കണക്കാക്കിയ വായന സമയം: 9 minuti
സമീപ ആഴ്ചകളിൽ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിക്ഷേപകരുടെ താൽപര്യം വർദ്ധിച്ചിട്ടുണ്ട്. 2023 ന്റെ തുടക്കം മുതൽ ഞങ്ങൾ ഇത് ശ്രദ്ധിച്ചു:
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ എന്താണെന്ന് കൂടുതൽ വിശദമായി നോക്കാം.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു, ഒരു തരം ഡാറ്റാ പ്രാതിനിധ്യം, നിർവ്വഹണ വേളയിൽ മനസ്സിലാക്കാനും ദീർഘകാല മെമ്മറി നിലനിർത്താനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് നിർണായകമായ സെമാന്റിക് വിവരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
വെക്റ്റർ ഉൾച്ചേർക്കലുകൾ ഒരു ഭൂപടം പോലെയാണ്, എന്നാൽ ലോകത്തിലെ കാര്യങ്ങൾ എവിടെയാണെന്ന് കാണിക്കുന്നതിനുപകരം, അവർ വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒന്നിൽ കാര്യങ്ങൾ എവിടെയാണെന്ന് കാണിക്കുന്നു വെക്റ്റർ സ്പേസ്. വെക്‌ടർ സ്പേസ് ഒരുതരം വലിയ കളിസ്ഥലമാണ്, അവിടെ എല്ലാം കളിക്കാൻ ഇടമുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കൂട്ടം മൃഗങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക: ഒരു പൂച്ച, ഒരു നായ, ഒരു പക്ഷി, ഒരു മത്സ്യം. കളിസ്ഥലത്ത് ഒരു പ്രത്യേക സ്ഥാനം നൽകി ഓരോ ചിത്രത്തിനും ഒരു വെക്റ്റർ എംബഡ് ഉണ്ടാക്കാം. പൂച്ച ഒരു കോണിലായിരിക്കാം, നായ മറുവശത്ത്. പക്ഷി ആകാശത്തും മത്സ്യം കുളത്തിലുമാകാം. ഈ സ്ഥലം ഒരു ബഹുമുഖ ഇടമാണ്. ഓരോ അളവും അവയുടെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങളുമായി യോജിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, മത്സ്യത്തിന് ചിറകുകളുണ്ട്, പക്ഷികൾക്ക് ചിറകുകളുണ്ട്, പൂച്ചകൾക്കും നായ്ക്കൾക്കും കാലുകളുണ്ട്. മത്സ്യം വെള്ളത്തിനും പക്ഷികൾ പ്രധാനമായും ആകാശത്തിനും പൂച്ചകളും നായ്ക്കളും ഭൂമിയുടേതുമാണ് എന്നതാണ് അവരുടെ മറ്റൊരു വശം. ഈ വെക്‌ടറുകൾ ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, അവയുടെ സമാനതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവയെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യാൻ ഗണിതശാസ്ത്ര സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഞങ്ങൾക്ക് ലഭിച്ച വിവരങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ,
അതിനാൽ, വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ വെക്റ്റർ സ്‌പെയ്‌സിലെ കാര്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സാമ്യം കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു മാപ്പ് പോലെയാണ്. ഒരു ഭൂപടം ലോകത്തെ നമ്മെത്തന്നെ ഓറിയന്റുചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നതുപോലെ, വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ വെക്റ്റർ പ്ലേഗ്രൗണ്ടിൽ നമ്മെത്തന്നെ ഓറിയന്റുചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.
