ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪੜ੍ਹਨ ਦਾ ਸਮਾਂ: 9 ਮਿੰਟ
ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। 2023 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ:
ਆਉ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕੀ ਹਨ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਜੋ ਇਸਦੇ ਅੰਦਰ AI ਲਈ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਰਥ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੇਡ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ੇ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿੱਥੇ ਹਨ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ. ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਖੇਡ ਮੈਦਾਨ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਖੇਡਣ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ: ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ, ਇੱਕ ਕੁੱਤਾ, ਇੱਕ ਪੰਛੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੱਛੀ। ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਖੇਡ ਦੇ ਮੈਦਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਕੇ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੇਡ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਬਿੱਲੀ ਇੱਕ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਕੁੱਤਾ। ਪੰਛੀ ਅਸਮਾਨ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੱਛੀ ਤਾਲਾਬ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਥਾਨ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੱਛੀ ਦੇ ਖੰਭ ਹਨ, ਪੰਛੀਆਂ ਦੇ ਖੰਭ ਹਨ, ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਲੱਤਾਂ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੱਛੀ ਪਾਣੀ ਨਾਲ, ਪੰਛੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਮਾਨ ਨਾਲ ਅਤੇ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤੇ ਜ਼ਮੀਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਵੈਕਟਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਰੱਖੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ,
ਇਸ ਲਈ, ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੇਡ ਵੈਕਟਰ ਖੇਡ ਦੇ ਮੈਦਾਨ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਏਮਬੇਡ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਦੂਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਕਿੰਨੇ ਸਮਾਨ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਵੈਕਟਰ ਦੂਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਕਲੀਡੀਅਨ ਦੂਰੀ, ਕੋਸਾਈਨ ਦੂਰੀ, ਆਦਿ।
ਵੈਕਟਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਸੂਚਕਾਂਕ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਸਟੋਰ ਕਰੋ। ਵੈਕਟਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ/ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ:
ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ: ਫੇਸਬੁੱਕ ਦੇ FAISS, ਤੰਗ Spotify ਅਤੇ ਦੁਆਰਾ ਸਕੈਨ ਐਨ.ਐਨ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ। FAISS ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, Annoy ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ScanNN ਵੈਕਟਰ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਵੈਕਟਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਤੋਂ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੁਰਾਲੇਖ, ਅਪਡੇਟ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ CRUD ਸਮਰਥਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪੂਰਾ (ਬਣਾਓ, ਪੜ੍ਹੋ, ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਿਟਾਓ) ਜੋ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਵੈ-ਨਿਰਮਿਤ ਵੈਕਟਰ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੇਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਪਰ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲੋਂ ਉੱਤਮ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ?
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਾਲਮਾਂ ਅਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਇਹ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੈਕਟਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਤਰ ਜਾਂ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਅਯਾਮ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਲਟ ਸੂਚਕਾਂਕ ਜਾਂ ਸਥਾਨਿਕ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈੱਡਾਂ ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਜੁੜੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਂ ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ। ਉਹ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ ਏਮਬੈੱਡਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹ ਲਿਆ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ, ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਆਓ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ।
ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਤਰ, ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਕੇਲਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵੈਕਟਰਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।
ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਮੁੱਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮਾਨਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਡੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਿਲਦਾ ਜੁਲਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਈ ਐਲਗੋਰਿਥਮਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ ਖੋਜ (ANN) ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈਸ਼ਿੰਗ, ਕੁਆਂਟਾਇਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕੀਤੇ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਟ੍ਰੇਡਆਫ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਜਿੰਨਾ ਸਟੀਕ ਹੋਵੇਗਾ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਓਨੀ ਹੀ ਹੌਲੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੇੜੇ-ਸੰਪੂਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤਿ-ਤੇਜ਼ ਖੋਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਏਮਬੈਡਸ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੈਕਟਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਨੁਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਫਾਰਸ਼ਕਰਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਚਿੱਤਰ ਖੋਜ, ਅਰਥ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਜਾਰੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਹੋਰ ਵੀ ਨਵੀਨਤਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
Ercole Palmeri
ਪਿਛਲੇ ਸੋਮਵਾਰ, ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟਾਈਮਜ਼ ਨੇ ਓਪਨਏਆਈ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੌਦੇ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ। FT ਆਪਣੀ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲਾਇਸੰਸ ਦਿੰਦਾ ਹੈ...
ਲੱਖਾਂ ਲੋਕ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਗਾਹਕੀ ਫੀਸ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਰਾਏ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ…
Veeam ਦੁਆਰਾ Coveware ਸਾਈਬਰ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ। ਕੋਵਵੇਅਰ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਅਤੇ ਉਪਚਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੇਗਾ...
ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਪਲਾਂਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੇਲ ਅਤੇ ਗੈਸ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ।…
