Mik azok a vektoros adatbázisok és hogyan működnek?

A vektoradatbázis az adatbázisok olyan típusa, amelyet olyan nagydimenziós vektorok tárolására, kezelésére és lekérdezésére terveztek, amelyek összetett adatokat, például képeket, szöveget vagy más információkat reprezentálnak.

A vektoradatbázisok olyan erőművek, amelyeket komplex adatok, például képek, szövegek vagy akár absztrakt fogalmak tárolására, kezelésére és lekérdezésére terveztek. Az igazi szupererő azonban abban rejlik, hogy villámgyorsan képesek hasonlósági kereséseket végezni, és egy szempillantás alatt megtalálják a tűket a digitális szénakazalban.

Egy olyan világban, ahol a kontextus megértése és a finom kapcsolatok megtalálása dönthet a felhasználói élményről, a vektoradatbázisok nélkülözhetetlenné váltak. Ezek a motorok a képfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és az ajánlórendszerek élvonalbeli alkalmazásainak motorjai.

Ez az útmutató elmélyül a vektoradatbázisok működésében, amikor különböző típusú adatok tárolásáról és visszakereséséről van szó.

Megtudhatja, hogyan tárolják és keresik a különböző típusú adatokat, felfedezheti gyakorlati alkalmazásaikat, és megtudhatja, hogyan növelhetik üzleti erőfeszítéseit - miközben csökkentik a munkaterhelést.

A 2023-as adatforrások szerint a megkérdezett vállalati méretű vállalatok 42%-a számolt be arról, hogy a mesterséges intelligenciát használja az üzleti életben, és a válaszadók további 40%-a állítja, hogy vizsgálja a mesterséges intelligenciát. Ez a technológia megváltoztatja a játékot, mert hasznos mintákat talál az adatokban, és időt takarít meg a vállalkozásoknak a jövedelmező kapcsolatok létrehozására. Egyedül azonban nem képes minden munkát elvégezni.

Ez az a terület, ahol a vektoros adatbázisok ragyognak. Számos gépi tanulási algoritmus mögött álló erőmű, amely a hagyományos mesterséges intelligenciától kezdve a legmodernebb generatív modellekig mindenben döntő szerepet játszik. A vektoros adatbázisba történő tartalom hozzáadásával nem csak adatokat tárol, hanem egy olyan rendszert táplál, amely tanul és fejlődik az Ön vállalkozásával együtt. A vektoros adatbázisok szépsége azonban túlmutat a gépi tanuláson. A lehetőségek világát nyitják meg, a keresési képességek felturbózásától a hiper-személyre szabott ügyfélélmény lehetővé tételéig.

Egyszerűen fogalmazva, a vektoradatbázis olyan adatok gyűjteménye, amelyeket számhalmazokká (vektorokká) alakítanak át és tárolnak. Ez megkönnyíti a tartalom matematikai manipulálását. Mivel a gépek nem úgy érintkeznek a világgal, mint mi, az adatokat számok halmazaként érzékelik.

A vektoros adatbázisok által lehetővé tett algoritmusok lehetővé teszik a mesterséges intelligenciaprogramok számára, hogy mintákat találjanak a tartalomban. Ezek a minták képezik a kontextuális tanulás alapját, amelyet már megtapasztaltál, ha interakcióba léptél egy mesterséges intelligencia rendszerrel. Az idővel egyre több minőségi tartalommal az AI programok képesek rejtett összefüggéseket találni, előrejelzéseket készíteni, és figyelemre méltó módon generálni vagy összefoglalni a tartalmat.

A mesterséges intelligencia alapú képfelismerő alkalmazásokban a képek nagydimenziós vektorokként kódolhatók. Egy vektoradatbázis segíthet gyorsan megtalálni azokat a képeket, amelyek vizuálisan hasonlítanak a lekérdezett képhez, azáltal, hogy összehasonlítja a képeket ábrázoló vektorokat. Ez sokkal gyorsabb és pontosabb, mint a képek pixelenkénti összehasonlítása.

Az NLP-ben a vektorok szavakat, mondatokat vagy akár egész dokumentumokat is jelölhetnek. A vektoradatbázis segítségével ezután meg lehet találni a szemantikailag hasonló szövegeket, még akkor is, ha azok nem tartalmazzák pontosan ugyanazokat a szavakat. Ez a képesség alapvető fontosságú az olyan alkalmazások számára, mint a keresőmotorok, chatbotok és ajánlórendszerek, ahol a szavak mögött rejlő jelentés megértése fontosabb, mint a kulcsszavak megfeleltetése. Ez a generatív mesterséges intelligencia hatékony használatához is fontos számos rendszerben.

