Встраивания и векторные базы данных Практическое руководство!

Практическое руководство по встраиваниям и векторным базам данных!

В основе этой революции лежит концепция векторных баз данных, революционного развития, которое перекраивает наш подход к обработке сложных данных. В отличие от традиционных реляционных баз данных, они уникальным образом оснащены для управления и обработки многомерных векторных данных, которые являются неотъемлемыми для многих приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Погружаясь все глубже в эру передового искусственного интеллекта, векторные базы данных становятся критическими инструментами, предлагая беспрецедентную эффективность и точность при работе с огромными, сложными наборами данных, создаваемыми генеративными моделями искусственного интеллекта.

Эта статья предназначена для исследования ключевой роли векторных баз данных в мире генеративных систем искусственного интеллекта, подчеркивая их функциональность, принцип работы, использование и практическое руководство.

Что такое векторная база данных?

Векторная база данных – это особый тип базы данных, разработанный для хранения, индексирования и извлечения данных точек с несколькими измерениями, которые обычно называют векторами. В отличие от баз данных, которые управляют данными (такими как числа и строки), организованными в таблицы, векторные базы данных предназначены специально для управления данными, представленными в многомерном векторном пространстве. Именно это делает их наиболее подходящими для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, где данные часто представлены в виде векторов, например, вложений изображений, вложений текста или других типов признаковых векторов.

Эти базы данных используют индексацию и алгоритмы поиска для проведения поиска похожести, позволяя быстро идентифицировать наиболее похожие векторы в наборе данных. Эта возможность критическая для задач, таких как системы рекомендаций, распознавание изображений и голоса, а также обработка естественного языка, поскольку эффективное понимание и обработка многомерных данных играет важную роль. Таким образом, векторные базы данных представляют собой прогрессивное развитие баз данных, разработанных для удовлетворения требований приложений искусственного интеллекта, которые тяжело опираются на огромные объемы данных.

• GPT – интуитивно и исчерпывающе объясненный
• Понимание цепочки данных от источника к назначению
• Практическое применение RAG для создания полезных систем Spring AI и OpenAI GPT на основе ваших собственных документов

Векторные вложения

Когда речь идет о векторных базах данных, необходимо знать, что такое векторные вложения – как данные в конечном итоге сохраняются в векторной базе данных. Векторные вложения служат числовыми кодами, в которых заключены ключевые характеристики объектов, например, песен в потоковом музыкальном приложении. Анализируя и извлекая важные особенности (такие как темпо и жанр), каждая песня преобразуется в векторное вложение с помощью модели вложения.

Этот процесс гарантирует, что песни с похожими атрибутами имеют похожие векторные коды. Векторная база данных хранит эти вложения и при запросе сравнивает эти векторы, чтобы найти и рекомендовать песни с наиболее близкими характеристиками, обеспечивая эффективный и соответствующий поиск для пользователя.

Как работает векторная база данных?

При инициировании пользователем запроса различные виды исходных данных, включая изображения, документы, видео и звук. Все это, которое может быть структурированным или неструктурированным, сначала обрабатывается с использованием модели вложения. Эта модель обычно представляет собой сложную нейронную сеть, преобразующую данные в многомерные числовые векторы и эффективно кодирующую характеристики данных в векторные вложения, которые затем сохраняются в векторной базе данных, такой как SingleStoreDB.

При необходимости извлечения векторная база данных выполняет операции (например, поиск похожести), чтобы найти и извлечь наиболее похожие векторы по запросу, эффективно обрабатывая сложные запросы и доставляя соответствующие результаты пользователю. Весь этот процесс позволяет быстро и точно обрабатывать огромное разнообразие типов данных в приложениях, которым требуется быстрая функция поиска и извлечения данных.

В чем отличие векторной базы данных от традиционной базы данных?

Давайте рассмотрим разницу между векторной базой данных и традиционной базой данных.

Векторные базы данных представляют собой значительный отход от традиционных баз данных в подходе к организации и извлечению данных. Традиционные базы данных структурированы для обработки дискретных скалярных типов данных, таких как числа и строки, организованных в строки и столбцы.

Эта структура идеальна для транзакционных данных, но менее эффективна для сложных, многомерных данных, обычно используемых в искусственном интеллекте и машинном обучении. В отличие от этого, векторные базы данных разработаны для хранения и управления векторными данными – массивами чисел, представляющими точки в многомерном пространстве.

Благодаря использованию индексации и алгоритмов поиска, оптимизированных для многомерных векторных пространств, векторные базы данных предлагают более эффективный и эффективный способ обработки данных, которые становятся все более распространенными в эпоху передового искусственного интеллекта и машинного обучения.

Сферы применения векторных баз данных

Векторные базы данных играют важную роль в системах рекомендаций для бизнеса. Например, они могут рекомендовать элементы пользователю в зависимости от его поведения при просмотре или покупке. Они отлично справляются даже с системами обнаружения мошенничества, где они могут обнаруживать аномальные паттерны, сравнивая вложения транзакций со знакомыми профилями мошеннической деятельности, что позволяет обнаруживать мошенничество в режиме реального времени. Распознавание лиц – дополнительная задача, где векторные базы данных хранят вложения лицевых черт и помогают в обеспечении безопасности и видеонаблюдении.

s

Даже организациям они могут помочь в обслуживании клиентов, отвечая на похожие запросы заранее определенными или разными ответами. Анализ рынка – это еще одна область, в которой векторные базы данных хорошо справляются путем анализа отзывов клиентов и постов в социальных сетях, преобразуя их в текстовые вложения, чтобы проводить анализ настроения и определение трендов – получая еще больше бизнес-инсайтов.

