vector ဒေတာဘေ့စ်တွေကဘာတွေလဲ၊ သူတို့ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ၊ စျေးကွက်အလားအလာ

vector ဒေတာဘေ့စ်သည် အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် အရည်အချင်းများကို သင်္ချာနည်းဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည့် ဘက်မြင် ဗက်တာများအဖြစ် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည့် ဒေတာဘေ့စ်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ 

စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ၊ ဗီဒီယို နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့ ဒေတာကြမ်းများတွင် မြှုပ်သွင်းသည့် လုပ်ဆောင်ချက်အချို့ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤ vector များကို များသောအားဖြင့် ထုတ်ပေးပါသည်။

Vector databases များဖြစ်နိုင်သည်။ definite သည် metadata filtering နှင့် horizontal scaling ကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များပါရှိသော လျင်မြန်စွာပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေခြင်းအတွက် vector embeds များကို အညွှန်းကိန်းများ သိမ်းဆည်းသိမ်းဆည်းသည့် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

ခန့်မှန်းခြေ စာဖတ်ချိန်- 9 minuti

ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူ စိတ်ဝင်စားမှု တိုးလာခြင်း။

မကြာသေးမီရက်သတ္တပတ်များအတွင်း၊ vector databases များကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ စိတ်ဝင်စားမှု တိုးလာခဲ့သည်။ 2023 ခုနှစ်အစကတည်းက ကျွန်ုပ်တို့သတိပြုမိသည်မှာ-

• vector ဒေတာဘေ့စ်စတင်ခြင်း။ နွှေးပါ။ သူရရှိခဲ့သည် Series B ရန်ပုံငွေအတွက် ဒေါ်လာ သန်း ၅၀;
• နာနတ်သီး Series B ရန်ပုံငွေတွင် $100 million ဖြင့် $750 million value;
• ခရိုမာ open source ပရောဂျက်တစ်ခုဖြစ်သည့် ၎င်း၏ဒေတာဘေ့စ်ထည့်သွင်းမှုအတွက် ဒေါ်လာ ၁၈ သန်း စုဆောင်းခဲ့သည်။

vector databases တွေက ဘာတွေလဲဆိုတာ အသေးစိတ်ကြည့်ရအောင်။

Vector များကို ဒေတာကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ်

Vector ဒေတာဘေ့စ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများလုပ်ဆောင်သည့်အခါတွင် ထည့်သွင်းရန် AI အတွက် နားလည်မှုနှင့် ရေရှည်မှတ်ဉာဏ်ကို ထိန်းသိမ်းထားရန် ၎င်းအတွင်း၌ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များကို အရေးပါသည့် ဒေတာကိုယ်စားပြုမှုအမျိုးအစားဖြစ်သော vector embedding ပေါ်တွင် ကြီးကြီးမားမားမှီခိုနေရပါသည်။ 

Vector ကို မြှပ်နှံထားသည်။

Vector embeds များသည် မြေပုံတစ်ခုကဲ့သို့ပင်၊ သို့သော် ကမ္ဘာပေါ်တွင် အရာဝတ္ထုများ တည်ရှိနေသည်ကို ပြသမည့်အစား၊ ၎င်းတို့သည် ဟုခေါ်သော အရာများရှိရာ ကျွန်ုပ်တို့ကို ပြသသည် vector space ။ Vector space သည် ကစားရန်နေရာရှိ၍ ကစားကွင်းကြီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင့်တွင် ကြောင်၊ ခွေး၊ ငှက်နှင့် ငါးတစ်ကောင် တိရစ္ဆာန်အုပ်စုရှိသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ကစားကွင်းတွင် အထူးအနေအထားတစ်ခုပေးခြင်းဖြင့် ပုံတစ်ပုံချင်းစီအတွက် vector embed တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ကြောင်သည် ထောင့်တစ်ဖက်တွင်ရှိနိုင်ပြီး အခြားတစ်ဖက်တွင် ခွေးလည်းရှိနိုင်သည်။ ငှက်က ကောင်းကင်မှာ ရှိနေနိုင်ပြီး ငါးက ရေကန်ထဲမှာ ရှိနေနိုင်ပါတယ်။ ဤနေရာသည် ဘက်ပေါင်းစုံရှိ နေရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အတိုင်းအတာတစ်ခုစီသည် ၎င်းတို့၏ မတူညီသောရှုထောင့်များနှင့် သက်ဆိုင်သည်၊ ဥပမာ၊ ငါးတွင် ဆူးတောင်များ၊ ငှက်များတွင် အတောင်များရှိသည်၊ ကြောင်များနှင့် ခွေးများတွင် ခြေထောက်များရှိသည်။ ၎င်းတို့အနက်မှ အခြားအချက်မှာ ရေပိုင်ငါးများ၊ အဓိကအားဖြင့် ကောင်းကင်ပေါ်ရှိ ငှက်များ၊ မြေပေါ်ရှိ ကြောင်များနှင့် ခွေးများလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဤ vector များရှိပါက ၎င်းတို့၏ ဆင်တူမှုများကို အခြေခံ၍ ၎င်းတို့ကို အုပ်စုဖွဲ့ရန် သင်္ချာနည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ကျွန်တော်တို့ ကိုင်ထားတဲ့ အချက်အလက်တွေအပေါ် အခြေခံပြီး၊