A vektoradatbázisok olyan fejlett keresési technikákat is lehetővé tesznek, mint a hibrid keresés és a keresés-kiegészített generációs (RAG) minták támogatása. A hibrid keresés a hagyományos kulcsszóalapú keresést kombinálja a vektoros hasonlósági kereséssel, és hatékony módot kínál a keresési relevancia és pontosság javítására.

A RAG-minták másrészt vektoros adatbázisokat használnak a nagyméretű nyelvi modellek képességeinek bővítésére azáltal, hogy a saját adatforrásaiból származó releváns, naprakész információkkal látják el őket.

Mind a vektoros adatbázisok, mind a relációs adatbázisok hasonló felépítésűek. Mindkettő az adatbázis-kezelés létfontosságú eleme, de a végcéljuk eltérő.

A relációs adatbázisok az adatok konzisztens és strukturált megközelítésére összpontosítanak. A táblázatkezelőhöz hasonlóan működnek, és segítenek az adatok rendszerezésében egyszerű sorokkal és oszlopokkal. Minden sor saját rekordként működik, míg az egyes oszlopok további attribútumokat biztosítanak. Egy relációs adatbázisban például egy sor a "férfi ruhák" sora lehet. Egy oszlop specifikusabb információt szolgáltat, például "kabátok" vagy "zoknik".

Egy vektoros adatbázis egyszerű - számok hosszú sorozatait tárolja -, de a rendszerekben a viselkedés sokkal absztraktabb. Mivel a vektoros kódolások képesek jelentéstartalmat reprezentálni, a vektorok érzelmi és kontextuális árnyalatokkal szolgálnak.

Ha egy relációs adatbázis inkább egy táblázatkezelőhöz hasonlít, akkor a vektoros adatbázisra úgy kell gondolni, mint egy webre. Az olyan adatkezelési rendszerek, amelyek az adatok közötti meggyőző, finom összefüggések megtalálására törekszenek, előnyösen használják az adatok vektorokként való kódolását és a vektoradatbázisok használatát.

Tekintsük a fenti példát. Egy relációs adatbázis tárolhat információkat a férfi ruhákról, és fenntarthat olyan kapcsolatokat, mint például az azonos színű kabátok és nadrágok, de nem fogja megtalálni ezeket a kapcsolatokat, hacsak nem szerepelnek kifejezetten az adatokban. Egy vektoros adatbázis lehetővé teszi a kontextus figyelembevételét, például annak megértését, hogy a blúzok és az ingek összefüggnek egymással, vagy hogy a cipőt vásárló emberek esetleg zoknit is szeretnének vásárolni.

A vektoros adatbázis emellett árnyaltabb kapcsolatokra is képes következtetni. Például felismerheti, hogy egy olyan ügyfél, aki gyakran vásárol üzleti ruházatot, érdeklődhet a bőr aktatáskák vagy a csúcskategóriás órák iránt, még akkor is, ha ezek a termékek nincsenek kifejezetten üzleti ruházat kategóriába sorolva.

A rendszer megérti a szezonális trendeket is, és tavasszal könnyű kabátokat javasolhat valakinek, aki télen nehéz kabátokat vásárolt, anélkül, hogy kifejezett szabályokra lenne szükség az egyes évszak-tétel kombinációkhoz. Ez a kontextuális megértés kifinomultabb ajánlórendszereket és keresési funkciókat tesz lehetővé, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy személyre szabottabb és intuitívabb vásárlási élményt nyújtsanak.

A vektoradatbázisok a gépi tanulási programok segítségével jobb online élményt nyújthatnak. Ajánlhatnak bizonyos ruhadarabokat, vagy az ügyfél aktivitása által inspirált időszerű kedvezményeket javasolhatnak.

A hagyományos adatbázisok nem csak relációsak. Létezik például a "NoSQL" adatbázisok egy osztálya, amelyek eredendően nem relációsak. A vektoradatbázisok és a NoSQL-adatbázisok első ránézésre nagyon hasonlóak. Mindkettő nem-relációs alapot használ, és páratlan skálázhatóságot biztosít a vállalkozások számára.

