Wat is een vectordatabase en hoe stimuleren ze AI?

Vectordatabases hebben een heropleving gekregen dankzij de wijdverbreide beschikbaarheid van vooraf getrainde AI-modellen. Hoewel het concept van een vectordatabase al tientallen jaren bestaat, kunnen vectordatabases pas nu, in het tijdperk van grote taalmodellen (LLM's), volledig worden benut.

Vectordatabases zijn met name nuttig in toepassingen zoals aanbevelingssystemen, zoeken naar gelijkenissen in afbeeldingen, anomaliedetectie, gezichtsdetectie en toepassingen voor natuurlijke taalverwerking.

Wat is een vectordatabase precies? Hoe werkt het en wanneer moet je ze gebruiken om AI-mogelijkheden te vergroten?

Wat is een vectordatabase?

Een vectordatabase is een manier om informatie op te slaan door het gebruik van vectoren. In tegenstelling tot de gebruikelijke vorm van databases die gegevens organiseren als getabelleerde lijsten, organiseren vectordatabases gegevens via hoogdimensionale vectoren. Deze vectoren kunnen vervolgens in de wiskundige ruimte worden weergegeven als inbedding van vectoren.

Vectordatabases zijn belangrijk omdat ze deze vectorinbeddingen bevatten en functies bieden zoals indexering, afstandsmetriek en zoeken naar overeenkomsten op basis van vectorinbeddingen.

Vectordatabases zijn services die eenvoudig kunnen worden geïntegreerd met een vooraf getraind model, waarvan vele een API-sleutel om toegang te krijgen tot de service.

Wat zijn vectorinbeddingen

Eenvoudig gezegd zijn vectorinbeddingen, of eenvoudigweg inbeddingen, numerieke representaties van een onderwerp of een woord. Een tweedimensionale inbedding kan er bijvoorbeeld uitzien als "2, -3", waarbij 2 staat voor twee eenheden in de positieve richting langs de x-as, terwijl -3 staat voor een negatieve drie eenheden langs de y-as. Terwijl een driedimensionale inbedding eruit zou zien als "2, -3, 5", waarbij vijf het gegevenspunt 5 eenheden in de positieve richting van de z-as plaatst.

Het hebben van meer dimensies biedt meer context voor wat een stuk data zou moeten zijn. Het aantal dimensies dat in vectordatabases wordt gebruikt, varieert vaak van 100 tot 300 dimensies voor NLP en enkele honderden voor computervisie.

Het genereren van vectorinbeddingen vereist het gebruik van vectorinbeddingsmodellen en tools zoals BERT, CNN's en RNN's.

Waarom zijn vectorinbeddingen belangrijk?

Door de mogelijkheid om de locatie van gegevens in de wiskundige ruimte uit te zetten, kunnen computers de relatie tussen gegevenspunten begrijpen en hoe sterk ze met elkaar zijn gecorreleerd. Door de mate van correlatie tussen elk datapunt te kennen, kan een AI-model vragen op een contextuele manier begrijpen zoals een mens dat zou doen.

Zonder de semantiek of context te begrijpen, kan een AI logisch correcte maar contextueel foute antwoorden geven. De AI kan bijvoorbeeld de uitdrukking "Hij had een bezwaard hart toen hij wegliep" verkeerd interpreteren als een man met een hartaandoening in plaats van als een man die zich verdrietig of bezwaard voelt.

Hoe vectordatabases AI helpen stimuleren

Vectorinbeddingen zijn belangrijke componenten bij het trainen van verschillende soorten AI-modellen. Het hebben van een gespecialiseerde database die vectorinbeddingen kan opslaan, indexeren en bevragen, is essentieel om de voordelen van het gebruik van vectorinbeddingen te maximaliseren. Bovendien versterken vectordatabases uw AI door een snelle, betrouwbare en schaalbare database te zijn die continu kan helpen bij het groeien en trainen van een AI-model.

