В эпоху растущей сложности данных традиционные базы данных часто не справляются с эффективной обработкой и извлечением смысла из сложных массивов данных. Появились векторные базы данных — технологическая инновация, которая стала решением проблем, возникающих в связи с постоянно расширяющимся ландшафтом данных.
Понимание векторных баз данных
Векторные базы данных приобрели большое значение в различных областях благодаря своей уникальной способности эффективно хранить, индексировать и искать точки данных высокой размерности, часто называемые векторами.
Эти базы данных предназначены для работы с данными, каждая запись в которых представлена в виде вектора в многомерном пространстве.
Векторы могут представлять собой широкий спектр информации, например, числовые характеристики, вставки текста или изображений и даже сложные данные, такие как молекулярные структуры.
Давайте представим векторную базу данных с помощью двумерной сетки. Одна ось будет представлять цвет животного (коричневый, черный, белый), а другая — размер (маленький, средний, большой).
В данном представлении:
A: коричневый цвет, средний размерB: черный цвет, маленький размерC: белый цвет, большой размерE: черный цвет, большой размер
Каждое изображение можно представить как точку, нанесенную на эту сетку в соответствии с его атрибутами цвета и размера. Эта упрощенная сетка отражает суть визуального представления векторной базы данных, хотя реальные векторные пространства могут иметь гораздо большую размерность и использовать сложные методы поиска и извлечения информации.
Объяснение векторных баз данных пятилетнему ребенку
Представьте, что у вас есть куча разных фруктов: яблоки, апельсины, бананы и виноград. Вам нравится вкус яблок, и вы хотите найти другие фрукты, похожие по вкусу на яблоки. Вместо того чтобы сортировать фрукты по цвету или размеру, вы решили сгруппировать их по степени сладости или кислоты.
Вы собираете в кучку все сладкие фрукты, например яблоки, виноград и спелые бананы. Кислые фрукты, например, апельсины и недозрелые бананы, можно отнести к другой группе. Теперь, желая найти фрукты, похожие по вкусу на яблоки, вы просто ищете их в группе сладких фруктов, потому что они, скорее всего, имеют схожий вкус.
Но что, если вы ищете что-то конкретное? Например, фрукт, который был бы сладким, как яблоко, но при этом обладал бы свежим вкусом, как апельсин? Возможно, в ваших группах его будет трудновато найти, верно?
В этом случае стоит обратиться к специалисту, который знает толк в различных фруктах. Он может предложить фрукт, соответствующий вашему уникальному вкусовому запросу, поскольку ему знакомы вкусы многих фруктов.
В данном случае этот знаток действует как «векторная база данных». Он обладает большим объемом информации о различных фруктах и может помочь вам найти тот, который соответствует вашему запросу, даже если он не основан на обычных вещах, таких как цвет или форма.
Аналогично, векторная база данных — это такой полезный эксперт для компьютера. Она предназначена для запоминания множества деталей особым образом.
Так, если вы ищете блюдо, похожее по вкусу на то, которое вы любите, или блюдо с сочетанием вкусов, которые вам нравятся, векторная база данных быстро найдет для вас подходящие варианты. Это все равно что иметь в компьютере эксперта по вкусам, который может предложить отличный выбор в зависимости от ваших предпочтений.
Как хранятся данные в векторных базах данных?
Векторные базы данных хранят данные с помощью векторных встраиваний.
Векторные встраивания в векторных базах данных — это способ представления объектов, таких как предметы, документы или точки данных, в виде векторов в многомерном пространстве.
Каждому объекту присваивается вектор, отражающий различные характеристики или особенности этого объекта. Векторы строятся таким образом, что сходные объекты имеют векторы, расположенные ближе друг к другу в векторном пространстве, а несходные объекты — векторы, расположенные дальше друг от друга.
Векторные встраивания можно рассматривать как специальный код, описывающий важные аспекты объекта.
Представьте, что у вас есть различные животные, и вы хотите представить их таким образом, чтобы похожие животные имели схожие коды. Например, кошки и собаки могут иметь довольно близкие коды, поскольку у них есть общие признаки (четыре лапы, шерсть). С другой стороны, у таких животных, как рыбы и птицы, коды будут более далеки друг от друга, что отражает их различия.
В векторной базе данных эти встраивания используются для хранения и упорядочивания объектов. Когда требуется найти объекты, похожие на заданный запрос, база данных просматривает встраивания и вычисляет расстояния между встраиванием запроса и встраиваниями других объектов. Это помогает базе данных быстро определить объекты, наиболее схожие с запросом.
Например, в приложении для потокового воспроизведения музыки песни могут быть представлены в виде векторов с использованием встраиваний, отражающих такие музыкальные характеристики, как темп, жанр и используемые инструменты. Когда вы ищете песни, похожие на ваш любимый трек, векторная база данных приложения сравнивает встраивания, чтобы найти песни, которые точно соответствуют вашим предпочтениям.
Векторные встраивания — это способ преобразования сложных объектов в числовые векторы, отражающие их характеристики. Векторные базы данных используют эти встраивания для эффективного поиска и извлечения похожих или релевантных объектов на основе их положения в векторном пространстве.
Как работают векторные базы данных?
Пользовательский запрос. Вы вводите вопрос или запрос в приложение ChatGPT.
Создание встраивания. Приложение преобразует введенные вами данные в компактную числовую форму, называемую векторным встраиванием. Это встраивание отражает суть вашего запроса в математическом представлении.
