База данных векторов Руководство для начинающих!

Векторная БД Руководство для начинающих!

В эпоху возрастающей сложности данных и информации высокой размерности, традиционные базы данных часто не справляются с эффективной обработкой и извлечением смысла из сложных наборов данных. Векторные базы данных, как технологическое новшество, стали решением проблем, возникающих в связи с постоянно расширяющимся ландшафтом данных.

Понимание векторных баз данных

Векторные базы данных получили значительное значение в различных областях благодаря своей уникальной способности эффективно хранить, индексировать и искать точки данных высокой размерности, часто называемые векторами. Эти базы данных разработаны для работы с данными, где каждая запись представлена вектором в многомерном пространстве. Векторы могут представлять широкий спектр информации, такой как числовые признаки, вложения из текста или изображений, а также сложные данные, например молекулярные структуры.

Давайте представим векторную базу данных, используя двумерную сетку, где одна ось представляет цвет животного (коричневый, черный, белый), а другая ось представляет размер (маленький, средний, большой).

В этом представлении:

• Картирование Южной Америки с помощью R Погружение в гео-визуализацию
• MLOps переобучение. Вот почему
• Как использовать API ChatGPT на Python для ваших данных в режиме реального времени

• Изображение A: коричневый цвет, средний размер
• Изображение B: черный цвет, маленький размер
• Изображение C: белый цвет, большой размер
• Изображение E: черный цвет, большой размер

Вы можете представить каждое изображение как точку, отображенную на этой сетке на основе его цвета и размера. Эта упрощенная сетка отражает суть того, как векторная база данных может быть визуально представлена, несмотря на то, что фактические векторные пространства могут иметь гораздо больше измерений и использовать сложные методы поиска и извлечения.

Объясните векторные базы данных, как будто я пятилетний

Представьте, что у вас есть разные виды фруктов, такие как яблоки, апельсины, бананы и виноград. Вы любите вкус яблок и хотите найти другие фрукты, которые вкусно похожи на яблоки. Вместо сортировки фруктов по их цветам или размерам вы решаете группировать их на основе их сладости или кислотности.

Таким образом, вы ставите все сладкие фрукты вместе, такие как яблоки, виноград и спелые бананы. Вы ставите кислые фрукты в другую группу, такие как апельсины и незрелые бананы. Теперь, когда вы хотите найти фрукты, похожие на яблоки, вы просто смотрите в группе сладких фруктов, потому что они, скорее всего, будут иметь похожий вкус.

Но что, если вы ищете что-то конкретное, например фрукт, который так же сладок, как яблоко, но также имеет освежающий вкус, как апельсин? Возможно, будет немного сложно найти его в ваших группах, верно? Вот когда вы обращаетесь к кому-то, кто много знает о разных фруктах, например к эксперту по фруктам. Он может предложить фрукт, который соответствует вашему уникальному запросу на вкус, потому что он знает о вкусах многих фруктов.

В этом случае эта знающая персона действует как “векторная база данных”. Она имеет много информации о разных фруктах и может помочь вам найти тот, который подходит вашему особому вкусу, даже если это не основывается на обычных вещах, таких как цвета или формы.

Аналогично векторная база данных является полезным экспертом для компьютеров. Она разработана для запоминания множества деталей о вещах, таких как еда, в особом виде. Так что, если вы ищете пищу, похожую на то, что вам нравится, или пищу с комбинацией вкусов, которые вы любите, эта векторная база данных может быстро найти правильные варианты для вас. Это похоже на наличие эксперта по вкусам для компьютеров, который знает все о вкусах и может предложить отличные варианты на основе того, чего вы хотите, как эта знающая персона с фруктами.

Как векторные базы данных хранят данные?

Векторные базы данных хранят данные с использованием векторных вложений. Векторные вложения в векторных базах данных относятся к способу представления объектов, таких как элементы, документы или точки данных, в виде векторов в многомерном пространстве. Каждому объекту присваивается вектор, который отражает различные характеристики или особенности этого объекта. Эти векторы разработаны таким образом, чтобы похожие объекты имели векторы, которые находятся ближе друг к другу в векторном пространстве, в то время как различные объекты имеют векторы, которые находятся дальше друг от друга.

Представьте векторные вложения как особый код, описывающий важные аспекты объекта. Представьте, что у вас есть различные животные, и вы хотите представить их таким образом, чтобы похожие животные имели похожие коды. Например, кошки и собаки могут иметь очень близкие коды, так как они имеют общие особенности, такие как четыре ноги и шерсть. С другой стороны, животные, такие как рыбы и птицы, будут иметь коды, которые находятся дальше друг от друга, отражая их различия.

В векторной базе данных эти вложения используются для хранения и организации объектов. Когда вы хотите найти объекты, похожие на заданный запрос, база данных смотрит на вложения и вычисляет расстояния между вложением запроса и вложениями других объектов. Это помогает базе данных быстро определить объекты, наиболее схожие с запросом.

