Home-theater-designers
اكتسبت قواعد بيانات المتجهات انتعاشًا بسبب التوافر الواسع لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا. على الرغم من أن مفهوم قاعدة بيانات المتجهات كان موجودًا منذ عدة عقود ، إلا أنه الآن فقط ، في عصر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ، يمكن استخدام قواعد بيانات المتجهات إلى أقصى إمكاناتها.
تعد قواعد بيانات المتجهات مفيدة بشكل خاص في التطبيقات مثل أنظمة التوصية ، والبحث عن تشابه الصور ، واكتشاف الشذوذ ، واكتشاف الوجه ، وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية.
اجعل فيديو اليوم قم بالتمرير للمتابعة مع المحتوى
إذن ، ما هي بالضبط قاعدة بيانات المتجهات؟ كيف تعمل ومتى يجب استخدامها لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي؟
ما هي قاعدة بيانات المتجهات؟
قاعدة بيانات المتجهات هي طريقة لتخزين المعلومات من خلال استخدام المتجهات. على عكس الشكل المعتاد لقواعد البيانات التي تنظم البيانات كقوائم مجدولة ، تنظم قواعد البيانات المتجهة البيانات من خلال متجهات عالية الأبعاد. يمكن بعد ذلك تمثيل هذه المتجهات في الفضاء الرياضي على أنها زخارف متجهة.
تعد قواعد بيانات المتجهات مهمة لأنها تحتوي على هذه الزخارف المتجهية وتوفر ميزات مثل الفهرسة ومقاييس المسافة والبحث عن التشابه استنادًا إلى عمليات التضمين المتجهية.
قواعد بيانات المتجهات هي خدمات يمكن دمجها بسهولة مع نموذج مدرب مسبقًا ، وسيحتاج الكثير منها إلى مفتاح API للوصول إلى الخدمة .
ما هي حفلات الزفاف المتجهات
بعبارات بسيطة ، فإن الزخارف المتجهية ، أو مجرد حفلات الزفاف ، هي تمثيلات رقمية لموضوع أو كلمة. على سبيل المثال ، قد يبدو التضمين ثنائي الأبعاد مثل '2 ، -3' ، حيث يمثل 2 وحدتين في الاتجاه الموجب على طول المحور س ، بينما يمثل -3 سالب ثلاث وحدات على طول المحور ص. بينما سيبدو التضمين ثلاثي الأبعاد مثل '2 ، -3 ، 5' ، حيث يضع خمسة نقطة البيانات 5 وحدات في الاتجاه الإيجابي للمحور ع.
يوفر وجود المزيد من الأبعاد مزيدًا من السياق لما يفترض أن تكون عليه قطعة البيانات. غالبًا ما يتراوح عدد الأبعاد المستخدمة في قاعدة بيانات المتجهات من 100 إلى 300 بعد لـ NLP وعدة مئات من أجل رؤية الكمبيوتر.
يتطلب إنشاء حفلات الزفاف المتجهية استخدام نماذج وأدوات تضمين المتجهات مثل BERT و CNNs و RNNs.
لماذا تعتبر Vector Embeddings مهمة؟
إن امتلاك القدرة على رسم موقع البيانات في الفضاء الرياضي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم العلاقة بين نقاط البيانات ومدى ارتباطها ببعضها البعض. من خلال معرفة درجة الارتباط بين كل نقطة بيانات ، سيكون لنموذج الذكاء الاصطناعي القدرة على فهم الاستعلامات بطريقة سياقية مثل الإنسان.
بدون فهم الدلالات أو السياق ، قد يوفر الذكاء الاصطناعي إجابات صحيحة منطقيًا ولكنها خاطئة من حيث السياق. على سبيل المثال ، قد يخطئ الذكاء الاصطناعي في تفسير عبارة 'كان قلبه مثقلًا أثناء رحيله' كشخص يعاني من مرض في القلب بدلاً من أن يشعر بالحزن أو العبء.
كيف تساعد قواعد بيانات المتجهات على تعزيز الذكاء الاصطناعي
تعتبر الزخارف المتجهات مكونات مهمة في تدريب أنواع مختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي. يعد وجود قاعدة بيانات متخصصة يمكنها تخزين وفهرسة واستعلام الزخارف المتجهية أمرًا ضروريًا لتعظيم فوائد استخدام الزخارف المتجهية. علاوة على ذلك ، تعمل قواعد بيانات المتجهات على تعزيز الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال كونها قاعدة بيانات سريعة وموثوقة وقابلة للتطوير يمكن أن تساعد باستمرار في تطوير نموذج ذكاء اصطناعي وتدريبه.
كيفية توصيل سماعات البلوتوث بجهاز إكس بوكس
نظرًا لأن قواعد بيانات المتجهات يمكن أن توسع قدرات نموذج الذكاء الاصطناعي ، فقد تستخدم الشركات والمؤسسات قاعدة بيانات متجه لتطبيقات مختلفة ، بما في ذلك:
- محركات البحث: في بعض الأحيان ، لا يعرف الأشخاص الكلمات الرئيسية التي يجب استخدامها عند الاستعلام. تساعد قاعدة بيانات المتجه النظام على فهم استفسارك عن طريق تحليل السياق واسترجاع أقرب الكلمات الرئيسية ذات الارتباط الأقوى باستعلامك.
