Векторные базы данных (VDB) и большие языковые модели (LLM), такие как серия GPT, приобретают все большее значение. На рисунке выше показано, что обе концепции начали набирать популярность в начале 2023 года, и тенденция показывает, что обе имеют схожую восходящую траекторию.
Данные превыше всего, а достижения в области вычислений диктуют технологические тенденции. Учитывая ключевую роль векторных баз данных в современных приложениях искусственного интеллекта (ИИ), их значение и взаимодействие нельзя недооценивать.
Руководители могут отдавать приоритет проектам генеративного ИИ, но не осознавать инфраструктуру, поддерживающую такие проекты. В свете развития ИИ и машинного обучения мы объясняем важность VDB для проектов LLM и углубляемся в значение VDB и LLM, их пересечение и преобразующее влияние на современные вычисления.
Как LLM используют векторные базы данных?
Базовое взаимодействие с большой языковой моделью (LLM), такой как ChatGPT, может включать следующий процесс:
- Пользователь вводит свой вопрос или утверждение в интерфейс.
- Затем этот ввод обрабатывается моделью встраивания, преобразуя его в векторные вложения, соответствующие содержимому, на которое вы хотите сослаться.
- Затем это векторное представление сопоставляется с векторной базой данных, связанной с содержимым, из которого было создано встраивание.
- На основании этого векторная база данных формирует ответ и представляет его пользователю как ответ.
- Последующие запросы от пользователя будут следовать тому же методу: проходить через модель внедрения для формирования векторов и запрашивать базу данных для поиска совпадающих или похожих векторов. Сходство между этими векторами отражает исходное содержание, из которого они были сформированы.
Ниже мы объясняем некоторые ключевые области, в которых LLM могут использовать векторные базы данных и приносить пользу.
Хранилище вложений слов
LLM часто используют вложения слов, такие как Word2Vec, GloVe и FastText, для представления слов в виде векторов в многомерном пространстве. Векторные базы данных могут хранить эти вложения и эффективно извлекать их во время операций в реальном времени. Word2Vec, GloVe и FastText — популярные алгоритмы/методы для изучения встраивания слов при обработке естественного языка (NLP).
Семантическое сходство
Семантическое сходство — это концепция, используемая в обработке естественного языка, лингвистике и когнитивной науке для количественной оценки того, насколько два фрагмента текста (или слова, фразы, предложения и т. д.) похожи с точки зрения их значения. Он измеряет сходство значений или семантики слов или предложений. Как только слова или предложения представлены в виде векторов, поиск семантически похожих слов или предложений может быть выполнен с использованием векторных баз данных. Учитывая вектор запроса, база данных может быстро вернуть ближайшие векторы (то есть семантически самые близкие слова или предложения).
Эффективный крупномасштабный поиск
LLM может потребоваться найти наиболее подходящие документы из большого корпуса для таких задач, как поиск информации или рекомендации. Если документы представлены в виде векторов, векторные базы данных могут помочь быстро найти наиболее релевантные документы.
Память переводов
При машинном переводе предыдущие переводы могут храниться в виде векторов в базе данных. Когда необходимо перевести новое предложение, можно запросить в базе данных похожие предложения, а их переводы можно повторно использовать или адаптировать, повышая скорость и согласованность перевода.
Встраивания графа знаний
Графы знаний могут быть представлены с помощью вложений, где сущности и отношения преобразуются в векторы. Векторные базы данных могут помочь хранить и извлекать эти вложения, облегчая такие задачи, как предсказание ссылок, разрешение сущностей и извлечение отношений.
Обнаружение аномалий
В таких задачах, как классификация текстов или обнаружение спама, для обнаружения аномалий можно использовать векторные представления текстов. Векторные базы данных могут способствовать эффективному поиску аномалий в многомерном пространстве.
Вот базовый пример использования встраивания слов (тип векторного представления текста) для обнаружения аномалий в наборе данных предложений:
- Сбор данных:
- Соберите набор предложений. Для простоты рассмотрим следующее:
- «Кошки — отличные домашние животные», «Собаки любят играть в апорты», «Слоны — самые крупные наземные животные», «Бананы богаты калием», «Птицы умеют летать», «Рыбы живут в воде».
