С появлением искусственного интеллекта и машинного обучения компании в различных отраслях стремятся трансформировать свою деятельность с помощью аналитических данных, основанных на данных. Векторные базы данных, относительно новый тип баз данных, способных обрабатывать многомерные векторные данные, играют решающую роль в обеспечении работы этих систем искусственного интеллекта и машинного обучения.
Что такое векторные базы данных?
Векторные базы данных, также известные как векторные поисковые системы, предназначены для эффективного хранения, управления и запроса многомерных векторов. Обычно они работают в сфере машинного обучения, где объекты (такие как изображения, текст и т. д.) представлены в виде многомерных векторов. Эти векторы, сгенерированные из таких моделей, как глубокие нейронные сети, фиксируют «сущность» или «особенности» объектов.
Сила векторной базы данных заключается в ее способности выполнять поиск сходства между векторами. Учитывая вектор запроса, база данных эффективно находит наиболее похожие векторы, хранящиеся в ней. Эта операция, часто называемая поиском ближайшего соседа, имеет решающее значение для различных задач ИИ, таких как распознавание изображений, системы рекомендаций, семантический поиск и т. д.
Существует несколько различных типов векторных баз данных, обычно классифицируемых в зависимости от их архитектуры и реализации:
- Векторные базы данных с открытым исходным кодом. Это бесплатные векторные базы данных, которые можно легко интегрировать в приложения. Примеры включают Milvus, FAISS (поиск сходства с искусственным интеллектом в Facebook) и Annoy (приблизительные ближайшие соседи), разработанные Spotify.
- Коммерческие векторные базы данных. Обычно они предлагаются как часть более крупной платформы с расширенными функциями и вариантами поддержки. Примеры включают Pinecone и Weaviate.
- Облачные векторные базы данных. Они предлагаются поставщиками облачных услуг в качестве услуг и полностью управляются. Это означает, что поставщик облачных услуг берет на себя настройку, управление и масштабирование. Примеры включают сервис Elasticsearch от Amazon с его функцией KNN (k-ближайших соседей).
- Расширения базы данных. Это расширения или функции, добавленные в существующую базу данных для поддержки векторных операций. Например, в PostgreSQL есть расширение PGroonga, добавляющее полнотекстовый поиск и поддержку векторов.
- Гибридные базы данных. Эти базы данных сочетают в себе характеристики традиционных реляционных баз данных и векторных баз данных, что позволяет эффективно обрабатывать структурированные и векторные данные в одной системе. Примеры включают Vector.ai и Vespa.ai.
Каждый тип векторной базы данных имеет свой уникальный набор функций, возможностей и вариантов использования, и выбор зависит от конкретных требований вашего приложения или проекта.
Основные характеристики векторных баз данных
- Поддержка многомерных векторов. Векторные базы данных предназначены для обработки многомерных данных (данных с сотнями или тысячами измерений). Они эффективно хранят и индексируют эти векторы для быстрого поиска.
- Поиск по сходству. Возможность выполнять поиск ближайшего соседа лежит в основе векторных баз данных. Эта функция позволяет им находить векторы, наиболее похожие на заданный вектор запроса, что позволяет выполнять такие задачи, как поиск сходства и системы рекомендаций.
- Распределенный поиск. Многие векторные базы данных поддерживают распределенный поиск по нескольким узлам, что позволяет им обрабатывать большие объемы данных и обеспечивает высокую доступность.
- Интеграция с машинным обучением. Векторные базы данных обычно используются в сочетании с моделями машинного обучения и могут быть легко интегрированы в конвейер машинного обучения.
Примеры использования векторных баз данных
- Распознавание изображений и видео. Представляя изображения или видеокадры в виде векторов, векторная база данных может быстро находить похожие изображения или видео на основе визуального контента.
- Системы рекомендаций. Механизмы рекомендаций могут использовать векторные базы данных для эффективного поиска элементов, похожих на заданный элемент или профиль пользователя, тем самым предоставляя персонализированные рекомендации.
- Семантический поиск. Преобразовывая текст в многомерные векторы (с использованием таких методов, как Word2Vec или BERT), векторные базы данных могут поддерживать семантический поиск, при котором документы извлекаются на основе значения запроса, а не соответствия ключевому слову.
Примеры векторных баз данных
- Milvus: база данных векторов с открытым исходным кодом, предназначенная для искусственного интеллекта и машинного обучения. Он поддерживает различные метрики расстояния и типы индексов.
- FAISS (поиск схожести с искусственным интеллектом в Facebook). FAISS — это библиотека, разработанная Facebook, которая обеспечивает эффективный поиск схожести и кластеризацию плотных векторов. Его можно использовать для создания векторных баз данных.
- Pinecone: полностью управляемая служба векторной базы данных, разработанная для приложений машинного обучения.
