ಅಂದಾಜು ಓದುವ ಸಮಯ: 9 ಮಿನುಟಿ
ಇತ್ತೀಚಿನ ವಾರಗಳಲ್ಲಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆದಾರರ ಆಸಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. 2023 ರ ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ನಾವು ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇವೆ:
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ನೋಡೋಣ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ನ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಅದರೊಳಗೆ ಒಯ್ಯುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು AI ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡ್‌ಗಳು ಮ್ಯಾಪ್‌ನಂತೆ, ಆದರೆ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತೋರಿಸುವ ಬದಲು, ಅವು ಯಾವುದೋ ಒಂದು ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಪೇಸ್. ವೆಕ್ಟರ್ ಜಾಗವು ಒಂದು ರೀತಿಯ ದೊಡ್ಡ ಆಟದ ಮೈದಾನವಾಗಿದ್ದು, ಎಲ್ಲವೂ ಆಡಲು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನೀವು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ಬೆಕ್ಕು, ನಾಯಿ, ಪಕ್ಷಿ ಮತ್ತು ಮೀನು. ಆಟದ ಮೈದಾನದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೂ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಬೆಕ್ಕು ಒಂದು ಮೂಲೆಯಲ್ಲಿರಬಹುದು, ನಾಯಿ ಇನ್ನೊಂದು ಬದಿಯಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಪಕ್ಷಿ ಆಕಾಶದಲ್ಲಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಮೀನು ಕೊಳದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಈ ಸ್ಥಳವು ಬಹು ಆಯಾಮದ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಯಾಮವು ಅವುಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೀನುಗಳಿಗೆ ರೆಕ್ಕೆಗಳಿವೆ, ಪಕ್ಷಿಗಳಿಗೆ ರೆಕ್ಕೆಗಳಿವೆ, ಬೆಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ನಾಯಿಗಳಿಗೆ ಕಾಲುಗಳಿವೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ ಮೀನುಗಳು ನೀರಿಗೆ, ಪಕ್ಷಿಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಆಕಾಶಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ನಾಯಿಗಳು ನೆಲಕ್ಕೆ ಸೇರಿವೆ. ಒಮ್ಮೆ ನಾವು ಈ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ, ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ನಾವು ಗಣಿತದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಾವು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ,
ಆದ್ದರಿಂದ, ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳು ಮ್ಯಾಪ್‌ನಂತೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳ ನಡುವೆ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜಗತ್ತನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ನಕ್ಷೆಯು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಂತೆಯೇ, ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡ್‌ಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಆಟದ ಮೈದಾನವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಶಬ್ದಾರ್ಥವಾಗಿ ಹೋಲುವ ಎಂಬೆಡ್‌ಗಳು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಕಡಿಮೆ ಅಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಪ್ರಮುಖ ವಿಚಾರವಾಗಿದೆ. ಅವು ಎಷ್ಟು ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ನಾವು ವೆಕ್ಟರ್ ದೂರದ ಕಾರ್ಯಗಳಾದ ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ, ಕೊಸೈನ್ ದೂರ, ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ವೆಕ್ಟರ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಸಾಮ್ಯತೆಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ವೆಕ್ಟರ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು/ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ:
ಅನೇಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ: ಫೇಸ್‌ಬುಕ್‌ನ FAISS, ಅನ್ನೋದು Spotify ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಎನ್ಎನ್ Google ಮೂಲಕ. FAISS ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, Annoy ಮರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ScanNN ವೆಕ್ಟರ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ ಇದೆ, ನಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಾವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ವೆಕ್ಟರ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಂದ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮುಖ್ಯ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡುವ, ನವೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು CRUD ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಲೈಬ್ರರಿಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಂಪೂರ್ಣ (ರಚಿಸಿ, ಓದಿ, ನವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಳಿಸಿ).
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹಿಂದಿನ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ ಸ್ವಯಂ-ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾವುದು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ?
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಸಾಲುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿರುವಾಗ, ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಏಕೆಂದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಸರಳ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನುಕ್ರಮಣಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ತಂತಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು. ಈ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಲೋಮ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮರಗಳಂತಹ ವಿಶೇಷ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಲದೆ, ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್, ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಸೂಚ್ಯಂಕ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ವೆಕ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈಗ ನೀವು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತುಂಬಾ ಓದಿದ್ದೀರಿ, ಅವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನೀವು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡಬಹುದು? ಒಂದು ನೋಟ ಹಾಯಿಸೋಣ.
ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ನಮಗೆಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿದೆ: ಅವು ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತಂತಿಗಳು, ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ವಿಧಾನವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಮೌಲ್ಯವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಲುಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ನಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಹೋಲುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಾವು ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹಲವಾರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಯ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ (ANN) ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹ್ಯಾಶಿಂಗ್, ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಹುಡುಕಾಟದ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅದು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದ ವೆಕ್ಟರ್‌ನ ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ವೇಗದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಂದಾಜು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರಿಂದ, ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮುಖ್ಯ ವಹಿವಾಟು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಯು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉತ್ತಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅತ್ಯಂತ-ವೇಗದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಪರಿಪೂರ್ಣ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಸಾಮ್ಯತೆಯ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಇತರ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಎಂಬೆಡ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಡೇಟಾದ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಇಮೇಜ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಹೋಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಪಟ್ಟಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು.
Ercole Palmeri
ಬಣ್ಣಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮವಾದ ಮೋಟಾರು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಬರವಣಿಗೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಣ್ಣ ಹಾಕಲು...
ನೌಕಾ ವಲಯವು ನಿಜವಾದ ಜಾಗತಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು 150 ಶತಕೋಟಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯತ್ತ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಿದೆ...
ಕಳೆದ ಸೋಮವಾರ, ಫೈನಾನ್ಶಿಯಲ್ ಟೈಮ್ಸ್ ಓಪನ್ ಎಐ ಜೊತೆ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತು. FT ತನ್ನ ವಿಶ್ವ ದರ್ಜೆಯ ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಪರವಾನಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ…
ಲಕ್ಷಾಂತರ ಜನರು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಪಾವತಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮಾಸಿಕ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಶುಲ್ಕವನ್ನು ಪಾವತಿಸುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭಿಪ್ರಾಯ…
