پایگاه داده برداری چیست؟
اطلاعات به اشکال مختلفی ارائه می‌شوند. برخی اطلاعات غیرساختاری هستند—مانند اسناد متنی، رسانه‌های غنی و صدا—و برخی ساختاری هستند—مانند گزارش‌های برنامه، جداول و نمودارها. نوآوری‌ها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) به ما امکان داده‌اند نوعی مدل یادگیری ماشین—مدل‌های جاسازی—ایجاد کنیم. جاسازی‌ها انواع داده‌ها را به بردارهایی تبدیل می‌کنند که معنا و زمینه یک دارایی را ثبت می‌کنند. این امر به ما امکان می‌دهد دارایی‌های مشابه را با جستجو برای نقاط داده همسایه پیدا کنیم. روش‌های جستجوی برداری، تجربیات منحصربه‌فردی را امکان‌پذیر می‌سازند، مانند گرفتن عکس با تلفن هوشمند و جستجوی تصاویر مشابه.پایگاه‌های داده برداری، قابلیت ذخیره و بازیابی بردارها را به عنوان نقاط چندبعدی فراهم می‌کنند. آن‌ها قابلیت‌های اضافی برای جستجوی کارآمد و سریع نزدیکترین همسایه‌ها در فضای N بعدی اضافه می‌کنند. آن‌ها معمولاً توسط شاخص‌های نزدیکترین همسایه k (k-NN) پشتیبانی می‌شوند و با الگوریتم‌هایی مانند Hierarchical Navigable Small World (HNSW) و Inverted File Index (IVF) ساخته می‌شوند. پایگاه‌های داده برداری قابلیت‌های اضافی مانند مدیریت داده، تحمل خطا، احراز هویت و کنترل دسترسی و موتور پرس و جو را فراهم می‌کنند.
چرا پایگاه‌های داده برداری مهم هستند؟
توسعه‌دهندگان شما می‌توانند بردارهای تولید شده توسط جاسازی‌ها را در یک پایگاه داده برداری فهرست‌بندی کنند. این امکان به آن‌ها می‌دهد با پرس و جو برای بردارهای همسایه، دارایی‌های مشابه را پیدا کنند.پایگاه‌های داده برداری روشی برای عملیاتی کردن مدل‌های جاسازی فراهم می‌کنند. توسعه برنامه با قابلیت‌های پایگاه داده مانند مدیریت منابع، کنترل‌های امنیتی، مقیاس‌پذیری، تحمل خطا و بازیابی اطلاعات کارآمد از طریق زبان‌های پرس و جو پیچیده، سازنده‌تر است.پایگاه‌های داده برداری در نهایت به توسعه‌دهندگان قدرت می‌دهند تا تجربیات کاربردی منحصربه‌فردی ایجاد کنند. به عنوان مثال، کاربران شما می‌توانند با تلفن‌های هوشمند خود عکس بگیرند تا تصاویر مشابه را جستجو کنند.توسعه‌دهندگان می‌توانند از انواع دیگر مدل‌های یادگیری ماشین برای خودکارسازی استخراج فراداده از محتوایی مانند تصاویر و اسناد اسکن‌شده استفاده کنند. آن‌ها می‌توانند فراداده را در کنار بردارها فهرست‌بندی کنند تا جستجوی ترکیبی را هم بر اساس کلمات کلیدی و هم بردارها فعال کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند درک معنایی را در رتبه‌بندی مرتبط بودن ادغام کنند تا نتایج جستجو را بهبود بخشند.نوآوری‌ها در هوش مصنوعی مولد (AI) انواع جدیدی از مدل‌ها مانند ChatGPT را معرفی کرده‌اند که می‌توانند متن تولید کنند و مکالمات پیچیده با انسان‌ها را مدیریت کنند. برخی می‌توانند بر روی چندین وجه کار کنند؛ به عنوان مثال، برخی مدل‌ها به کاربران اجازه می‌دهند یک منظره را توصیف کنند و تصویری را تولید کنند که با توصیف مطابقت دارد.با این حال، مدل‌های مولد مستعد توهم هستند، که می‌تواند به عنوان مثال، باعث شود یک ربات گفتگو کاربران را گمراه کند. پایگاه‌های داده برداری می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی مولد را تکمیل کنند. آن‌ها می‌توانند یک پایگاه دانش خارجی برای ربات‌های گفتگو هوش مصنوعی مولد فراهم کنند و به اطمینان از ارائه اطلاعات قابل اعتماد توسط آن‌ها کمک کنند.
