wis maca akeh babagan database vektor, sampeyan bisa uga mikir, kepiye cara kerjane? Ayo dideleng.

Kepiye cara kerja database vektor?

Kita kabeh ngerti carane database relasional bisa digunakake: padha nyimpen strings, angka, lan jinis data skalar liyane ing baris lan kolom. Ing tangan liyane, database vektor makaryakke ing vektor, supaya cara iku optimized lan query cukup beda.

Ing basis data tradisional, kita biasane takon baris ing basis data sing nilai biasane cocog karo pitakonan kita. Ing basis data vektor, kita nggunakake metrik mirip kanggo nemokake vektor sing paling mirip karo pitakon kita.

Database vektor nggunakake kombinasi sawetara algoritma sing kabeh melu ing panelusuran tetanggan sing paling cedhak (ANN). Algoritma iki ngoptimalake telusuran kanthi hashing, kuantisasi, utawa telusuran adhedhasar grafik.

Algoritma kasebut dirakit dadi pipa sing nyedhiyakake cepet lan akurat saka tetanggan vektor sing ditakoni. Wiwit database vektor menehi asil kira-kira, tradeoffs utama kita nimbang antarane akurasi lan kacepetan. Sing luwih tepat asil, sing luwih alon pitakonan bakal. Nanging, sistem sing apik bisa nyedhiyakake telusuran sing cepet banget kanthi akurasi sing meh sampurna.

• Indeksing : Database vektor ngindeks vektor nggunakake algoritma kayata PQ, LSH utawa HNSW. Langkah iki nggandhengake vektor karo struktur data sing bakal ngidini kanggo nggoleki luwih cepet.
• Pitakonan : database vektor mbandhingake vektor pitakon sing diindeks karo vektor sing diindeks ing dataset kanggo nemokake tetanggan sing paling cedhak (nglamar metrik kamiripan sing digunakake dening indeks kasebut)
• Post-processing : Ing sawetara kasus, database vektor njupuk tetanggan paling cedhak final saka dataset lan kirim-proses kanggo ngasilake asil final. Langkah iki bisa uga kalebu reklasifikasi tetanggan sing paling cedhak nggunakake ukuran mirip sing beda.

Wuku

Basis data vektor minangka alat sing kuat kanggo telusuran mirip lan operasi kompleks liyane ing set data gedhe, sing ora bisa ditindakake kanthi efektif nggunakake basis data tradisional. Kanggo mbangun basis data vektor fungsional, embeds penting, amarga bisa njupuk makna semantik data lan mbisakake telusuran mirip sing akurat. Ora kaya pustaka vektor, database vektor dirancang supaya cocog karo kasus panggunaan kita, saengga cocog kanggo aplikasi sing kinerja lan skalabilitas kritis. Kanthi mundhake pembelajaran mesin lan intelijen buatan, database vektor dadi saya penting kanggo macem-macem aplikasi kalebu sistem rekomendasi, telusuran gambar, persamaan semantik lan dhaptar terus. Nalika lapangan terus berkembang, kita bisa ngarep-arep ndeleng aplikasi database vektor sing luwih inovatif ing mangsa ngarep.

Ercole Palmeri