A NoSQL adatbázisok azonban dokumentumokkal és struktúrákkal, például JSON-nal való munkára vannak hangolva, a vektoros adatbázisok pedig hosszú számsorozatok kombinációival való munkára. A vektorok kezelése és összehasonlítása matematikailag intenzív, és a hagyományos NoSQL-adatbázisok ebben nem jók.

Gyakorlatilag a relációs, dokumentum- és vektortárolásnak és -manipulációnak fontos felhasználási területei vannak az adatbázisokban, és a rendszerek általában több mint egy ilyen modellt használnak, és ezeket együtt használják.

A vektoradatbázis egy olyan digitális alkalmazás, amely az információk különböző formáit hosszú, "vektoroknak" nevezett számsorozatokban tárolja (gondoljon csak vissza a középiskolai algebraórára). Minden egyes adatobjektum egy numerikus reprezentációt vesz fel, amelyet "vektorbeágyazásnak" nevezünk.

Az alábbiakban a vektoros adatbázisokkal kapcsolatos gyakori kérdéseket és a vektoros kereséshogy tisztább képet kapjon.

A vektorbeágyazás az adatok, például szavak, képek vagy más entitások numerikus ábrázolása nagydimenziós vektor formájában. A legtöbb beágyazással használt vektor több száz vagy ezer dimenzióból áll, és minden dimenziónak van egy száma.

Ez a beágyazás az adatok szemantikai vagy strukturális információit rögzíti, lehetővé téve a hatékony összehasonlítást és hasonlósági keresést, és általában a gépi tanulásban és a mesterséges intelligenciában használják, hogy az összetett adatokat olyan formátumba alakítsák át, amelyet a számítógépek könnyen feldolgozhatnak és elemezhetnek.

Képzeljük el, hogy van három szó: "király", "királynő" és "ember". A vektorbeágyazás ezeket a szavakat számok (vektorok) listájává alakítja át, amelyek a számítógépek számára érthető módon rögzítik jelentésüket. Például:

• a "király" ábrázolható [0.8, 0.6, 0.9, .....]
• a "királynő" ábrázolható [0.8, 0.6, 0.8, .....]
• "férj" ábrázolható [0.7, 0.4, 0.9, ......]

Ezekben a vektorokban a számok kiszámításának módja tükrözi a jelentésbeli hasonlóságokat és különbségeket. Itt a "király" és a "királynő" vektorai hasonlóak, mivel rokon szavak, míg a "férj" vektora kissé eltérő, és közelebb áll a "király"-hoz, mint a "királynő"-höz.

Ez segít a számítógépeknek olyan feladatok elvégzésében, mint a hasonló jelentésű szavak és kifejezések megtalálása vagy a szavak közötti kapcsolatok megértése. A vektorbeágyazások létfontosságúak a strukturálatlan és félig strukturált adatok hatalmas halmazainak átvizsgálásához. Az egyes vektorok közötti távolság segít a gépeknek megérteni, hogy az adatok mennyire hasonlítanak - vagy nem hasonlítanak - egymáshoz.

Minél több dimenzió van a vektorbeágyazásban, annál több árnyalatot képes a gép kiolvasni a kódolt adatokból. Az egyes szavaktól kezdve a hosszú weboldalakig mindent vektorokká alakítanak át, hogy vektoradatbázisokban tárolják és vektoralapú algoritmusokban használják. Számos mesterséges intelligencia eszköz vektorokon és vektorbeágyazásokon alapul, és nem tudnak nélkülük működni. Mindezen vektorbeágyazások szervezése a "nagydimenziós vektorok" segítségével történik.

További információk a vektorbeágyazásokról

A nagydimenziós vektorok olyan számok listái, amelyeknek sok eleme van, és mindegyik az általuk leírt adatok különböző jellemzőjét vagy tulajdonságát képviseli. Ezek a vektorok egy nagydimenziós térben léteznek, ami azt jelenti, hogy az adatok összetettségétől függően több tucat, több száz vagy akár több ezer dimenzióval is rendelkezhetnek. Egy nagydimenziós vektor például egy kép különböző attribútumait, például a színt, a textúrát és az alakot ábrázolhatja, és minden egyes dimenzió az attribútumok különböző aspektusait ragadja meg.