SingleStoreDB в качестве векторной базы данных

Мощные возможности векторной базы данных SingleStoreDB разработаны так, чтобы соответствовать потребностям AI-приложений, чат-ботов, систем распознавания изображений и многого другого. С помощью SingleStoreDB необходимость в поддержке отдельной векторной базы данных для ваших векторных нагрузок становится устаревшей.

Отклоняясь от стандартных подходов к векторным базам данных, SingleStoreDB принимает новаторский подход, размещая векторные данные внутри реляционных таблиц наряду с различными типами данных. Это инновационное сочетание позволяет вам легко получать доступ к обширным метаданным и дополнительным атрибутам, относящимся к вашим векторным данным, при этом используя широкие возможности запросов SQL.

SingleStoreDB тщательно разработан с масштабируемой архитектурой, обеспечивая непоколебимую поддержку ваших растущих потребностей в данных. Прощайте ограничения и примите решение, которое растет вместе с вашими потребностями в данных.

Учебник по векторной базе данных с использованием SingleStoreDB

Перед условиями

• Зарегистрируйтесь для бесплатной пробной версии SingleStoreDB Cloud. Мы будем использовать SingleStore в качестве нашей векторной базы данных.
• Учетная запись Postman для создания вложений
• Учетная запись OpenAI для получения нашего ключа API OpenAI

После входа в свою учетную запись OpenAI перейдите на вкладку API, показанную здесь.

Далее перейдите на вкладку вложений.

Мы собираемся начать с запросов API для вложений. Для этого нам понадобится инструмент типа Postman. Вы можете зарегистрироваться и создать рабочее пространство в своей учетной записи Postman.

Теперь получите наш URL API `https://api.openai.com/v1/embeddings` и вставьте его в раздел URL Postman, авторизуя его с помощью вашего ключа API OpenAI.

Пришло время создать наше первое вложение. Нам просто понадобится модель и входные параметры, как показано на странице документа OpenAI.

В качестве модели мы будем использовать код “text-embedding-ada-002” и любой текст для входа.

Давайте сделаем это. Перейдите на панель инструментов Postman и создайте запрос в теле. В теле выберите ‘сырой’, а затем выберите ‘JSON’, чтобы передать JSON-объект.

Укажите модель и входные данные.

Отправьте запрос POST в OpenAI. Вы должны увидеть аналогичный ответ, как показано здесь.

Цифры, которые вы видите, представляют собой векторы для вложения. Чтобы хранить эти векторные вложения, вам понадобится надежная база данных – именно здесь сияет SingleStoreDB. Давайте создадим бесплатную учетную запись SingleStoreDB Cloud.

Затем создайте рабочее пространство, как показано здесь.

Вы можете видеть созданное вами рабочее пространство и прикрепленную выборку/по умолчанию базу данных.

Создадим базу данных.

Новооснованная база данных видна в панели управления.

Вы можете войти в эту базу данных, чтобы увидеть ее содержимое. В данном случае, поскольку мы еще не добавили никаких данных, вы ничего не увидите.

Создадим некоторые таблицы в нашей базе данных. Перейдите в ‘SQL редактор’, как показано. Вы можете выполнить простые SQL-команды для создания таблиц.

Убедитесь, что вы выбрали базу данных на вкладке ‘Выбрать базу данных’. Выберите базу данных, которую мы создали некоторое время назад.

Напишите простой SQL-запрос для создания таблицы и типа данных.

Теперь давайте вставим векторные данные в эту базу данных. Именно здесь мы собираемся подавать данные вложения, которые мы получили из Postman. Вернитесь в SQL редактор и напишите следующий SQL-запрос.

Мы будем использовать значения с ссылкой на наш ввод 'Hello World' из Postman. Вставьте огромный блок чисел, которые мы получили из Postman, внутрь JSON_ARRAY_PACK.

Скопируйте эти числа из Postman. Вставьте огромный блок чисел в значения и выполните команду.

Вы можете видеть результаты, подаваемые в нашу базу данных.

Вот и все! Вот как можно создавать различные вложения с использованием Postman из различных вводных данных и добавлять сгенерированные векторные вложения в вашу новую базу данных.

Используйте тот же подход, что и раньше, чтобы сохранить их в нашей базе данных. Добавьте свои собственные данные и содержимое, чтобы преобразовать их в векторы. Как видите здесь, мы добавили различные данные и сохраняли сгенерированные векторные вложения в нашей базе данных.

Давайте теперь проведем некоторые эксперименты, выполнив поиск по определенным терминам и извлекая соответствующие данные из нашей базы данных. Вернемся в панель управления Postman и создадим вложение для термина ‘OpenAI’.

Затем мы выполним поиск в базе данных с использованием существующих вложений. Это должно дать нам результаты, при этом список наиболее близких сходств будет находиться в верхней части. Давайте перейдем в редактор SQL и выполним этот запрос, как показано.

Вставьте вложение (огромный блок чисел) внутрь JSON_ARRAY_PACK и выполните команду.

На предыдущем изображении вы можете видеть оценки сходства и рейтинги для ключевого слова ‘OpenAI’. Аналогично, вы можете видеть оценки сходства для любых ключевых слов. Таким образом, SingleStoreDB может быть использован в качестве эффективной векторной базы данных для вашего бизнеса.