- Векторное представление:
- Используйте предварительно обученную модель встраивания слов (например, Word2Vec или FastText) для преобразования каждого предложения в векторное представление.
- Построение опорного вектора:
- Вычислите средний вектор всех векторов предложений, относящихся к животным. Этот средний вектор представляет собой «центроид» или центральную точку темы.
- Вычисление расстояний:
- Для каждого вектора предложения вычислите косинусное расстояние (или любую другую метрику расстояния) до опорного вектора.
- Пороговое определение и обнаружение:
- Установите пороговое значение расстояния. Любой вектор предложения с расстоянием, превышающим этот порог, от эталонного вектора можно считать аномалией.
- В нашем примере предложение «Бананы богаты калием». вероятно, будет иметь большее расстояние до опорного вектора, чем другие предложения, что идентифицирует его как аномалию.
- Оценка:
- Проверьте результаты, чтобы подтвердить, действительно ли выявленные аномалии являются аномалиями, основанными на знании предметной области.
Интерактивные приложения
Для приложений, требующих взаимодействия с пользователем в режиме реального времени, таких как чат-боты или виртуальные помощники, векторные базы данных могут обеспечить быстрое формирование ответов, которые могут зависеть от извлечения соответствующего контекста или информации, представленной в виде векторов.
Что такое векторные базы данных?
База данных векторов содержит данные в виде многомерных векторов, которые являются числовыми представлениями конкретных признаков или характеристик. В контексте больших языковых моделей или обработки естественного языка эти векторы могут различаться по размерности, охватывая от нескольких до нескольких тысяч, в зависимости от сложности и детализации информации. Как правило, эти векторы возникают в результате преобразования или встраивания необработанных данных, таких как текст, изображения, звук, видео и т. д.
В последние годы векторные базы данных приобрели известность благодаря развитию машинного обучения, особенно в связи с широким использованием вложений. Встраивание векторов преобразует сложные данные, такие как текст, изображения и неструктурированные данные, в многомерные векторы, чтобы похожие элементы располагались ближе друг к другу в векторном пространстве.
Зачем LLM нужны векторные базы данных: поиск сходства в многомерных векторах
Поиск сходства в многомерных пространствах относится к проблеме поиска элементов в наборе данных, которые «похожи» на заданный элемент запроса, когда данные представлены в многомерном пространстве. Этот тип поиска распространен в различных областях, включая машинное обучение, компьютерное зрение и поиск информации.
Традиционные базы данных, как правило, неэффективны при поиске по сходству в многомерных пространствах. Для решения этой проблемы были разработаны векторные базы данных для эффективного индексирования и поиска в обширных коллекциях многомерных векторов.
Чтобы выполнить поиск сходства в векторной базе данных, вы должны использовать вектор запроса, который инкапсулирует ваши критерии поиска. Этот вектор запроса может исходить из того же типа данных, что и векторы базы данных, или из другого типа, например, с использованием текста для поиска в базе данных изображений.
Следующим шагом является использование метрики подобия для определения близости между двумя векторами в этом пространстве. Сюда могут входить такие показатели, как косинусное сходство, евклидово расстояние или индекс Жаккара. Результат обычно представляет собой список векторов, ранжированных по их сходству с вектором запроса. Впоследствии вы можете получить необработанные данные, связанные с каждым вектором, из основного источника или индекса.
До сих пор только крупные технологические компании, располагающие ресурсами для их создания и обслуживания, использовали векторные базы данных. Учитывая их высокую стоимость, их правильная оптимизация имеет решающее значение для обеспечения максимальной производительности.
Если у вас есть дополнительные вопросы, свяжитесь с нами:
Найдите подходящих поставщиков
Алтай — отраслевой аналитик AIMultiple. Он имеет опыт работы в области международной политической экономии, многосторонних организаций, сотрудничества в целях развития, глобальной политики и анализа данных.
Имеет опыт работы в частных и государственных учреждениях. Алтай обнаружил свой интерес к новым технологиям, увидев их широкое использование в нескольких секторах и признав их важность для будущего.
Он получил степень бакалавра политических наук и государственного управления в Билькентском университете и степень магистра международной политики в KU Leuven.