അർത്ഥപരമായി പരസ്പരം സാമ്യമുള്ള എംബെഡ്ഡിംഗുകൾക്ക് പരസ്പരം ചെറിയ അകലമുണ്ട് എന്നതാണ് പ്രധാന ആശയം. അവ എത്രത്തോളം സമാനമാണെന്ന് കണ്ടെത്താൻ, നമുക്ക് യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം, കോസൈൻ ദൂരം മുതലായവ പോലുള്ള വെക്റ്റർ ദൂരം ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
വെക്റ്റർ ലൈബ്രറികൾ സമാനത തിരയുന്നതിനായി അവർ വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ മെമ്മറിയിലെ സൂചികകളിൽ സംഭരിക്കുന്നു. വെക്റ്റർ ലൈബ്രറികൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന സവിശേഷതകൾ/പരിമിതികളുണ്ട്:
നിരവധി വെക്റ്റർ തിരയൽ ലൈബ്രറികൾ ലഭ്യമാണ്: ഫെയ്സ്ബുക്കിന്റെ ഫെയ്സ്, അനോയ് Spotify ഒപ്പം സ്കാൻഎൻഎൻ Google മുഖേന. FAISS ക്ലസ്റ്ററിംഗ് രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു, Annoy മരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ScaNN വെക്റ്റർ കംപ്രഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോന്നിനും ഒരു പ്രകടന ട്രേഡ്-ഓഫ് ഉണ്ട്, അത് ഞങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെയും പ്രകടന അളവെടുപ്പിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.
വെക്റ്റർ ലൈബ്രറികളിൽ നിന്ന് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളെ വേർതിരിക്കുന്ന പ്രധാന സവിശേഷത ഡാറ്റ ആർക്കൈവ് ചെയ്യാനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും ഇല്ലാതാക്കാനുമുള്ള കഴിവാണ്. വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾക്ക് CRUD പിന്തുണയുണ്ട് വെക്റ്റർ ലൈബ്രറിയുടെ പരിമിതികൾ പരിഹരിക്കുന്ന (സൃഷ്ടിക്കുക, വായിക്കുക, അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക, ഇല്ലാതാക്കുക) പൂർത്തിയാക്കുക.
ചുരുക്കത്തിൽ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് മുമ്പത്തെ പോയിന്റുകളിൽ ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ ഒറ്റപ്പെട്ട വെക്റ്റർ സൂചികകളുടെ പരിമിതികൾ പരിഹരിച്ചുകൊണ്ട് വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച പരിഹാരം നൽകുന്നു.
എന്നാൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളെ പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളേക്കാൾ മികച്ചതാക്കുന്നത് എന്താണ്?
പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത് റിലേഷണൽ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും വേണ്ടിയാണ്, അതായത് ഡാറ്റയുടെ നിരകളും വരികളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അന്വേഷണങ്ങൾക്കായി അവ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളിൽ വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകൾ സംഭരിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, ഈ ഡാറ്റാബേസുകൾ വെക്റ്റർ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിട്ടില്ല, മാത്രമല്ല വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ സമാനത തിരയലുകളോ മറ്റ് സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങളോ കാര്യക്ഷമമായി നടത്താൻ കഴിയില്ല.
പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾ സ്ട്രിംഗുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നമ്പറുകൾ പോലെയുള്ള ലളിതമായ ഡാറ്റ തരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാലാണിത്. ഈ ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ വെക്റ്റർ ഡാറ്റയ്ക്ക് അനുയോജ്യമല്ല, ഉയർന്ന അളവിലുള്ളതും വിപരീത സൂചികകൾ അല്ലെങ്കിൽ സ്പേഷ്യൽ ട്രീകൾ പോലെയുള്ള പ്രത്യേക ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ആവശ്യമാണ്.
കൂടാതെ, പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾ വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വലിയ അളവിലുള്ള ഘടനയില്ലാത്തതോ അർദ്ധ-ഘടനാപരമായതോ ആയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇമേജ് അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ ഫയലിൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം, അവ പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾക്ക് കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.
മറുവശത്ത്, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ വെക്റ്റർ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുമായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളവയാണ്, കൂടാതെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ സമാനത തിരയലിനും മറ്റ് സങ്കീർണ്ണ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തവയാണ്. വെക്റ്റർ എംബഡിംഗുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുമായി പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളേക്കാൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കിക്കൊണ്ട്, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പ്രത്യേക ഇൻഡെക്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ വളരെയധികം വായിച്ചിട്ടുണ്ട്, അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിച്ചേക്കാം. നമുക്കൊന്ന് നോക്കാം.
റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നമുക്കെല്ലാവർക്കും അറിയാം: അവ സ്ട്രിംഗുകളും നമ്പറുകളും മറ്റ് തരത്തിലുള്ള സ്കെലാർ ഡാറ്റയും വരികളിലും നിരകളിലും സംഭരിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് വെക്റ്ററുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതിനാൽ അത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും അന്വേഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതി തികച്ചും വ്യത്യസ്തമാണ്.
പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകളിൽ, സാധാരണയായി ഡാറ്റാബേസിലെ വരികൾക്കായി ഞങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, അവിടെ മൂല്യം സാധാരണയായി ഞങ്ങളുടെ ചോദ്യവുമായി കൃത്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ, ഞങ്ങളുടെ അന്വേഷണവുമായി ഏറ്റവും സാമ്യമുള്ള ഒരു വെക്റ്റർ കണ്ടെത്താൻ ഞങ്ങൾ ഒരു സാമ്യത മെട്രിക് പ്രയോഗിക്കുന്നു.
ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ്, അടുത്തുള്ള അയൽക്കാരന്റെ (ANN) തിരയലിൽ പങ്കെടുക്കുന്ന നിരവധി അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സംയോജനമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഹാഷിംഗ്, ക്വാണ്ടൈസേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫ് അധിഷ്ഠിത തിരയൽ വഴിയുള്ള തിരയൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു.
ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരു പൈപ്പ്ലൈനിലേക്ക് കൂട്ടിച്ചേർക്കപ്പെടുന്നു, അത് ചോദ്യം ചെയ്യപ്പെട്ട വെക്റ്ററിന്റെ അയൽക്കാരെ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും വീണ്ടെടുക്കുന്നു. വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് ഏകദേശ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിനാൽ, ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്ന പ്രധാന ഇടപാടുകൾ കൃത്യതയ്ക്കും വേഗതയ്ക്കും ഇടയിലാണ്. കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഫലം, അന്വേഷണം മന്ദഗതിയിലാകും. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു നല്ല സംവിധാനത്തിന് വളരെ വേഗത്തിലുള്ള തിരച്ചിൽ ഏതാണ്ട് തികഞ്ഞ കൃത്യതയോടെ നൽകാൻ കഴിയും.
പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫലപ്രദമായി നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയാത്ത വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ സമാനത തിരയലിനും മറ്റ് സങ്കീർണ്ണ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കുമുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ. ഒരു ഫങ്ഷണൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസ് നിർമ്മിക്കുന്നതിന്, എംബെഡിംഗുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം അവ ഡാറ്റയുടെ സെമാന്റിക് അർത്ഥം പിടിച്ചെടുക്കുകയും കൃത്യമായ സമാനത തിരയലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വെക്റ്റർ ലൈബ്രറികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഞങ്ങളുടെ ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തിന് അനുയോജ്യമായ രീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു, പ്രകടനവും സ്കേലബിളിറ്റിയും നിർണായകമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അവയെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെയും ഉയർച്ചയോടെ, ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ, ഇമേജ് തിരയൽ, സെമാന്റിക് സമാനത എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകൾ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. ഫീൽഡ് വികസിക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, ഭാവിയിൽ വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ കൂടുതൽ നൂതനമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.
Ercole Palmeri
ആപ്പിൾ വിഷൻ പ്രോ കൊമേഴ്‌സ്യൽ വ്യൂവർ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഒഫ്താൽമോപ്ലാസ്റ്റി ഓപ്പറേഷൻ കാറ്റാനിയ പോളിക്ലിനിക്കിൽ നടത്തി.
കളറിംഗ് വഴി മികച്ച മോട്ടോർ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് എഴുത്ത് പോലെയുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകൾക്ക് കുട്ടികളെ സജ്ജമാക്കുന്നു. നിറം കൊടുക്കാൻ...
നാവിക മേഖല ഒരു യഥാർത്ഥ ആഗോള സാമ്പത്തിക ശക്തിയാണ്, അത് 150 ബില്യൺ വിപണിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്തു...
കഴിഞ്ഞ തിങ്കളാഴ്ച, ഫിനാൻഷ്യൽ ടൈംസ് ഓപ്പൺഎഐയുമായി ഒരു കരാർ പ്രഖ്യാപിച്ചു. FT അതിൻ്റെ ലോകോത്തര പത്രപ്രവർത്തനത്തിന് ലൈസൻസ് നൽകുന്നു…