ထို့ကြောင့်၊ vector မြှပ်နှံမှုသည် vector space ရှိအရာများကြားတွင်တူညီမှုကိုရှာဖွေရန်ကူညီပေးသောမြေပုံတစ်ခုနှင့်တူသည်။ မြေပုံတစ်ခုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ကမ္ဘာကို လမ်းညွှန်ရာတွင် ကူညီပေးသကဲ့သို့၊ vector embed များသည် vector ကစားကွင်းကို လမ်းညွှန်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။

အဓိက အယူအဆမှာ တစ်ခုနှင့်တစ်ခု သဘောတရားအရ ဆင်တူသည့် မြှုပ်နှံမှုများသည် ၎င်းတို့ကြားတွင် ပိုမိုသေးငယ်သော အကွာအဝေးရှိရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ မည်မျှဆင်တူသည်ကို သိရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Euclidean အကွာအဝေး၊ cosine အကွာအဝေး စသည်တို့ကဲ့သို့ vector အကွာအဝေးများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

Vector databases များနှင့် vector libraries များ

vector စာကြည့်တိုက်များ ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကိန်းဂဏာန်းများတွင် vector များထည့်သွင်းခြင်းကို မှတ်ဉာဏ်တွင် သိမ်းဆည်းပါ။ Vector စာကြည့်တိုက်များသည် အောက်ပါလက္ခဏာများ/ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။

1. ပုံများကိုသာ သိမ်းဆည်းပါ။ : Vector libraries များသည် vectors များ၏ မြှပ်နှံမှုများကိုသာ သိမ်းဆည်းထားပြီး ၎င်းတို့ထုတ်လုပ်လိုက်သော ဆက်စပ်အရာဝတ္တုများ မဟုတ်ပါ။ ဆိုလိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့မေးမြန်းသည့်အခါ၊ vector library သည် သက်ဆိုင်ရာ vector များနှင့် object ID များဖြင့် တုံ့ပြန်မည်ဖြစ်သည်။ အမှန်တကယ် အချက်အလက်ကို အရာဝတ္တုတွင် သိမ်းဆည်းထားပြီး id မဟုတ်သောကြောင့် ၎င်းကို ကန့်သတ်ထားသည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ အရာဝတ္ထုများကို ဒုတိယသိုလှောင်မှုတွင် သိမ်းဆည်းသင့်သည်။ ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် မေးမြန်းမှုမှ ပြန်ပေးသော ID များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး ရလဒ်များကို နားလည်ရန် ၎င်းတို့ကို အရာဝတ္ထုများနှင့် ကိုက်ညီစေပါသည်။
2. အညွှန်းဒေတာသည် မပြောင်းလဲနိုင်ပါ။ : vector libraries များမှ ထုတ်လုပ်သော အညွှန်းများသည် မပြောင်းလဲနိုင်ပါ။ ဆိုလိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို တင်သွင်းပြီး အညွှန်းကိုတည်ဆောက်ပြီးသည်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုမှ ပြုလုပ်နိုင်မည် မဟုတ်ကြောင်း (အသစ်ထည့်သွင်းခြင်း၊ ဖျက်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲမှုများမရှိပါ)။ ကျွန်ုပ်တို့၏အညွှန်းကိန်းကို အပြောင်းအလဲပြုလုပ်ရန်၊ ၎င်းကို အစမှပြန်လည်တည်ဆောက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။
3. တင်သွင်းမှုကို ကန့်သတ်နေစဉ်အတွင်း မေးမြန်းမှု : ဒေတာတင်သွင်းစဉ်တွင် vector libraries အများစုကို မေးမြန်း၍မရပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအရာဝတ္ထုအားလုံးကို ဦးစွာတင်သွင်းရန်လိုအပ်သည်။ ထို့ကြောင့် အရာဝတ္ထုများကို တင်သွင်းပြီးနောက် အညွှန်းကို ဖန်တီးသည်။ ၎င်းသည် အရာဝတ္တုများ သန်းပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ဘီလီယံပေါင်းများစွာကို တင်သွင်းရန် လိုအပ်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။