Например, в приложении для прослушивания музыки песни могут быть представлены в виде векторов с использованием эмбеддингов, которые отражают музыкальные характеристики, такие как темп, жанр и используемые инструменты. Когда вы ищете песни, похожие на вашу любимую композицию, база данных векторов приложения сравнивает эмбеддинги, чтобы найти песни, которые наиболее близко соответствуют вашим предпочтениям.

Векторные эмбеддинги представляют собой способ преобразования сложных объектов в числовые векторы, которые отражают их характеристики, а векторные базы данных используют эти эмбеддинги для эффективного поиска и извлечения похожих или связанных объектов на основе их положения в векторном пространстве.

Как работают векторные базы данных?

Иллюстрация: VoAGI

Запрос пользователя:

• Вы вводите вопрос или запрос в приложение ChatGPT.

Создание эмбеддинга:

• Приложение преобразует ваш ввод в компактную числовую форму, называемую векторным эмбеддингом.
• Этот эмбеддинг отражает суть вашего запроса в математическом представлении.

Сравнение с базой данных:

• Векторный эмбеддинг сравнивается с другими сохраненными векторными эмбеддингами в базе данных.
• Меры сходства помогают определить наиболее связанные эмбеддинги на основе содержимого.

Генерация вывода:

• База данных генерирует ответ, состоящий из эмбеддингов, наиболее близких по смыслу к вашему запросу.

Ответ пользователя:

• Ответ, содержащий соответствующую информацию, связанную с определенными эмбеддингами, отправляется вам.

Последующие запросы:

• При последующих запросах модель эмбеддинга генерирует новые эмбеддинги.
• Эти новые эмбеддинги используются для поиска похожих эмбеддингов в базе данных, связываясь с исходным контентом.

Как векторные базы данных определяют, какие векторы похожи?

Векторная база данных определяет сходство между векторами с использованием различных математических методов, одним из самых распространенных методов является косинусная похожесть.

Когда вы ищете “Лучший крикетный игрок в мире” в Google, и он показывает список лучших игроков, в этом процессе участвует несколько шагов, одним из главных из которых является косинусная похожесть.

Векторное представление поискового запроса сравнивается с векторными представлениями всех профилей игроков в базе данных с использованием косинусной похожести. Чем более похожи векторы, тем выше оценка косинусной похожести.

Примечание: Ну, это просто для примера. Важно отметить, что поисковые системы, такие как Google, используют сложные алгоритмы, которые выходят за рамки простого сходства векторов. Они учитывают различные факторы, такие как местоположение пользователя, историю поиска, авторитет источников и многое другое, чтобы предоставить наиболее актуальные и персонализированные результаты поиска.

Возможности векторных баз данных

Значимость векторных баз данных заключается в их возможностях и применении:

• Эффективный поиск похожих объектов

Векторные базы данных отличаются в выполнении поиска похожих объектов, где вы можете получить векторы, наиболее похожие на заданный вектор запроса. Это критически важно в различных приложениях, таких как системы рекомендаций (поиск похожих продуктов или контента), поиск изображений и видео, распознавание лиц и информационный поиск.

• Высокоразмерные данные

Традиционные реляционные базы данных имеют проблемы с высокоразмерными данными из-за “проклятия размерности”, когда расстояния между точками данных теряют смысл по мере увеличения числа измерений. Векторные базы данных разработаны для более эффективной обработки высокоразмерных данных, что делает их подходящими для применений в области обработки естественного языка, компьютерного зрения и геномики.

• Машинное обучение и искусственный интеллект

Векторные базы данных часто используются для хранения эмбеддингов, созданных моделями машинного обучения. Эти эмбеддинги отражают сущность данных и могут использоваться для различных задач, таких как кластеризация, классификация и обнаружение аномалий.

• Приложения в реальном времени

Многие векторные базы данных оптимизированы для запросов в реальном времени или практически в реальном времени, что делает их подходящими для приложений, требующих быстрых ответов, таких как системы рекомендаций в электронной коммерции, обнаружение мошенничества и мониторинг данных датчиков IoT.

• Персонализация и профилирование пользователей

Векторные базы данных позволяют персонализированные опыты, позволяя системам понимать и предсказывать пользовательские предпочтения. Это критически важно в платформах, таких как стриминговые сервисы, социальные сети и онлайн-магазины.

• Пространственные и географические данные

Векторные базы данных могут эффективно обрабатывать географические данные, такие как точки, линии и полигоны. Это необходимо в приложениях, таких как географические информационные системы (ГИС), сервисы на основе местоположения и навигационные приложения.