Проблемы традиционных баз данных при обработке многомерных данных
- Размерность. Присущая многомерным данным сложность усложняет управление традиционными базами данных. Эту проблему часто называют «проклятием размерности». По мере увеличения количества измерений объем пространства увеличивается так быстро, что доступные данные становятся разреженными, что затрудняет эффективный анализ данных.
- Эффективность. Традиционные базы данных не приспособлены для обработки сложных многомерных данных и операций с ними. Одна из наиболее важных операций в машинном обучении и искусственном интеллекте — поиск ближайшего соседа — особенно неэффективна при выполнении с традиционными базами данных.
- Индексирование. Индексирование — это мощный метод оптимизации поиска данных в традиционных базах данных. Однако он становится менее эффективным при работе с многомерными данными из-за повышенной разреженности точек данных.
Реальные примеры организаций, использующих векторные базы данных
- JD.com: крупнейший китайский интернет-магазин JD.com использует Milvus, векторную базу данных с открытым исходным кодом, для поддержки своих систем рекомендации продуктов и поиска сходства. С помощью Milvus JD.com может эффективно обрабатывать многомерные данные, полученные от миллионов продуктов, и предоставлять своим клиентам персонализированные рекомендации по продуктам.
- Tencent: Tencent использует векторные базы данных для различных приложений, включая распознавание изображений, анализ видео и персональные рекомендации. С помощью векторной базы данных они могут быстро извлекать похожие изображения или видео на основе визуального контента, улучшая взаимодействие с пользователями своих сервисов.
Потенциальные ограничения векторных баз данных
В то время как векторные базы данных предлагают уникальные преимущества в управлении многомерными данными и запросе их, у них есть свой собственный набор проблем:
- Ресурсоемкость. Как упоминалось ранее, векторным базам данных могут потребоваться значительные вычислительные мощности и память для индексирования и запросов к многомерным векторам. Это может привести к высокой стоимости владения для крупномасштабных приложений. Чтобы облегчить это, можно реализовать стратегии эффективного использования оборудования и масштабирования. Например, векторные базы данных часто поддерживают распределенные системы, что позволяет распределить нагрузку между несколькими машинами, эффективно обрабатывая больше данных и запросов.
- Сложность. Базы данных Vector используют сложные математические операции и алгоритмы для эффективного управления многомерными данными. Эта сложность может создать крутую кривую обучения, особенно для разработчиков и специалистов по данным, незнакомых с этими методами. Чтобы преодолеть это, существенную помощь могут оказать обширная документация, удобные API и поддержка сообщества. Учебные программы и учебные пособия также могут быть полезны для улучшения понимания и удобства использования этих баз данных.
- Развитие. Учитывая, что векторные базы данных относительно новы, они могут не предлагать все функции, доступные в более зрелых традиционных базах данных. Например, поддержка транзакций или SQL-подобные языки запросов могут быть не полностью разработаны. Тем временем можно использовать гибридные решения, в которых традиционные базы данных используются параллельно с векторными базами данных, каждая из которых выполняет задачи, для которых она лучше всего подходит. Со временем, по мере развития технологии, в векторные базы данных, вероятно, будет добавлено больше функций.
- Безопасность и конфиденциальность данных. В связи с увеличением числа утечек данных и усилением внимания к законам о конфиденциальности данных безопасность является серьезной проблемой для баз данных. Учитывая новизну векторных баз данных, их меры безопасности могут быть не такими надежными или хорошо протестированными, как в более устоявшихся традиционных базах данных. Для организаций важно проводить тщательную оценку безопасности и внедрять необходимые протоколы безопасности и средства контроля доступа для обеспечения защиты данных. Шифрование данных в состоянии покоя и при передаче также должно быть стандартной функцией для предотвращения несанкционированного доступа.
- Интеграция с существующими системами. Интеграция векторной базы данных в существующий технологический стек может оказаться непростой задачей, особенно если существующие системы в основном построены на основе традиционных баз данных. Тщательное планирование и разработка системной архитектуры необходимы для обеспечения бесшовной интеграции. Более того, при выборе векторной базы данных следует учитывать поддержку различных форматов данных, интерфейсов и совместимость с существующими инструментами и инфраструктурой.
Каждое из этих потенциальных ограничений создает проблемы, которые необходимо решить при внедрении векторной базы данных. Однако при продуманном дизайне, подходящих вариантах использования и постоянном развитии технологий эти препятствия можно эффективно преодолеть. Поскольку эта область продолжает развиваться, преимущества векторных баз данных для обработки многомерных данных в приложениях AI и ML, несомненно, станут более заметными.