A gépi tanulásban és az adatelemzésben a nagydimenziós vektorokat arra használják, hogy komplex információkat strukturált módon, hatékony számítást és elemzést lehetővé téve foglaljanak magukba. A kisebb attribútumok is könnyebben megragadhatók nagy dimenziójú vektorokkal, ami az egyszerű tényeken túlmenően összetettebbé teszi az adatokat.

Bár a vektoradatbázis és a vektorkeresés hasonló fogalmak, a fő különbség a funkciójukban és a folyamatukban rejlik. A vektoradatbázis egy teljes adatkezelési megoldás, míg a vektoros keresés egyfajta szemantikus keresőeszköz.

Amikor vektoros keresést végez, a lekérdezett vektort a vektorok nagy gyűjteményével hasonlítja össze, és megpróbál hasonlóságokat találni. Ezt a műveletet néha hasonlósági keresésnek nevezik. A hagyományos adatbázisokkal ellentétben itt a cél az, hogy rövid idő alatt hasonló találatokat találjunk. Az Ön adatbázisa az, ahol a vektorok keresését végzi. Az indexelés használatával villámgyors hasonlósági keresést élvezhet, hogy levegye a lábmunkát az adatok elemzéséből.

Az indexelés egy vektoradatbázisban a tárolt vektorok rendszerezése és strukturálása, hogy lehetővé tegye az adatok hatékony és gyors visszakeresését a hasonlósági keresések során.

Az indexelés alapvetően sokkal gyorsabb módot biztosít az információk visszakeresésére és összehasonlítására, mint az összes különböző vektoron való iterálás. Ha több milliárd vektorod van, ez elengedhetetlen.

A vektoradatbázisok különböző típusú indexeket építenek be, és gyakran a fejlesztők számára is van lehetőség új indexek hozzáadására. Mivel a vektoradatbázisok egyik fő felhasználási módja az, hogy egy vektorból kiindulva megkeressük, hogy mely más vektorok vannak hozzá a legközelebb, fontos megérteni és ellenőrizni az alkalmazott indexeket és algoritmusokat, amikor egy vektoradatbázist választunk.

A leggyakrabban hallott távolságmodellek a következők Euklideszi távolságés a A koszinusz hasonlóság. Az euklideszi távolságot a többdimenziós tér két pontja közötti egyenes távolságnak tekinthetjük. Ez egy egyszerű és könnyen érthető mérőszám. A koszinusz hasonlóság ehelyett a két vektor közötti szögeken alapul. Matematikailag a vektorok orientációját hasonlítja össze, nem pedig a nagyságát, és igazán hasznos a szövegelemzésben, ahol a dimenziók száma magas. Ezeknek a metrikáknak az egyik hátránya, hogy sok számítást igényelnek és lassúak lehetnek.

Kiderült, hogy a legközelebbi szomszédok megközelítő megtalálása sokkal gyorsabb és majdnem ugyanolyan jó lehet. Ha a vektoradatbázis tartalmazza Közelítő legközelebbi szomszédkeresést (ANNS), az annak a jele, hogy nagyon nagy skálán is jól fog működni, és a Cosine hasonlósági eredményekhez képest szinte semmilyen minőségi változás nem következik be.

Aggódik amiatt, hogy a márkája képes-e lépést tartani a világ többi részével? Egy nemrégiben készült tanulmány szerint 43%-a az IT döntéshozóknakaggódik amiatt, hogy infrastruktúrájuk nem lesz képes kezelni a jövőbeli adatigényeket.

Nézzük meg részletesebben, milyen előnyökkel jár, ha az Ön vállalkozása vektoros adatbázisokra vált.

Mivel a vektoros adatbázisok eleve nagy adathalmazok kezelésére készültek, könnyebben méretezhetők. A nagyobb gépi tanulási alkalmazásokat használó vállalkozások élvezni fogják a növekedési lehetőséget anélkül, hogy új adatbázisra kellene átállniuk.

A vállalkozások fénysebességgel mozognak (és az Ön adatai is). A vektoros adatbázisok valós idejű feldolgozást biztosítanak, így gyorsabb lekérdezési válaszidőt élvezhet. Ez a hatékony adatfeldolgozó rendszer megkönnyíti a gyors napi döntések meghozatalát. Ez különösen hasznos az olyan agilis iparágak számára, amelyeknek gyorsabb válaszidőre van szükségük, mint például az egészségügy vagy a hajózás.