• Здравоохранение и науки о жизни

В геномике и молекулярной биологии векторные базы данных используются для хранения и анализа генетических последовательностей, структур белков и других молекулярных данных. Это помогает в поиске лекарств, диагностике заболеваний и персонализированной медицине.

• Слияние и интеграция данных

Векторные базы данных могут интегрировать данные из различных источников и типов, обеспечивая более всесторонний анализ и понимание. Это ценно в ситуациях, когда данные поступают из нескольких модальностей, таких как текст, изображение и числовые данные.

• Многоязычный поиск

Векторные базы данных могут использоваться для создания мощных многоязычных поисковых систем, представляя текстовые документы в виде векторов в общем пространстве и позволяя осуществлять межъязыковой поиск похожих документов.

• Графовые данные

Векторные базы данных могут эффективно представлять и обрабатывать графовые данные, что является критически важным в анализе социальных сетей, системах рекомендаций и обнаружении мошенничества.

Критическая роль векторных баз данных в современном ландшафте данных

Векторные базы данных испытывают высокий спрос из-за своей важной роли в решении проблем, связанных с взрывным ростом высокоразмерных данных в современных приложениях.

По мере того, как отрасли все больше принимают технологии машинного обучения, искусственного интеллекта и анализа данных, необходимость эффективного хранения, поиска и анализа сложных представлений данных становится первостепенной. Векторные базы данных позволяют бизнесу использовать возможности поиска похожих объектов, персонализированных рекомендаций и извлечения контента, обеспечивая улучшенные пользовательские впечатления и принятие более обоснованных решений.

С приложениями, охватывающими электронную коммерцию, платформы контента, здравоохранение и автономные транспортные средства, спрос на векторные базы данных обусловлен их способностью обрабатывать различные типы данных и предоставлять точные результаты в режиме реального времени. По мере роста сложности и объема данных, масштабируемость, скорость и точность, предлагаемые векторными базами данных, позволяют использовать их как важный инструмент для извлечения значимых пониманий и открытия новых возможностей в различных областях.

SingleStore в качестве векторной базы данных

Используйте мощные возможности векторных баз данных SingleStoreDB, которые разработаны для безупречного обслуживания приложений, основанных на искусственном интеллекте, чат-ботов, систем распознавания изображений и других задач. С помощью SingleStoreDB вам больше не нужно поддерживать отдельную векторную базу данных для ваших задач, требующих интенсивной работы с векторами.

Отличаясь от традиционных подходов к векторным базам данных, SingleStoreDB предлагает новаторский подход, размещая векторные данные внутри реляционных таблиц вместе с различными типами данных. Это инновационное сочетание позволяет вам легко получать доступ к подробным метаданным и дополнительным атрибутам, относящимся к вашим векторным данным, при этом используя мощные возможности запросов на SQL.

SingleStoreDB разработан с масштабируемой архитектурой, обеспечивая надежную поддержку ваших растущих требований к данным. Прощайте ограничения и примите решение, которое развивается вместе с вашими потребностями в данных.

Пример сопоставления лиц с помощью SQL в SingleStore

Мы загрузили 16 784 377 строк в эту таблицу:

create table people(
  id bigint not null primary key,
  filename varchar(255),
  vector blob
);

Каждая строка представляет собой изображение знаменитости и содержит уникальный идентификатор, имя файла, в котором хранится изображение, и 128-элементный вектор с плавающей запятой, представляющий смысл лица. Этот вектор был получен с использованием facenet, предварительно обученной нейронной сети для создания векторных вложений из изображения лица.

Не беспокойтесь, вам не нужно понимать искусственный интеллект, чтобы использовать подобный подход – вам просто нужно использовать предварительно обученную нейронную сеть кого-то другого или любой инструмент, который может предоставить вам суммарные векторы для объекта.

Теперь мы запрашиваем эту таблицу с помощью:

select vector
into @v
from people
where filename = "Emma_Thompson/Emma_Thompson_0001.jpg";

select filename, dot_product(vector, @v) as score
from people where score > 0.1
order by score desc
limit 5;

Первый запрос получает вектор запроса @v для изображения Emma_Thompson_0001.jpg. Второй запрос находит пять самых близких совпадений:

Emma_Thompson_0001.jpg является идеальным совпадением для самого себя, поэтому оценка близка к 1. Но, интересно, следующим самым близким совпадением является Emma_Thompson_0002.jpg. Вот запрос и самое близкое совпадение:

Более того, скорость поиска, которую мы получили, была действительно невероятной. Второй запрос занял всего 0.005 секунд на машине с 16 vcpu. И обработал все 16M векторов. Это скорость более 3.3 миллиарда совпадений векторов в секунду.

Значимость векторных баз данных проистекает из их способности обрабатывать сложные высокоразмерные данные, предлагая эффективные механизмы запросов и извлечения. По мере роста сложности и объема данных, векторные базы данных становятся все более важными в широком спектре приложений в различных отраслях.