Сравнение с альтернативными методами обработки многомерных данных
Традиционно для управления многоразмерными данными использовались такие методы, как уменьшение размерности (PCA, t-SNE), кривые заполнения пространства и растровые индексы. Однако эти методы имеют свои ограничения. Например, методы уменьшения размерности могут привести к потере информации, а растровые индексы могут стать неэффективными по мере увеличения количества измерений.
Напротив, векторные базы данных изначально разрабатывались для эффективного хранения, управления и запроса многомерных данных. Они используют специализированные методы индексации (такие как KD-деревья, шаровые деревья или HNSW) для ускорения поиска ближайшего соседа, что делает их более подходящим выбором для приложений, требующих эффективного поиска подобия.
Технические аспекты работы векторных баз данных
Векторные базы данных используют несколько методов для эффективной обработки многомерных данных:
- Векторное представление. Объекты (например, изображения, текст и т. д.) преобразуются в многомерные векторы с использованием моделей машинного обучения. Эти векторы фиксируют «сущность» или «характеристики» объектов и могут эффективно храниться и управляться в векторной базе данных.
- Индексация. Векторные базы данных используют специализированные структуры индексации (такие как KD-деревья, шаровые деревья и HNSW) для организации многомерных векторов. Эти индексы помогают ускорить поиск ближайшего соседа, сокращая пространство поиска.
- Запросы: при наличии вектора запроса база данных ищет наиболее похожие векторы в своем хранилище. Эта операция эффективно выполняется с использованием индексов и мер подобия (таких как косинусное сходство или евклидово расстояние).
- Распределенный поиск. Для обработки крупномасштабных данных и обеспечения высокой доступности многие векторные базы данных поддерживают распределенный поиск по нескольким узлам. Эта функция позволяет им масштабироваться по горизонтали, добавляя в систему больше узлов.
Фрагмент кода Python с использованием Milvus
Вот простой пример использования pymilvus Python SDK для взаимодействия с векторной базой данных Milvus:
from pymilvus import Milvus, DataType
# Connect to Milvus server
client = Milvus(host='localhost', port='19530')
# Create a collection
collection_name = 'example_collection'
collection_param = {
"fields": [
{"name": "vector", "type": DataType.FLOAT_VECTOR, "params": {"dim": 128}},
],
"segment_row_limit": 4096,
"auto_id": True
}
client.create_collection(collection_name, collection_param)
# Insert vectors into the collection
vectors = [[0.1]*128, [0.2]*128, [0.3]*128, [0.4]*128] # 4 vectors with 128 dimensions
insert_param = {
"fields": [
{"name": "vector", "type": DataType.FLOAT_VECTOR, "values": vectors}
]
}
client.insert(collection_name, insert_param)
# Query the nearest neighbor
search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}}
query_vector = [[0.15]*128] # Query vector
top_k = 1 # Number of nearest neighbors to return
results = client.search(collection_name, {"vector": {"topk": top_k, "query": query_vector, "params": search_params}})
for result in results:
print(f"ID: {result.id}, Distance: {result.distance}")
# Drop the collection
client.drop_collection(collection_name)
Некоторые примеры взаимодействия с различными типами векторных баз данных с помощью Python.
FAISS (поиск схожести с искусственным интеллектом в Facebook): не совсем база данных, а библиотека для эффективного поиска схожести в плотных векторах.
import numpy as np
import faiss
# dimension of vectors
d = 64
# create a random matrix (this will be our database)
db_vectors = np.random.random((10000, d)).astype('float32')
# create a random vector (this will be our query)
query_vector = np.random.random((1, d)).astype('float32')
# build the index
index = faiss.IndexFlatL2(d)
index.add(db_vectors)
# perform a search
D, I = index.search(query_vector, k=5)
# D contains the distances to the nearest neighbors
# I contains the indices of the nearest neighbors
print(I)
print(D)
Elasticsearch с KNN: Elasticsearch — это поисковая система, основанная на библиотеке Lucene. Он поддерживает векторные данные и поиск KNN через плагин KNN.
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
# create an index
es.indices.create(
index="my_vector_index",
body={
"mappings": {
"properties": {
"my_vector_field": {
"type": "knn_vector",
"dimension": 128
}
}
}
}
)
# add a document to the index
es.index(
index="my_vector_index",
id=1,
body={
"my_vector_field": [0.5, 0.5, 0.5, ...] # this should be a 128-dimensional vector
}
)
# search for the nearest neighbors
res = es.search(
index="my_vector_index",
body={
"size": 5,
"query": {
"knn": {
"my_vector_field": {
"vector": [0.5, 0.5, 0.5, ...], # this should be a 128-dimensional vector
"k": 5
}
}
}
}
)
print(res)
Примечание. Для всех примеров убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки и запущена соответствующая база данных векторов. Замените фиктивные данные фактическими данными для практического использования.