Ha adatai többféle formában jelennek meg, olyan adatbázisra van szüksége, amely elég rugalmas ahhoz, hogy mindegyiket rendezze. A vektoros adatbázisok képesek multimédiás és strukturálatlan adatokat egyaránt kezelni az Ön vállalkozása számára. Tisztázzuk: a strukturálatlan adat minden olyan adatmennyiség, amely nincs rendszerezve és adatbázis-formátumban tárolva. Más szóval ez a kifejezés szöveg-, kép- vagy videofájlok bármely olyan gyűjteményére utal, amelyet hasznos adatkészletté kell alakítani.

Egy hagyományos keresőmotor megpróbál pontos egyezést találni azzal, amit Ön keres. A vektoros adatbázis finomabb és árnyaltabb megközelítést kínál, amely hasonló - de nem pontos - eredményeket biztosít. Ez a megközelítés más pontossági szintet kínál. Egy vektoros adatbázis segítségével a lekérdezési eredmények a hasonlósági mérőszámok alapján lesznek. A hasonlósági mérőszámok mélyebb betekintést nyújtanak az adathalmazokon belüli kapcsolatokba és mintákba.

Ez a kifinomultsági szint egyike azon néhány részletnek, amely elválasztja a vektoros keresésta hagyományos relációs adatbázisoktól.

Az Ön egyedi üzleti tevékenységeihez elengedhetetlen a személyre szabott megközelítés. A vektoros adatbázis a személyre szabott keresési élmény egyik legpraktikusabb eszköze, köszönhetően a finom megközelítésnek. Nemcsak az Ön vállalkozása élvezheti ezeket az eszközöket, hanem az ügyfelei is. A személyre szabás és az ajánlórendszerek népszerű kiegészítői az ügyfelek online vásárlói útjának. Az e-kereskedelem például rendszeresen használ vektoros adatbázisokat, hogy intelligens ajánlásokat adjon a webhely látogatóinak.

Ezek az adatbázisok alkalmazkodnak a viselkedéshez, hogy a napi tevékenység vagy a korábbi vásárlások alapján testre szabott ajánlásokat adjanak.

Bár a vektoros adatbázisok hihetetlenül hasznosak a skálázásra szoruló vállalkozások számára, mégsem mindenkinek valók. A váltás előtt először vegye figyelembe a következő akadályokat.

A hagyományos adatbázisok talán korlátozottabbak a hatókörükben, de könnyebb is a megvalósításuk. A vektoradatbázisok egyik legnagyobb akadálya a telepítés és a hosszú távú karbantartás bonyolultsága.

Nemcsak optimális szervereket kell találni a vektoradatbázis számára, hanem az adatok importálásának folyamatán is végig kell menni. Azt is ki kell találnia, hogy melyik vektoros adatbázis-kiadás illik a legjobban az Ön vállalkozásához.

Akár egy vektoros adatbázis-szolgáltatás, akár egy nyílt forráskódú modell használata mellett dönt, a tanulási görbe magasabb lesz. A vektoros adatbázisok összetettek adatbázis-kezelő rendszerekamelyek terjedelme folyamatosan növekszik.

Néhány vállalkozásnak aggódnia kell amiatt, hogy képes-e lépést tartani a vektoros adatbázisok változásával és bővítésével. Hasonlóképpen, más vállalkozások nem akarnak befektetni a vektoros adatbázisok világába való belépés magasabb működési költségeibe.

Most, hogy szélesebb rálátása van a vektoros adatbázisokra, nézzük meg a leggyakoribb felhasználási területeiket. Már ismeri a gépi tanulással kapcsolatos előnyeiket, de ez csak egy a sok végeredmény közül.

Vállalkozása rendszeresen nagy mennyiségű képet, .gif-et és videót kezel? Ha túlterheli a szervezéssel járó munka, a vektoros adatbázisok segíthetnek. Vektoros adatbázis-modelleket választhat a leginkább kezelt adattípusok vagy az Ön által preferált indexelési technikák alapján. Például választhat egy képvektoros adatbázist, ha általában statikus képeket kezel. Ha hang, kép és videó keverékét használja, akkor helyette multimédiás vektoradatbázist is készíthet.

A vektoradatbázis a lekérdezés vektora alapján konkrét képeket vagy videókat is képes ajánlani. Ez a funkció hihetetlenül hasznos lehet olyan feladatoknál, mint az arcfelismerés vagy a tartalommarketing kampányok.