پایگاه‌های داده برداری چگونه استفاده می‌شوند؟
پایگاه‌های داده برداری معمولاً برای پشتیبانی از موارد استفاده جستجوی برداری مانند جستجوی بصری، معنایی و چندوجهی استفاده می‌شوند. اخیراً، آن‌ها با مدل‌های متنی هوش مصنوعی مولد (AI) جفت می‌شوند تا عوامل هوشمند ایجاد کنند که تجربیات جستجوی مکالمه‌ای را ارائه می‌دهند.فرآیند توسعه با ساختن یک مدل جاسازی آغاز می‌شود که برای تبدیل یک پیکره مانند تصاویر محصول به بردارها طراحی شده است. فرآیند وارد کردن داده نیز به عنوان آبگیری داده نامیده می‌شود. توسعه‌دهنده برنامه اکنون می‌تواند از پایگاه داده برای جستجوی محصولات مشابه با تبدیل یک تصویر محصول و استفاده از بردار برای پرس و جو برای تصاویر مشابه استفاده کند.در داخل مدل، شاخص‌های نزدیکترین همسایه k (k-NN) بازیابی کارآمد بردارها را فراهم می‌کنند و یک تابع فاصله مانند کسینوس را برای رتبه‌بندی نتایج بر اساس شباهت اعمال می‌کنند.
چه کسی از پایگاه‌های داده برداری استفاده می‌کند؟
پایگاه‌های داده برداری برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند تجربیات مبتنی بر جستجوی برداری ایجاد کنند. یک توسعه‌دهنده برنامه می‌تواند از مدل‌های منبع باز، ابزارهای یادگیری ماشین خودکار (ML) و خدمات مدل بنیادی برای تولید جاسازی‌ها و آبگیری یک پایگاه داده برداری استفاده کند. این امر به تخصص حداقل ML نیاز دارد.یک تیم از دانشمندان داده و مهندسان می‌تواند جاسازی‌های تنظیم‌شده تخصصی بسازد و آن‌ها را از طریق یک پایگاه داده برداری عملیاتی کند. این می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی (AI) را سریع‌تر ارائه دهند.تیم‌های عملیات از مدیریت راه‌حل‌ها به عنوان بارهای کاری پایگاه داده آشنا بهره‌مند می‌شوند. آن‌ها می‌توانند از ابزارها و دستورالعمل‌های موجود استفاده کنند.
مزایای پایگاه‌های داده برداری چیست؟
پایگاه‌های داده برداری به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند نوآوری کنند و تجربیات منحصربه‌فردی را که توسط جستجوی برداری پشتیبانی می‌شوند، ایجاد کنند. آن‌ها می‌توانند توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) را تسریع کنند و عملیاتی کردن بارهای کاری برنامه مبتنی بر هوش مصنوعی را ساده کنند.پایگاه‌های داده برداری جایگزینی برای ساختن بر روی شاخص‌های نزدیکترین همسایه k (k-NN) خام فراهم می‌کنند. این نوع شاخص برای استفاده، تنظیم و عملیاتی کردن به مقدار زیادی تخصص و مهندسی اضافی نیاز دارد.یک پایگاه داده برداری خوب از طریق ویژگی‌هایی مانند مدیریت داده، تحمل خطا، ویژگی‌های امنیتی حیاتی و یک موتور پرس و جو، پایه‌ای را برای برنامه‌ها فراهم می‌کند. این قابلیت‌ها به کاربران امکان می‌دهد بارهای کاری خود را عملیاتی کنند تا مقیاس‌بندی را ساده کنند، مقیاس‌پذیری بالا را حفظ کنند و از الزامات امنیتی پشتیبانی کنند.قابلیت‌هایی مانند موتور پرس و جو و SDKها توسعه برنامه را ساده می‌کنند. آن‌ها همچنین به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند پرس و جوهای پیشرفته‌تری (مانند جستجو و فیلتر کردن) را بر روی فراداده به عنوان بخشی از جستجوی k-NN انجام دهند. آن‌ها همچنین این گزینه را دارند که از مدل‌های امتیازدهی مرتبط بودن ترکیبی استفاده کنند که مدل‌های فرکانس اصطلاحات سنتی مانند BM25 را با امتیازهای برداری ترکیب می‌کنند تا بازیابی اطلاعات را بهبود بخشند.