ရနိုင်သော vector ရှာဖွေရေးစာကြည့်တိုက်များစွာရှိသည်။ Facebook ၏ FAISS, Annoy Spotify နှင့် ScanNN Google မှ FAISS သည် အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းကိုအသုံးပြုသည်၊ Annoy သည် သစ်ပင်များကိုအသုံးပြုကာ ScanNN သည် vector compression ကိုအသုံးပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အပလီကေးရှင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည် တိုင်းတာမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ ရွေးချယ်နိုင်သော တစ်ခုစီအတွက် စွမ်းဆောင်ရည် အပေးအယူတစ်ခု ရှိပါသည်။

CRUD

Vector ဒေတာဘေ့စ်များကို vector libraries များမှ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အဓိကအင်္ဂါရပ်မှာ ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းခြင်း၊ မွမ်းမံခြင်းနှင့် ဖျက်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ Vector ဒေတာဘေ့စ်များတွင် CRUD ပံ့ပိုးမှုရှိသည်။ vector စာကြည့်တိုက်၏ကန့်သတ်ချက်များကိုဖြေရှင်းပေးသော (ဖန်တီး၊ ဖတ်၊ အပ်ဒိတ်နှင့်ဖျက်) ပြီးအောင်လုပ်ပါ။

1. ဖိုင်ဆိုဒ်များနှင့် အရာဝတ္ထုများကို သိမ်းဆည်းပါ။ : ဒေတာဘေ့စ်များသည် ဒေတာအရာဝတ္ထုများနှင့် vector များကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ နှစ်ခုလုံးကို သိမ်းဆည်းထားသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် vector ရှာဖွေမှုကို တည်ဆောက်ထားသော စစ်ထုတ်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်ပါသည်။ စစ်ထုတ်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများက မက်တာဒေတာစစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေပါသည်။
2. ပြောင်းလဲနိုင်မှု : vector databases အနေဖြင့် အပြည့်အဝ ထောက်ခံပါသည်။ အစိမ်း၊ ၎င်းကိုဖန်တီးပြီးနောက် ကျွန်ုပ်တို့၏အညွှန်းတွင် ထည့်သွင်းမှုများ၊ ဖယ်ရှားရန် သို့မဟုတ် အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် အလွယ်တကူ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော ဒေတာများဖြင့် အလုပ်လုပ်သည့်အခါ အထူးသဖြင့် ၎င်းသည် အသုံးဝင်သည်။
3. အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရှာဖွေမှု : Vector စာကြည့်တိုက်များနှင့်မတူဘဲ၊ ဒေတာဘေ့စ်များသည် တင်သွင်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို မေးမြန်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းများကို ခွင့်ပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရာဝတ္တုများ သန်းပေါင်းများစွာကို သယ်ဆောင်လာသည်နှင့်အမျှ၊ တင်သွင်းထားသောဒေတာသည် အပြည့်အဝရရှိနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းလည်ပတ်နိုင်နေသေးသည်၊ ထို့ကြောင့် ရှိပြီးသားအရာများကို စတင်လုပ်ဆောင်ရန် တင်သွင်းမှုကို အပြီးသတ်ရန် စောင့်ဆိုင်းနေစရာမလိုပါ။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ vector ဒေတာဘေ့စ်သည် ယခင်အချက်များတွင် ဆွေးနွေးထားသည့်အတိုင်း ကိုယ်တိုင်ပါရှိသော vector indices များ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ဖြေရှင်းခြင်းဖြင့် vector embed များကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် သာလွန်ကောင်းမွန်သောအဖြေကို ပေးပါသည်။