Az egyik leghatékonyabb erőforrás, amelyre a vállalkozásoknak szükségük van, a természetes nyelvfeldolgozó (NLP) eszközök. Nem elég egyszerűen megfeleltetni egy lekérdezést: meg kell érteni a szemantikát és a hangulatot.

A vektoradatbázisok jól alkalmazhatók a mesterséges intelligenciaprogramok NLP-feladataihoz. Megkönnyítik mind a vállalkozások, mind az AI számára, hogy logikus és finom összefüggéseket találjanak az adatok között. Az indexelés és a gyors visszakeresés segítségével ezek az adatbázisok rövid idő alatt éles betekintést nyújtanak. Ha például valaha is fontolgatta egy chatbot bevezetését vállalkozása számára, a vektoros adatbázis elengedhetetlen kiegészítő. A chatbotok akkor teljesítenek a legjobban, ha nagy nyelvi modellekkel támogatják őket.

Amikor üzleti fejlődését kell ábrázolnia, a vektoros adatbázisok felgyorsítják az eredményeket. Ezek az adatbázis-rendszerek hasznosak a gráfelemzéshez olyan funkciókkal, mint a közösségfelismerés és a kapcsolat-előrejelzés.

A vektoradatbázis egyik kevésbé ismert előnye a csalás kockázatának csökkentése. Mivel a vektoradatbázisok nagyon hasznosak az adatokban lévő kapcsolatok megtalálására, az ellentmondásokat is felismerik.

Ez a funkció létfontosságú a szokatlan tevékenységek gyors észleléséhez és az azonnali cselekvéshez. A vektoradatbázis olyan részletekkel is segíthet, mint a hálózati forgalom elemzése és a jelenlegi kiberbiztonsági intézkedések.

A hibrid keresés olyan fejlett technika, amely egyesíti a hagyományos kulcsszóalapú keresés erősségeit a vektoros keresés által biztosított szemantikai megértéssel. Ez a megközelítés számos előnnyel jár:

1. Jobb relevancia: A hibrid keresés a pontos kulcsszó egyezések és a szemantikus hasonlóság figyelembevételével pontosabb és kontextuálisan relevánsabb eredményeket adhat.
2. Szélsőséges esetek kezelése: Hatékonyan kezeli azokat a helyzeteket, amelyekben a kulcsszavas keresés vagy a vektoros keresés önmagában nem elégséges.
3. Rugalmasság: A hibrid keresés lehetővé teszi a kulcsszavas és szemantikus megfeleltetés közötti egyensúly finomhangolását az adott felhasználási esetek alapján.

A hibrid keresés megvalósítása vektoradatbázissal jellemzően a következőket foglalja magában:

• Kulcsszavas keresés és vektorhasonlósági keresés végrehajtása
• Az eredmények kombinálása és rangsorolása egy egyéni pontozási algoritmus segítségével
• A kulcsszavas és a vektoros keresési eredmények súlyozásának beállítása az alkalmazás egyedi követelményei alapján

A RAG egy olyan mesterséges intelligencia-architektúra, amely a nagy nyelvi modelleket (LLM-ek) úgy fejleszti, hogy egy gyakran vektoros adatbázisban tárolt tudásbázisból származó releváns információkkal látja el őket.

Ez a megközelítés a hagyományos LLM-ek számos korlátját kezeli:

1. Naprakész információk: a RAG lehetővé teszi az LLM-ek számára, hogy hozzáférjenek az aktuális információkhoz, és így leküzdjék a statikus adathalmazokon képzett modellek korlátait.
2. Tartományspecifikus tudás: A RAG a saját adatforrásaiból származó információk lekérdezésével lehetővé teszi az LLM-ek számára, hogy kihasználják a tartományspecifikus tudást.
3. Csökkentett hallucinációk: A releváns kontextus biztosítása segít minimalizálni annak valószínűségét, hogy a modell hamis vagy ellentmondásos információkat generáljon.