Aangezien vectordatabases de mogelijkheden van een AI-model kunnen uitbreiden, kunnen bedrijven en organisaties een vectordatabase gebruiken voor verschillende toepassingen, waaronder:

• Zoekmachines: Soms weten mensen niet welke zoekwoorden ze moeten gebruiken bij het zoeken. Een vectordatabase helpt het systeem uw zoekopdracht te begrijpen door de context te analyseren en de trefwoorden op te halen die het sterkst verband houden met uw zoekopdracht.
• Aanbevelingssystemen: Met vectordatabases die uiterst efficiënt zijn in het opslaan en ophalen van gegevens in combinatie met een groot taalmodel en geheugen, kan een AI-systeem in de loop van de tijd dingen leren die een persoon leuk vindt. Dit kan vervolgens automatisch worden opgevraagd door een applicatie om verschillende dingen aan te bevelen die een persoon kunnen interesseren.
• Beeld- en video-analyse: Met modellen voor het insluiten van video en afbeeldingen kunnen AI-modellen worden verfijnd om met afbeeldingen te werken om items te vinden die lijken op de zoekopdracht. Dit wordt momenteel geïmplementeerd in veel apps en websites voor online winkelen.
• Onregelmatigheidsdetectie: Door acties vast te leggen als inbeddingen, een AI-model kan de wereld veiliger maken door anomalieën en bepaalde uitschieters te detecteren op basis van de norm. AI-afwijkingsdetectie is nu een populaire tool voor fraudedetectie, systeembewaking en netwerkinbraak.

Hoe een vectordatabase werkt

Van het genereren van vectorinsluitingen tot het opvragen van gegevens uit een vectordatabase, uw gegevens ondergaan een proces in drie stappen:

1. Aanmaken van vectorinbeddingen: Op basis van het type gegevens wordt een vectorinbeddingsmodel gebruikt om vectorinbeddingen te genereren die moeten worden geïndexeerd. Deze inbeddingsmodellen zetten woorden, afbeeldingen, video's en audio om in getallen/inbeddingen.
2. Indexering: Nadat vectorinbeddingen zijn gegenereerd, kunnen ze nu worden opgeslagen in een vectordatabase zoals Pinecone, Milvus en Chroma. Deze vectordatabases gebruiken verschillende algoritmen, zoals productkwantisatie (PQ) en plaatsgevoelige hashing (LSH), om elke inbedding te indexeren voor het snel en efficiënt opslaan en ophalen van gegevens.
3. bevragen: Wanneer een toepassing een query uitvoert, moet de query eerst door hetzelfde vectorinbeddingsmodel gaan dat wordt gebruikt om de opgeslagen gegevens in de vectordatabase te genereren. De gegenereerde vectorquery wordt vervolgens in de vectordatabase geplaatst, waar de dichtstbijzijnde vector wordt opgehaald als het meest passende antwoord op de query.

Populaire vectordatabases

Met de explosie van openbaar beschikbare vooraf getrainde modellen, wonnen vectordatabases snel aan populariteit omdat de mogelijkheden en snelheid van fijnafstemming van deze modellen werden uitgebreid. En met zo'n grote vraag naar vectordatabases, zijn veel bedrijven hun eigen vectordatabaseservices begonnen; hier zijn enkele van de meest populaire:

• Dennenappel: Een cloud-native vectordatabase ontworpen voor snel zoeken naar overeenkomsten. Het beschikt over hoge schaalbaarheid, analyse en realtime inzichten, wat uitstekend geschikt is voor aanbevelingssystemen en het zoeken naar afbeeldingen.
• Milvus: Een open-source vectorplatform dat is gebouwd met het oog op het zoeken naar overeenkomsten en AI-toepassingen. Het biedt snelle en efficiënte indexerings- en zoekmogelijkheden voor hoogdimensionale vectoren. Daarnaast ondersteunt Milvus meerdere indexeringsalgoritmen en biedt het SDK's voor verschillende programmeertalen.
• Redis: Een krachtige vectordatabase die real-time toepassingen, sessiebeheer en drukbezochte websites kan ondersteunen. Redis wordt vaak gebruikt voor realtime analyses, zoeken naar overeenkomsten en aanbevelingssystemen.
• weaviate: Biedt schemadetectie, real-time updates, semantisch zoeken en contextualisering van gegevens. Met deze functies wordt Weaviate vaak gebruikt om gepersonaliseerde ervaringssystemen voor applicaties te creëren.

De toekomst van vectordatabases

Met de voortdurende groei van hoogdimensionale gegevenstypen voor afbeeldingen, video's en tekst, zullen vectordatabases een cruciale rol spelen bij het verbeteren en uitbreiden van de mogelijkheden van de huidige AI-modellen. Door constante ontwikkeling met vectordatabases kunnen we betere diensten verwachten op het gebied van gezondheidszorg, financiën, e-commerce en cyberbeveiliging.

Als u zelf een vectordatabase wilt ervaren en uitproberen, kunt u proberen Auto-GPT te installeren en een vectordatabase zoals Pinecone te implementeren. Natuurlijk heb je een API-sleutel nodig om hun diensten te gebruiken.