- أنظمة التوصية: مع قواعد بيانات المتجهات الفعالة للغاية في تخزين البيانات واسترجاعها مع نموذج لغة كبير وذاكرة ، قد يتعلم نظام الذكاء الاصطناعي الأشياء التي يحبها الشخص بمرور الوقت. يمكن بعد ذلك الاستعلام عن هذا تلقائيًا بواسطة أحد التطبيقات للتوصية بأشياء مختلفة قد تهم الشخص.
- تحليل الصور والفيديو: باستخدام نماذج تضمين الفيديو والصورة ، يمكن ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي للعمل مع الصور للعثور على العناصر التي تشبه الاستعلام. يتم تنفيذ هذا حاليًا في العديد من تطبيقات ومواقع التسوق عبر الإنترنت.
- إكتشاف عيب خلقي: من خلال تسجيل الإجراءات على أنها حفلات الزفاف ، أ يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي أن يجعل العالم أكثر أمانًا من خلال الكشف عن الانحرافات وبعض القيم المتطرفة على أساس القاعدة. يعد اكتشاف الانحراف بالذكاء الاصطناعي الآن أداة شائعة للكشف عن الاحتيال ومراقبة النظام وتطفل الشبكة.
كيف تعمل قاعدة بيانات المتجهات
من إنشاء عمليات تضمين المتجهات إلى الاستعلام عن البيانات من قاعدة بيانات المتجهات ، تخضع بياناتك لعملية من ثلاث خطوات:
- إنشاء حفلات الزفاف ناقلات: بناءً على نوع البيانات ، يتم استخدام نموذج تضمين متجه لإنشاء عمليات دمج متجهية ليتم فهرستها. نماذج التضمين هذه هي التي تحول الكلمات والصور ومقاطع الفيديو والصوت إلى أرقام / زينة.
- الفهرسة: بمجرد إنشاء عمليات دمج المتجهات ، يمكن الآن تخزينها على قاعدة بيانات متجه مثل Pinecone و Milvus و Chroma. تستخدم قواعد بيانات المتجهات هذه خوارزميات مختلفة ، مثل تكميم المنتج (PQ) والتجزئة الحساسة للمنطقة (LSH) ، لفهرسة كل تضمين من أجل تخزين واسترجاع البيانات بسرعة وكفاءة.
- الاستعلام: عندما يصدر أحد التطبيقات استعلامًا ، يجب أن يمر الاستعلام أولاً عبر نفس نموذج التضمين المتجه المستخدم لإنشاء البيانات المخزنة في قاعدة بيانات المتجه. ثم يتم وضع استعلام المتجه الذي تم إنشاؤه في قاعدة بيانات المتجه ، حيث يتم بعد ذلك استرداد أقرب متجه باعتباره الإجابة الأكثر ملاءمة للاستعلام.
قواعد بيانات المتجهات الشعبية
مع انتشار النماذج المدربة مسبقًا المتاحة للجمهور ، اكتسبت قواعد بيانات المتجهات شعبية بسرعة مع توسيع قدرات ومعدل ضبط هذه النماذج. ومع هذا الطلب الكبير على قواعد بيانات المتجهات ، بدأت العديد من الشركات خدمات قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بها ؛ فيما يلي بعض أشهرها:
- كوز الصنوبر: قاعدة بيانات سحابية أصلية مصممة للبحث عن التشابه السريع. يتميز بإمكانية تطوير عالية وتحليلات ورؤى في الوقت الفعلي ، وهو أمر ممتاز لأنظمة التوصية وعمليات البحث عن الصور.
- الطائرة الورقية : منصة موجهة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها مع وضع تطبيقات البحث والذكاء الاصطناعي في الاعتبار. يوفر إمكانات فهرسة وبحث سريعة وفعالة للمتجهات عالية الأبعاد. بالإضافة إلى ذلك ، يدعم Milvus خوارزميات فهرسة متعددة ويوفر مجموعات SDK للغات البرمجة المختلفة.
- ريديس: قاعدة بيانات متجهية عالية الأداء قادرة على دعم التطبيقات في الوقت الفعلي وإدارة الجلسة والمواقع الإلكترونية عالية الحركة. غالبًا ما يتم استخدام Redis للتحليلات في الوقت الفعلي وبحث التشابه وأنظمة التوصية.
- ينسج: يقدم اكتشاف المخطط والتحديثات في الوقت الفعلي والبحث الدلالي ووضع البيانات في سياقها. باستخدام هذه الميزات ، غالبًا ما يتم استخدام Weaviate لإنشاء أنظمة تجربة مخصصة للتطبيقات.
مستقبل قواعد بيانات المتجهات
مع النمو المستمر لأنواع البيانات عالية الأبعاد للصور ومقاطع الفيديو والنصوص ، ستلعب قواعد البيانات المتجهة دورًا مهمًا في تحسين وتوسيع قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. من خلال التطوير المستمر لقواعد بيانات المتجهات ، يمكننا توقع خدمات أفضل في مجالات الرعاية الصحية والتمويل والتجارة الإلكترونية والأمن السيبراني.
إذا كنت ترغب في تجربة وتجربة قاعدة بيانات متجه لنفسك ، يمكنك محاولة تثبيت Auto-GPT وتنفيذ قاعدة بيانات متجه مثل Pinecone. بالطبع ، ستحتاج إلى مفتاح API لاستخدام خدماتهم.