A RAG vektoradatbázissal történő megvalósítása jellemzően a következőket foglalja magában:

1. A tudásbázis indexelése egy vektoros adatbázisban
2. Minden egyes felhasználói lekérdezéshez:
   
   • A lekérdezés vektoros beágyazásának generálása
   • A vektoradatbázis használata a releváns információk lekérdezéséhez
   • Ezen információk átadása az LLM-nek a felhasználói lekérdezéssel együtt, kontextusként
3. Az LLM ezután választ generál az előre betanított tudása és a lekérdezett kontextus alapján

A vektoradatbázisok döntő szerepet játszanak a RAG-mintákban, mivel lehetővé teszik a releváns információk gyors és pontos visszakeresését, ami elengedhetetlen a legtöbb alkalmazásban elvárt valós idejű teljesítmény fenntartásához.

E fejlett technikák kihasználásával a vállalkozások intelligensebb, pontosabb és kontextustudatosabb AI-alkalmazásokat hozhatnak létre, tovább bővítve a vektoradatbázisok implementációinak képességeit.

A vektoros adatbázis megvalósításakor választhat a nyílt forráskódú és a kereskedelmi adatbázisok között. Egyik megoldás sem jobb, mint a másik - egyszerűen csak az Ön üzleti igényeinek megfelelően más és más.

Az alábbiakban a saját vektoros adatbázis beállításának és konfigurálásának alapvető lépéseit ismertetjük.

Mielőtt kiválasztja a vektoros adatbázis-modellt, meg kell határoznia a végcélt. Gépi tanulási modellt próbál betanítani, vagy hatékonyabban kell rendszereznie az adathalmazait?

A vektoros adatbázisok jól alkalmazhatók a komplex adatokat kezelő, mesterséges intelligenciát alkalmazó vagy folyamatosan változó adatpontokkal dolgozó vállalkozások számára.

Az első lépés az, hogy kitalálja, melyik modell felel meg az Ön üzleti igényeinek. Egyes vektoros adatbázis-modellek fejlesztőbarátok, intuitív felületekkel. Mások szélesebb körű támogatást nyújtanak a szűrés és indexelés terén. Szánjon időt a használni kívánt adatbázis minden részletének áttekintésére - a kisebb részletek is sokat számítanak az üzleti működésében.

Miután kiválasztotta a használni kívánt vektoros adatbázist, kicsit jobban utánanéz az egyes kiadásoknak. Mivel ezek az adatbázisok alapvetően rugalmasak, minden egyes verzió különböző kiadásokat tartalmaz, hogy jobban megfeleljenek az Ön igényeinek.

Miután kiválasztotta a vektoros adatbázist és a kívánt kiadást, ideje konfigurálni. Az adatbázist a telepítéshez és az adatok átviteléhez szükséges utasításokkal együtt kapja meg. Az adatbázist az igényeinek megfelelően módosíthatja, például kiválaszthatja az Ön által preferált indexelési megoldást.

Miután befejezte az adatbázis telepítését és az adatok átvitelét, le kell kérdeznie azt. Ez a funkció lehetővé teszi, hogy hasonló vektorokat találjon az adatbázisban, és hatékonyabban kezdje el használni a programot. A kiválasztott adatbázistól függően ez a lépés automatizálható vagy manuálisan is elvégezhető.

A kipróbálás és a hibázás a kulcs ahhoz, hogy a legtöbbet hozza ki az új adatbázis-megoldásból. Ha már minden működik, figyelje a vektoradatbázisát, hogy lássa, mi működik (és mi nem). A folyamat során sok érdekes részletet fog megtudni. Előfordulhat, hogy a beérkező adatmennyiségek kezeléséhez még nagyobb skálázásra lesz szüksége. Előfordulhat, hogy a lekérdezés bizonyos módszerei nem nyújtják a kívánt további betekintést.

A vektoros adatbázis képességei csak annyira erősek, amennyire az Ön elképzelései. Amíg nyitott szemmel jár és elkötelezett marad a növekedés iránt, addig vállalkozása profitálni fog a váltásból.

A legújabb tanulmányok szerint a a vektoros adatbázisok globális piaca2028-ra várhatóan meghaladja a 4 milliárd dollárt. Az egészségügytől a szórakoztatóiparig a fejlett adatbázis-technológia jövője hihetetlenül fényesnek tűnik.

A vektoros adatbázis-technológia minden eddiginél könnyebbé tette a nagy mennyiségű adat kezelését és a hasznos következtetések levonását. A vállalkozásoknak többé nem kell manuálisan átnézniük a képeket, videókat és szövegeket, hogy megértsék, mire van szüksége a célközönségüknek. Ezen adatbázis-rendszerek automatizált és rugalmas jellege felszabadítja az időt, hogy a vállalkozás működtetésének napi követelményeire összpontosíthassanak.

