В последние годы популярность технологии встраивания резко возросла, особенно после появления Word2vec. Этот подход, часто называемый «встраиванием всего», проник в различные области машинного обучения, что привело к появлению двух важных слоев данных: слоя необработанных данных и слоя векторных данных. Слой необработанных данных состоит из неструктурированных и определенных типов структурированных данных, а векторный слой содержит легко анализируемые вложения, полученные из слоя необработанных данных с помощью моделей машинного обучения. В этой статье рассматриваются преимущества векторизованных данных по сравнению с необработанными данными и обсуждается растущее значение векторных баз данных в современных приложениях для работы с данными.
Преимущества векторизованных данных:
По сравнению с необработанными данными векторизованные данные имеют несколько явных преимуществ:
- Абстракция и единая алгебраическая система. Векторы встраивания представляют собой абстрактную форму данных, что позволяет создавать единую алгебраическую систему, предназначенную для упрощения сложных неструктурированных данных.
- Плотные векторы с плавающей запятой. Векторы внедрения выражаются в виде плотных векторов с плавающей запятой, что позволяет приложениям использовать операции с одной инструкцией и несколькими данными. Благодаря поддержке SIMD в современных графических и центральных процессорах векторные вычисления обеспечивают высокую производительность при относительно низких затратах.
- Эффективность хранения: векторные данные, закодированные с помощью моделей машинного обучения, занимают меньше места для хранения, чем исходные неструктурированные данные. Эта характеристика повышает пропускную способность и позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных.
- Арифметические операции. Встраивание векторов упрощает арифметические операции, позволяя использовать различные приложения. Например, кросс-модальное семантическое приближенное сопоставление использует вложения слов для их сопоставления с вложениями изображений, что приводит к значимым связям между различными типами данных.
Векторные базы данных
Распространение векторизованных данных требует разработки специализированных векторных баз данных. Вот некоторые ключевые качества и особенности, которыми должны обладать векторные базы данных:
- Поддержка высокоэффективных векторных операторов. База данных векторов должна поддерживать различные типы векторных операторов, например сопоставление семантического подобия и семантическую арифметику. Кроме того, он должен предлагать различные метрики сходства для расчета пространственного расстояния между векторами, включая евклидово расстояние, косинусное расстояние и расстояние внутреннего произведения.
- Поддержка векторного индексирования. Многомерные векторные индексы потребляют значительные вычислительные ресурсы. Чтобы решить эту проблему, векторные базы данных должны использовать алгоритмы кластеризации и графового индекса, при этом отдавая приоритет матричным и векторным операциям, чтобы использовать возможности аппаратного ускорения.
- Согласованное взаимодействие с пользователем в разных средах развертывания. Базы данных Vector разрабатываются и развертываются в различных средах. Они должны обеспечивать стабильную производительность и взаимодействие с пользователем в различных сценариях развертывания, начиная от ноутбуков и рабочих станций на предварительных этапах и заканчивая частными кластерами или облаком для развертывания полноразмерной базы данных.
- Поддержка гибридного поиска. Поскольку векторные базы данных становятся повсеместными, новым приложениям требуются возможности гибридного поиска, объединяющие векторные данные с другими типами данных. Примеры включают поиск ближайшего соседа после скалярной фильтрации, многоканальный вызов из полнотекстового поиска и векторного поиска, а также гибридный поиск пространственно-временных и векторных данных. Векторные базы данных должны обеспечивать эластичную масштабируемость и оптимизацию запросов для эффективной интеграции векторных поисковых систем с хранилищами ключей и значений, текстовыми поисковыми системами и другими поисковыми механизмами.
- Облачная архитектура: при экспоненциальном росте сбора данных объемы векторных данных могут достигать триллионов и требуют больших объемов хранения. Горизонтальная масштабируемость становится критически важной, что требует векторных баз данных с облачной архитектурой. Такие системы должны соответствовать требованиям к эластичности, гибкости развертывания, упрощению операций, обслуживания и наблюдаемости с использованием облачной инфраструктуры. Дополнительные функции, такие как многопользовательская изоляция, моментальные снимки и резервное копирование данных, шифрование данных и визуализация данных, также важны.
По мере того, как технология встраивания получает широкое распространение, векторные базы данных становятся все более важными в современных приложениях для работы с данными. Векторизованные данные обеспечивают многочисленные преимущества по сравнению с необработанными данными, такие как абстракция, эффективность вычислений, экономия памяти и возможность выполнять арифметические операции над векторами. Векторные базы данных, оснащенные специальными функциями и качествами, играют ключевую роль в эффективном хранении, извлечении и анализе векторных данных. Благодаря поддержке высокоэффективных векторных операторов, векторного индексирования, единообразного взаимодействия с пользователем, гибридного поиска и облачной архитектуры эти базы данных позволяют организациям из различных секторов использовать потенциал векторизованных данных в своих усилиях по управлению данными.
