Как работает база данных векторов?

Поисковые системы эволюционировали от простых алгоритмов до продвинутых систем на основе ИИ, что облегчает эффективную навигацию по данным. Векторные базы данных — ключевое нововведение в технологии поисковых систем. В этой статье исследуется механика векторных баз данных и их преобразующее влияние на поиск информации.

Эволюция поисковых систем

Ранние поисковые системы полагались на базовые алгоритмы сопоставления строк для поиска вхождений определенных слов или фраз в документах. Однако по мере увеличения сложности и разнообразия данных стало очевидно, что эти упрощенные подходы недостаточны. Неоднозначность в языке, например многозначность слова, создавала трудности для точного поиска. Кроме того, нетекстовые данные, такие как изображения и видео, было трудно эффективно искать, используя только сопоставление строк.

Введение в векторные базы данных

Чтобы устранить ограничения традиционных поисковых систем, современные поисковые системы используют векторные базы данных. База данных векторов упорядочивает данные осмысленным образом, представляя их в виде векторов в многомерном пространстве. В отличие от алфавитного порядка в словаре, векторные базы данных используют контекст, в котором существует информация, для создания более точных ассоциаций.

Векторные вложения: преобразование данных в числовые представления

В основе векторной базы данных лежит концепция встраивания векторов. Эти вложения генерируются с использованием моделей машинного обучения, которые преобразуют необработанные данные, такие как слова, предложения, изображения или аудио, в числовые векторы. Каждый вектор состоит из набора чисел, отражающих неотъемлемые характеристики и особенности исходных данных.

Модели машинного обучения, такие как преобразователи, обычно используются для выполнения этого процесса векторизации. Эти модели изучают шаблоны в языке или данных, восстанавливая поврежденные входные данные, что приводит к контекстно-зависимым векторам. Полученные вложения позволяют компьютерам понимать и сравнивать различные точки данных на основе их числового сходства.

Индексы: ускорение поиска и поиска

Хотя векторные вложения обеспечивают компактное представление данных, их самих по себе недостаточно для эффективного поиска по тысячам или миллионам векторов. Здесь в игру вступают индексы. Индексирование — это процесс создания структуры данных, которая организует и хранит вложения векторов таким образом, чтобы оптимизировать операции поиска и извлечения.

Доступны различные методы индексирования, каждый из которых имеет свои компромиссы с точки зрения использования памяти, скорости поиска и точности. Общие структуры индексов включают деревья k-d, шаровые деревья и индексы приближенных ближайших соседей (ANN). Эти индексы отображают векторные вложения в структурированную форму, которая обеспечивает быстрый поиск по близости, где можно эффективно найти векторы со схожими характеристиками.

Запрос к базе данных векторов

Когда запрос вводится в векторную поисковую систему, сам запрос преобразуется в вектор с использованием той же модели машинного обучения. Затем поисковая система сравнивает векторизованный запрос с векторами в базе данных, чтобы найти наиболее релевантные совпадения. Например, такой запрос, как «мужской компьютер», извлечет записи базы данных, где слово «компьютер» появляется в контексте задания, связанном с «мужской».