သို့သော် vector databases များကို သမားရိုးကျ databases များထက် အဘယ်အရာက သာလွန်စေသနည်း။

Vector ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ရိုးရာဒေတာဘေ့စ်များ

သမားရိုးကျ ဒေတာဘေ့စ်များသည် ဆက်စပ်ပုံစံများကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသော ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ပြန်လည်ရယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့သည် ကော်လံများနှင့် ဒေတာအတန်းများကို အခြေခံ၍ မေးမြန်းချက်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်များတွင် vector မြှုပ်သွင်းမှုများကို သိမ်းဆည်းထားနိုင်သော်လည်း၊ ဤဒေတာဘေ့စ်များသည် vector လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အကောင်းဆုံးမလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အပြင် တူညီသောရှာဖွေမှုများ သို့မဟုတ် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းမရှိပေ။

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်များသည် စာကြောင်းများ သို့မဟုတ် နံပါတ်များကဲ့သို့ ရိုးရှင်းသောဒေတာအမျိုးအစားများအပေါ်အခြေခံ၍ အညွှန်းရေးနည်းများကို အသုံးပြုသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤအညွှန်းကိန်းနည်းပညာများသည် အရွယ်အစားမြင့်မားပြီး ပြောင်းပြန်အညွှန်းများ သို့မဟုတ် spatial သစ်ပင်များကဲ့သို့သော အထူးပြုအညွှန်းကိန်းနည်းပညာများလိုအပ်သည့် ကွက်လပ်ဒေတာအတွက် မသင့်လျော်ပါ။

ထို့အပြင်၊ သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်များသည် vector embeds နှင့်ဆက်စပ်လေ့ရှိသောဖွဲ့စည်းပုံမဟုတ်သော သို့မဟုတ် semi-structured data အများအပြားကိုကိုင်တွယ်ရန်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းမဟုတ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံ သို့မဟုတ် အသံဖိုင်တွင် သမားရိုးကျ ဒေတာဘေ့စ်များသည် ထိရောက်စွာ မကိုင်တွယ်နိုင်သော ဒေတာအချက် သန်းပေါင်းများစွာ ပါဝင်နိုင်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Vector ဒေတာဘေ့စ်များသည် vector ဒေတာကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ပြန်လည်ရယူရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး တူညီသောရှာဖွေမှုများနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် အခြားရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် မြင့်မားသော ဖက်မြင်ဒေတာများနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အထူးပြု အညွှန်းရေးနည်းစနစ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုကာ vector embeds များကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်းအတွက် သမားရိုးကျ ဒေတာဘေ့စ်များထက် များစွာပိုမိုထိရောက်စေသည်။

အခုသင် vector databases တွေအကြောင်း အများကြီးဖတ်ပြီးပြီ၊ သူတို့ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲလို့ သိချင်နေပါလိမ့်မယ်။ ကြည့်ကြရအောင်။

vector ဒေတာဘေ့စ်ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များသည် မည်ကဲ့သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသိပါသည်- ၎င်းတို့သည် အတန်းများနှင့်ကော်လံများတွင် လိုင်းများ၊ နံပါတ်များနှင့် အခြားစကေးဒေတာအမျိုးအစားများကို သိမ်းဆည်းပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ vector ဒေတာဘေ့စ်သည် vectors များပေါ်တွင်အလုပ်လုပ်သည်၊ ထို့ကြောင့်၎င်းကို optimized နှင့် queried လုပ်ပုံသည်အတော်လေးကွဲပြားသည်။

