Home-theater-designers
Vektör veritabanları, önceden eğitilmiş yapay zeka modellerinin yaygın olarak bulunması nedeniyle yeniden canlandı. Bir vektör veri tabanı kavramı birkaç on yıldır ortalıkta olmasına rağmen, ancak şimdi, büyük dil modelleri (LLM'ler) çağında, vektör veri tabanları tam potansiyelleriyle kullanılabilir.
Excel'de bir değişken için nasıl çözülür
Vektör veritabanları özellikle öneri sistemleri, görüntü benzerliği arama, anormallik algılama, yüz algılama ve doğal dil işleme uygulamaları gibi uygulamalarda faydalıdır.
GÜNÜN MAKALE VİDEOSU İÇERİKLE DEVAM ETMEK İÇİN KAYDIRIN
Peki, bir vektör veritabanı tam olarak nedir? Nasıl çalışır ve bunları yapay zeka yeteneklerini artırmak için ne zaman kullanmalısınız?
Vektör Veritabanı Nedir?
Bir vektör veritabanı, vektörlerin kullanımı yoluyla bilgi depolamanın bir yoludur. Verileri tablolaştırılmış listeler halinde düzenleyen olağan veritabanlarının aksine, vektör veritabanları verileri yüksek boyutlu vektörler aracılığıyla düzenler. Bu vektörler daha sonra matematiksel uzayda vektör katıştırmaları olarak temsil edilebilir.
Vektör veritabanları, bu vektör yerleştirmelerini tuttukları ve dizin oluşturma, mesafe ölçümleri ve vektör yerleştirmelerine dayalı benzerlik araması gibi özellikler sağladıkları için önemlidir.
Vektör veritabanları, önceden eğitilmiş bir modelle kolayca entegre edilebilen hizmetlerdir ve çoğu bir Hizmete erişmek için API anahtarı .
Vektör Gömmeleri Nedir?
Basit bir ifadeyle, vektör yerleştirmeleri veya basitçe yerleştirmeler, bir öznenin veya bir kelimenin sayısal temsilleridir. Örneğin, iki boyutlu bir gömme '2, -3' gibi görünebilir; burada 2, x ekseni boyunca pozitif yönde iki birimi temsil ederken -3, y ekseni boyunca negatif üç birimi temsil eder. Üç boyutlu bir yerleştirme '2, -3, 5' gibi görünürken, burada beş, veri noktasını 5 birim z ekseninin pozitif yönünde yerleştirir.
Daha fazla boyuta sahip olmak, bir veri parçasının ne olması gerektiği konusunda daha fazla bağlam sağlar. Vektör veritabanında kullanılan boyutların sayısı genellikle NLP için 100 ila 300 boyut arasında ve bilgisayar görüşü için birkaç yüz boyut arasında değişir.
Vektör gömmelerinin oluşturulması, vektör katıştırma modellerinin ve BERT, CNN'ler ve RNN'ler gibi araçların kullanılmasını gerektirir.
Vektör Gömmeleri Neden Önemlidir?
Matematiksel alanda verilerin konumunu çizme yeteneğine sahip olmak, bilgisayarların veri noktaları arasındaki ilişkiyi ve birbirleriyle ne kadar güçlü bir şekilde ilişkili olduklarını anlamalarını sağlar. Her veri noktası arasındaki korelasyon derecesini bilen bir yapay zeka modeli, sorguları bir insan gibi bağlamsal bir şekilde anlama yeteneğine sahip olacaktır.
Semantiği veya bağlamı anlamadan, bir yapay zeka mantıksal olarak doğru ancak bağlamsal olarak yanlış cevaplar verebilir. Örneğin, yapay zeka, 'Yürürken kalbi ağırdı' ifadesini, üzgün veya yük hisseden bir adam yerine kalp rahatsızlığı olan bir adam olarak yanlış yorumlayabilir.
Vektör Veritabanları Yapay Zekayı Arttırmaya Nasıl Yardımcı Olur?
Vektör yerleştirmeleri, çeşitli yapay zeka modellerinin eğitiminde önemli bileşenlerdir. Vektör yerleştirmelerini depolayabilen, dizine ekleyebilen ve sorgulayabilen özel bir veritabanına sahip olmak, vektör yerleştirme kullanmanın faydalarını en üst düzeye çıkarmak için çok önemlidir. Ayrıca vektör veritabanları, bir yapay zeka modelinin sürekli olarak büyümesine ve eğitilmesine yardımcı olabilecek hızlı, güvenilir ve ölçeklenebilir bir veritabanı olarak yapay zekanızı güçlendirir.
Vektör veritabanları, bir yapay zeka modelinin yeteneklerini genişletebileceğinden, işletmeler ve kuruluşlar, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için bir vektör veritabanı kullanabilir:
- Arama motorları: Bazen insanlar sorgulama yaparken hangi anahtar kelimeleri kullanacaklarını bilemezler. Bir vektör veritabanı, bağlamı analiz ederek ve sorgunuzla en güçlü korelasyona sahip en yakın anahtar kelimeleri alarak sistemin sorgunuzu anlamasına yardımcı olur.