Сравнение в базе данных. Векторное встраивание сравнивается с другими встраиваниями, хранящимися в векторной базе данных. сходные показатели помогают выявить наиболее близкие по содержанию встраивания.
Генерация выходных данных. База данных генерирует ответ, состоящий из встраиваний, точно соответствующих смыслу запроса.
Ответ пользователю. Ответ, содержащий релевантную информацию, связанную с выявленными встраиваниями, отправляется обратно пользователю.
Последующие запросы. При последующих запросах модель встраивания генерирует новые встраивания. Они используются для поиска похожих встраиваний в базе данных, возвращаясь к исходному содержимому.
Как векторные базы данных определяют, какие векторы похожи?
Векторная база данных определяет сходство между векторами с помощью различных математических методов. Одним из наиболее распространенных является метод косинусного сходства.
Когда вы набираете в Google запрос «Лучший игрок в крикет в мире», и он выдает список лучших игроков, под капотом осуществляются различные действия, главным из которых является поиск косинусного сходства.
Векторное представление поискового запроса сравнивается с векторными представлениями всех профилей игроков в базе данных с помощью косинусного сходства. Чем больше сходство векторов, тем выше оценка косинусного сходства.
Важно отметить, что поисковые системы, такие как Google, используют сложные алгоритмы, которые выходят за рамки простого векторного сходства. Они учитывают различные факторы, такие как местоположение пользователя, историю поиска, авторитетность источников и т.д., чтобы предоставить наиболее релевантные и персонализированные результаты.
Возможности и применение векторных баз данных
Значимость векторных баз данных определяется их возможностями и тем, в каких сферах они применяются.
Эффективный поиск по сходству
Векторные базы данных отлично справляются с поиском по сходству, позволяя получать векторы, наиболее похожие на заданный вектор запроса. Это очень важно для различных приложений, таких как рекомендательные системы (поиск похожих продуктов или контента), поиск изображений и видео, распознавание лиц и поиск информации.
Высокоразмерные данные
Традиционные реляционные базы данных с трудом справляются с высокоразмерными данными из-за «проклятия размерности», когда при увеличении числа измерений расстояния между точками данных становятся менее значимыми.
Векторные базы данных предназначены для более эффективной работы с высокоразмерными данными. Это делает их подходящими для таких задач, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и геномика.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Векторные базы данных часто используются для хранения встраиваний, генерируемых моделями машинного обучения. Эти встраивания отражают основные характеристики данных и могут использоваться для решения различных задач, таких как кластеризация, классификация и обнаружение аномалий.
Приложения, работающие в режиме реального времени
Многие векторные базы данных оптимизированы для выполнения запросов в реальном или близком к реальному времени. Это делает их пригодными для приложений, требующих быстрого ответа. Примеры: рекомендательные системы в электронной коммерции, обнаружение мошенничества и мониторинг данных датчиков IoT.
Персонализация и профилирование пользователей
Векторные базы данных обеспечивают персонализированный опыт, позволяя системам понимать и прогнозировать предпочтения пользователей. Это очень важно для таких платформ, как стриминговые сервисы, социальные сети и торговые площадки.
Пространственные и географические данные
Векторные базы данных могут эффективно обрабатывать географические данные, такие как точки, линии и многоугольники. Это очень важно для таких приложений, как географические информационные системы (ГИС), сервисы, основанные на определении местоположения, и навигационные приложения.
Здравоохранение и биологические науки
В геномике и молекулярной биологии векторные базы данных используются для хранения и анализа генетических последовательностей, структур белков и других молекулярных данных. Это помогает в изобретении лекарств, диагностике заболеваний и персонализированной медицине.
Объединение и интеграция данных
Векторные базы данных позволяют интегрировать данные различных типов и из различных источников, что дает возможность проводить более полный анализ и получать более глубокие выводы. Это очень важно, например, при объединении текстовых, графических и числовых данных.
Многоязычный поиск
Векторные базы данных могут использоваться для создания мощных многоязычных поисковых систем, представляющих текстовые документы в виде векторов в едином пространстве, что позволяет осуществлять межъязыковой поиск по сходству.
Графовые данные
Векторные базы данных могут эффективно представлять и обрабатывать графовые данные, что очень важно для анализа социальных сетей, рекомендательных систем и выявления мошенничества.
Итоги
Векторные базы данных пользуются повышенным спросом благодаря их важной роли в решении проблем, возникающих в связи со взрывом высокоразмерных данных в современных приложениях.
По мере все более активного внедрения машинного обучения, искусственного интеллекта и аналитики данных необходимость эффективного хранения, поиска и анализа сложных представлений данных приобретает первостепенное значение. Векторные базы данных позволяют предприятиям использовать возможности поиска по сходству, персонализированных рекомендаций и извлечения контента, что способствует улучшению пользовательского опыта и повышению эффективности принятия решений.
Сфера применения векторных баз данных простирается от электронной коммерции и контент-платформ до здравоохранения и автономных транспортных средств, что обусловлено их способностью работать с различными типами данных и выдавать точные результаты в режиме реального времени. Поскольку сложность и объем данных продолжают расти, масштабируемость, скорость и точность, обеспечиваемые векторными базами данных, делают их важнейшим инструментом для извлечения значимых выводов и раскрытия новых возможностей в различных областях.
Перевод статьи «WTF Is a Vector Database: A Beginner’s Guide!».
Запись Что такое векторные базы данных? впервые появилась Techrocks.