သမားရိုးကျ ဒေတာဘေ့စ်များတွင်၊ တန်ဖိုးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏မေးမြန်းချက်အတိအကျနှင့် အတိအကျကိုက်ညီလေ့ရှိသည့် ဒေတာဘေ့စ်ရှိအတန်းများကို မေးမြန်းလေ့ရှိပါသည်။ vector ဒေတာဘေ့စ်များတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏မေးမြန်းချက်နှင့် အနီးစပ်ဆုံးတူညီသည့် vector တစ်ခုကို ရှာရန် ဆင်တူယိုးမှားမက်ထရစ်ကို အသုံးပြုပါသည်။

vector ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုသည် အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်းရှာဖွေမှု (ANN) တွင် ပါဝင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များစွာ၏ပေါင်းစပ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ဤ algorithms များသည် hashing၊ quantization သို့မဟုတ် graph-based searching ဖြင့် ရှာဖွေခြင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သည်။

ဤအယ်လဂိုရီသမ်များကို မေးမြန်းထားသော vector ၏အိမ်နီးနားချင်းများကို လျင်မြန်တိကျစွာ ပြန်လည်ရယူနိုင်သည့် ပိုက်လိုင်းတစ်ခုအဖြစ် စုစည်းထားသည်။ vector ဒေတာဘေ့စ်သည် အနီးစပ်ဆုံးရလဒ်များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့စဉ်းစားထားသော အဓိကအပေးအယူများသည် တိကျမှုနှင့် မြန်နှုန်းကြားတွင်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်ပိုတိကျလေ၊ မေးမြန်းမှု နှေးလေဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကောင်းမွန်သောစနစ်သည် အလွန်လျင်မြန်သောရှာဖွေမှုကို ပြီးပြည့်စုံသောတိကျမှုဖြင့် ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

• အညွှန်း : Vector ဒေတာဘေ့စ်သည် PQ၊ LSH သို့မဟုတ် HNSW ကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို အသုံးပြု၍ vector များကို အညွှန်းများပေးသည်။ ဤအဆင့်သည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာရှာဖွေနိုင်စေမည့် ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံနှင့် vector များကို ဆက်စပ်ပေးပါသည်။
• မေးခွန်း : vector ဒေတာဘေ့စ်သည် အနီးကပ်ဆုံးအိမ်နီးနားချင်းများကိုရှာဖွေရန် ဒေတာအတွဲရှိ အညွှန်းကိန်းထားသော vector များနှင့် indexed query vector ကို နှိုင်းယှဉ်သည်
• လုပ်ဆောင်ခြင်းလွန် : အချို့ကိစ္စများတွင်၊ vector ဒေတာဘေ့စ်သည် ဒေတာအတွဲမှ နောက်ဆုံးအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများကို ထုတ်ယူပြီး နောက်ဆုံးရလဒ်များကို ပြန်ပေးရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤအဆင့်တွင် မတူညီသော တူညီမှုအတိုင်းအတာကို အသုံးပြု၍ အနီးကပ်ဆုံးအိမ်နီးချင်းများကို ပြန်လည်အမျိုးအစားခွဲခြင်း ပါဝင်သည်။

အကျိုးကျေးဇူးများ

Vector ဒေတာဘေ့စ်များသည် သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်များကို အသုံးပြု၍ ထိထိရောက်ရောက် မလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများနှင့် အခြားရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ လုပ်ဆောင်နိုင်သော vector ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ ၎င်းတို့သည် ဒေတာ၏ semantic အဓိပ္ပာယ်ကို ဖမ်းယူကာ တိကျသော ဆင်တူယိုးမှားရှာဖွေမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် embeds များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ vector libraries များနှင့်မတူဘဲ၊ vector databases များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အသုံးပြုမှုကိစ္စနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အတိုင်းအတာသည် အရေးကြီးသော application များအတွက် စံပြဖြစ်စေပါသည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုထွန်းကားလာမှုနှင့်အတူ၊ vector databases များသည် အကြံပြုသူစနစ်များ၊ ပုံရှာဖွေမှု၊ semantic တူညီပြီး စာရင်းတွင် ဆက်လက်တည်ရှိနေပါသည်။ နယ်ပယ်သည် ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ၊ အနာဂတ်တွင် vector databases များ၏ ပိုမိုဆန်းသစ်သော applications များတွေ့မြင်နိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။

Ercole Palmeri