- Öneri Sistemleri: Büyük bir dil modeli ve bellekle birlikte verileri depolama ve alma konusunda son derece verimli vektör veritabanları ile bir AI sistemi, bir kişinin zaman içinde sevdiği şeyleri öğrenebilir. Bu daha sonra bir kişinin ilgisini çekebilecek çeşitli şeyler önermek için bir uygulama tarafından otomatik olarak sorgulanabilir.
- Görüntü ve Video Analizi: Video ve resim gömme modelleriyle, AI modellerinde sorguya benzer görünen öğeleri bulmak için resimlerle çalışmak üzere ince ayar yapılabilir. Bu, şu anda birçok çevrimiçi alışveriş uygulamasında ve web sitesinde uygulanmaktadır.
- Anomali tespiti: İşlemleri yerleştirmeler olarak kaydederek, bir AI modeli dünyayı daha güvenli hale getirebilir norma dayalı anormallikleri ve belirli aykırı değerleri tespit ederek. AI Anomali tespiti artık dolandırıcılık tespiti, sistem izleme ve ağ izinsiz girişi için popüler bir araçtır.
Vektör Veritabanı Nasıl Çalışır?
Vektör yerleştirmeleri oluşturmaktan bir vektör veritabanından veri sorgulamaya kadar, verileriniz üç adımlı bir süreçten geçer:
Windows 10'da parlaklık nasıl değiştirilir
- Vektör yerleştirmelerinin oluşturulması: Veri tipine bağlı olarak, dizine eklenecek vektör gömmelerini oluşturmak için bir vektör gömme modeli kullanılır. Bu gömme modelleri, kelimeleri, resimleri, videoları ve sesi sayılara/gömmelere dönüştüren şeydir.
- indeksleme: Vektör yerleştirmeleri oluşturulduktan sonra, artık Pinecone, Milvus ve Chroma gibi bir vektör veritabanında saklanabilirler. Bu vektör veritabanları, verilerin hızlı ve verimli bir şekilde saklanması ve alınması için her bir yerleştirmeyi indekslemek üzere ürün niceleme (PQ) ve yerelliğe duyarlı karma (LSH) gibi çeşitli algoritmalar kullanır.
- Sorgulama: Bir uygulama bir sorgu yayınladığında, sorgunun önce vektör veritabanında depolanan verileri oluşturmak için kullanılan aynı vektör gömme modelinden geçmesi gerekir. Oluşturulan vektör sorgusu daha sonra vektör veri tabanına yerleştirilir ve burada sorguya en uygun yanıt olarak en yakın vektör alınır.
Popüler Vektör Veritabanları
Halka açık önceden eğitilmiş modellerin patlamasıyla birlikte, vektör veritabanları, bu modellerin yeteneklerini ve ince ayar oranlarını genişlettikçe hızla popülerlik kazandı. Ve vektör veritabanlarına olan bu kadar yüksek taleple birlikte, birçok şirket kendi vektör veri tabanı hizmetlerini başlattı; İşte en popüler olanlardan bazıları:
- Çam kozalağı: Hızlı benzerlik araması için tasarlanmış bulut tabanlı bir vektör veritabanı. Öneri sistemleri ve görüntü aramaları için mükemmel olan yüksek ölçeklenebilirlik, analitik ve gerçek zamanlı içgörüler içerir.
- Uçurtma : Akılda benzerlik arama ve yapay zeka uygulamaları ile oluşturulmuş açık kaynaklı bir vektör platformu. Yüksek boyutlu vektörler için hızlı ve verimli indeksleme ve arama yetenekleri sağlar. Ek olarak Milvus, birden fazla indeksleme algoritmasını destekler ve çeşitli programlama dilleri için SDK'lar sunar.
- Redis: Gerçek zamanlı uygulamaları, oturum yönetimini ve yüksek trafikli web sitelerini destekleyebilen yüksek performanslı bir vektör veritabanı. Redis genellikle gerçek zamanlı analitik, benzerlik arama ve öneri sistemleri için kullanılır.
- Giyinmek: Şema keşfi, gerçek zamanlı güncellemeler, semantik arama ve bağlamsallaştırma verileri sunar. Bu özellikleriyle Weaviate, uygulamalar için kişiselleştirilmiş deneyim sistemleri oluşturmak için sıklıkla kullanılır.
Vektör Veritabanlarının Geleceği
Görüntüler, videolar ve metin için yüksek boyutlu veri türlerinin sürekli büyümesiyle vektör veritabanları, mevcut yapay zeka modellerinin yeteneklerini geliştirmede ve genişletmede çok önemli bir rol oynayacaktır. Vektör veritabanlarıyla sürekli geliştirme sayesinde sağlık, finans, e-ticaret ve siber güvenlik alanlarında daha iyi hizmetler bekleyebiliriz.
Kendiniz için bir vektör veritabanını deneyimlemek ve denemek istiyorsanız, Auto-GPT'yi kurmayı ve Pinecone gibi bir vektör veritabanını uygulamayı deneyebilirsiniz. Elbette hizmetlerini kullanmak için bir API anahtarına ihtiyacınız olacak.