Legalábbis 57%-a a vállalkozásoknakaktívan támaszkodik a gépi tanulásra az ügyfélélmény javítása érdekében. Bár a gépi tanulás csak egy a sok esetfelhasználási alkalmazás közül, mégis fontos szereplő. Összességében a vektoros adatbázisok szerepe a jövőbeni adatkezelésben csak tovább fog nőni. Azoknak a vállalkozásoknak, amelyek méretezni és versenyképesnek akarnak maradni, le kell venniük az adatkezeléssel kapcsolatos munka egy részét a tányérjukról. Az InterSystemsnél készen állunk arra, hogy segítsünk a vektoros adatbázis-technológia bevezetésében, hogy ne maradjon le.

Jegyezze meg, hogy a felhasználási esetek száma robbanásszerűen növekszik, és fontos, hogy olyat válasszon, ami rugalmas.

Mint láttuk, a vektoros adatbázisok alkalmazási területei gyorsan bővülnek az iparágakban. A felhasználási esetek robbanásszerű növekedése rávilágít a vállalkozások számára egy kulcsfontosságú pontra: a vektoros adatbázis-megoldás kiválasztásakor a rugalmasság a legfontosabb.

Az adatkezelés és az AI gyors ütemű fejlődése olyan megoldásokat igényel, amelyek képesek alkalmazkodni a felmerülő igényekhez és lehetőségekhez. A rugalmasság legfontosabb szempontjai a következők:

1. Skálázhatóság a növekvő adatmennyiségek kezeléséhez
2. Interoperabilitás a meglévő és jövőbeli rendszerekkel
3. Testreszabási lehetőségek egyedi felhasználási esetekhez
4. Különböző adattípusok és lekérdezési módszerek támogatása
5. Alkalmazkodóképesség az új AI modellekhez és technológiákhoz

A rugalmasság előtérbe helyezésével nem csak a mai kihívásokat oldja meg, hanem az adatinfrastruktúrát is biztosítja a jövőre nézve. Egy rugalmas megoldás lehetővé teszi, hogy szervezete gyorsan változzon, új alkalmazásokkal kísérletezzen, és versenyképes maradjon az egyre inkább adatvezérelt világban.

Az InterSystemsnél megértjük a rugalmasság kritikus fontosságát a vektoros adatbázis-megoldásokban. Technológiánkat úgy terveztük, hogy ezeket az elveket megtestesítse, és olyan robusztus, skálázható és adaptálható platformot kínáljon, amely az Ön igényeivel együtt fejlődhet.

A gépi tanulási modellektől kezdve a hatékony hasonlósági keresésig, van olyan adatbázis-megoldás, amely készen áll arra, hogy növelje vállalkozását. Az InterSystemsnél a legkülönbözőbb iparágak vállalkozásai számára biztosítjuk az eszközök akadálymentes kihasználását.

A Vector adatbázisok hatékonyabb módszereket biztosítanak az adatok összegyűjtésére, tárolására és visszakeresésére. A hagyományos adatbázisokkal ellentétben, amelyek inkább a pontosságra összpontosítanak, a vektoros keresés értékes betekintést nyújt. Új és meggyőző részletekre tehet szert az érzelmek, a hasonlóságok és még a biztonsági kérdések körül is.

Segítettünk egyik korábbi ügyfelünknek, Les Voies Navigables de France, hogy megbízhatóbb adatközpontot hozzon létre szárazföldi információs rendszere számára. Egy másik korábbi ügyfelünk, Mondial Tissusis hasznát vette az adatok felhasználásában szerzett szakértelmünknek az ügyfélélmény javítása érdekében. Nem számít, mi a végső célja, mi készen állunk arra, hogy hatékony adatbázis-megoldást találjunk Önnek.

Megoldásaink olyan iparágakra terjednek ki, mint az egészségügy és az élettudományok, a digitális gyártás, a bányászati műveletek és az ellátási láncok. Ha kíváncsi voltál, hogyan segíthet a vektoros keresés vállalkozásod méretének növelésében, lépjen kapcsolatba velünk még ma.

Készen állunk arra, hogy segítsünk üzleti modelljének élvezni a vektoros adatok, a nagyméretű nyelvi modellek és egyéb előnyöket.