Быстрая и эффективная обработка, хранение и извлечение огромных объемов информации имеет первостепенное значение для бизнеса. Векторные базы данных представляют собой важнейшую новую технологию, позволяющую удовлетворить этот спрос. В отличие от традиционных баз данных, векторные базы данных ориентированы на многомерные векторные данные, предлагая уникальные преимущества для определенных вариантов использования.
Предприятиям и руководителям, которые используют новые технологии, такие как LLM и генеративный ИИ, или планируют инвестировать в проект, связанный с такими технологиями, необходимо разбираться в векторных базах данных. В этой статье будут рассмотрены варианты использования векторных баз данных, рассмотрены их наиболее распространенные области применения и причины, по которым они становятся незаменимыми во многих отраслях.
1. Распознавание изображений и видео
Учитывая многомерный характер изображений и видео, векторные базы данных естественным образом подходят для таких задач, как поиск сходства в визуальных данных. Например, компании с обширными базами данных изображений могут использовать векторные базы данных для поиска похожих изображений, облегчая такие задачи, как обнаружение дубликатов или категоризация изображений.
Рассмотрим такую платформу, как Pinterest. Пользователи часто прикрепляют изображения без подробного описания. База данных векторов может представлять каждое изображение как многомерный вектор. Когда пользователь прикрепляет изображение прибрежного заката, система может выполнить поиск по своей базе данных векторов, чтобы предложить похожие изображения, возможно, другие пляжные пейзажи или закаты, улучшая поиск контента и вовлечение пользователей.
2. Обработка естественного языка (NLP)
В обработке естественного языка (NLP) слова или предложения могут быть представлены в виде векторов посредством встраивания. В векторных базах данных поиск семантически похожих текстов или категоризация больших объемов текстовых данных на основе сходства становится возможным, что становится очевидным на этапе семантического анализа (рис. 1).
Рисунок 1: Как работает НЛП? 1
Например, в системе чат-ботов службы поддержки запросы клиентов преобразуются в векторы с помощью вложений. Когда пользователь спрашивает: «Как сбросить пароль?» База данных векторов может идентифицировать семантически похожие запросы, такие как «Шаги по изменению пароля», чтобы предоставить соответствующий ответ, даже если точная формулировка отсутствует в системе.
3. Системы рекомендаций
Будь то фильмы, музыка или продукты электронной коммерции, системы рекомендаций часто полагаются на понимание сходства между предпочтениями пользователя и характеристиками товара. Базы данных Vector могут ускорить этот процесс, делая персонализированные рекомендации в реальном времени реальностью.
Например, на Netflix фильмы и сериалы представлены в виде векторов на основе их жанров, актеров и отзывов пользователей. Когда пользователь смотрит психологический триллер с участием определенного актера, база данных векторов может предложить другие фильмы в том же жанре или фильмы с тем же актером, предлагая индивидуальный опыт просмотра.
Раздел «Лучшие решения для X», с которым мы сталкиваемся на большинстве потоковых платформ, является конкретным примером. Например, автор этой статьи часто смотрит политические телепередачи, и Нетфликс советует ему смотреть Дом из карт. См. рис. 2.
Рис. 2. Функция «Лучшие результаты» на Netflix
4. Биометрия и обнаружение аномалий
От систем распознавания лиц до баз данных отпечатков пальцев биометрические данные являются многомерными и требуют эффективных возможностей поиска по сходству. Точно так же для обнаружения аномалий в таких системах, как сетевая безопасность, могут быть полезны векторные базы данных, где «нормальные» шаблоны являются векторами, а отклонения или аномалии могут быть быстро идентифицированы.
Например, в международном аэропорту в целях безопасности используется система распознавания лиц. Лицо каждого пассажира захватывается и преобразуется в вектор. Когда пассажир приближается к досмотру, его лицо сопоставляется с векторной базой данных известных преступников или лиц, представляющих интерес, что обеспечивает быстрое обнаружение угроз.
Проверьте наш список для ПО для биометрической аутентификации.
5. Открытие лекарств и геномика
В медицине и фармацевтике молекулы и гены могут быть представлены в виде многомерных векторов. Поиск похожих соединений или генетических паттернов намного эффективнее при использовании векторной базы данных.
Например, химические соединения представлены в виде многомерных векторов в фармацевтической исследовательской лаборатории. Когда исследователи идентифицируют соединение, перспективное для лечения определенного заболевания, база данных векторов может найти другие соединения с аналогичной структурой или свойствами, что может привести к более эффективным процессам поиска лекарств.
Откройте для себя другие приложения ИИ в здравоохранении и фармацевтике.
6. Финансовые услуги
Многомерные данные могут быть получены из портфелей, моделей торговли или профилей риска в финансах. Векторные базы данных обеспечивают быстрый поиск по сходству, что полезно для обнаружения мошенничества или задач управления портфелем.
Например, шаблоны пользовательских транзакций представлены в виде векторов в цифровой банковской платформе. Если пользователь обычно совершает небольшие местные покупки, и вдруг происходит крупная международная транзакция, база данных векторов системы может быстро идентифицировать это как аномальный паттерн и пометить его для расследования потенциального мошенничества.
7. Персонализация электронной коммерции
Представьте себе платформу электронной коммерции, которая продает одежду. Многомерный вектор может представлять каждый продукт на основе различных атрибутов, таких как цвет, стиль, ткань и отзывы клиентов. Когда пользователь просматривает продукт, система может быстро выполнить поиск в векторной базе данных, чтобы найти элементы с похожими характеристиками, предлагая персонализированные предложения продукта.
Со временем это приводит к индивидуальному подходу к покупкам, потенциальному увеличению продаж и удовлетворенности клиентов. 90% клиентов подчеркивают, что тратят больше денег в компаниях, которые персонализируют для них обслуживание клиентов.
Проверьте наш список для программное обеспечение для персонализации электронной коммерции.
9. Здравоохранение: анализ подобия пациентов
Векторные базы данных широко используются в сфере здравоохранения; одним из широко распространенных применений является анализ подобия пациентов. Согласно анализу, к 2025 году общая возможность получения дохода на рынке искусственного интеллекта в здравоохранении превысит 34 миллиарда долларов.
В условиях больницы записи пациентов, включая симптомы, историю болезни и генетику, могут быть преобразованы в векторы. Если врач лечит пациента с редким набором симптомов, база данных векторов может идентифицировать прошлых пациентов с похожими профилями, что позволяет врачу рассмотреть ранее эффективное лечение или выявить потенциальные факторы риска.
На платформе потоковой передачи музыки, такой как Spotify, каждая песня может быть представлена в виде вектора на основе таких характеристик, как жанр, ритм, мелодия и инструментальные партии. Когда пользователь слушает джазовую песню с определенным темпом и настроением, платформа может использовать векторную базу данных, чтобы предложить другие треки с похожей атмосферой, улучшая пользовательский опыт.
Рис. 3. Еженедельник Spotify Discover
Если у вас есть дополнительные вопросы об использовании ИИ и его применении в различных отраслях, 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.
