Apa Itu Database Vektor, dan Bagaimana Mereka Meningkatkan AI?

Pembaca seperti Anda membantu mendukung MUO. Saat Anda melakukan pembelian menggunakan tautan di situs kami, kami dapat memperoleh komisi afiliasi. Baca selengkapnya.

Database vektor telah bangkit kembali karena tersedianya model AI pra-pelatihan secara luas. Meskipun konsep database vektor telah ada selama beberapa dekade, baru sekarang, di era model bahasa besar (LLM), database vektor dapat digunakan secara maksimal.

Database vektor sangat membantu dalam aplikasi seperti sistem rekomendasi, pencarian kesamaan gambar, deteksi anomali, deteksi wajah, dan aplikasi pemrosesan bahasa alami.

GUNAKAN VIDEO HARI INI GULIR UNTUK LANJUTKAN DENGAN KONTEN

Jadi, apa sebenarnya database vektor itu? Bagaimana cara kerjanya, dan kapan Anda harus menggunakannya untuk meningkatkan kemampuan AI?

Apa itu Database Vektor?

Database vektor adalah cara untuk menyimpan informasi melalui penggunaan vektor. Berbeda dengan bentuk database biasa yang mengatur data sebagai daftar tabulasi, database vektor mengatur data melalui vektor dimensi tinggi. Vektor-vektor ini kemudian dapat direpresentasikan dalam ruang matematika sebagai penyematan vektor.

Database vektor penting karena menyimpan penyematan vektor ini dan menyediakan fitur seperti pengindeksan, metrik jarak, dan pencarian kesamaan berdasarkan penyematan vektor.

Database vektor adalah layanan yang dapat dengan mudah diintegrasikan dengan model pra-terlatih, banyak di antaranya akan membutuhkan Kunci API untuk mengakses layanan .

Apa Itu Penyematan Vektor

Sederhananya, penyematan vektor, atau penyematan sederhana, adalah representasi numerik dari subjek atau kata. Misalnya, penyematan dua dimensi mungkin terlihat seperti '2, -3', di mana 2 mewakili dua unit dalam arah positif sepanjang sumbu x, sedangkan -3 mewakili tiga unit negatif sepanjang sumbu y. Sementara penyematan tiga dimensi akan terlihat seperti '2, -3, 5', di mana lima menempatkan titik data 5 unit pada arah positif sumbu z.

Memiliki lebih banyak dimensi memberikan lebih banyak konteks tentang apa yang seharusnya menjadi sepotong data. Jumlah dimensi yang digunakan dalam database vektor seringkali berkisar antara 100 hingga 300 dimensi untuk NLP dan beberapa ratus untuk visi komputer.

Pembuatan penyematan vektor membutuhkan penggunaan model dan alat penyisipan vektor seperti BERT, CNN, dan RNN.

cara mengatur gif sebagai latar belakang Anda

Mengapa Penyematan Vektor Penting?

Memiliki kemampuan untuk memplot lokasi data dalam ruang matematika memungkinkan komputer untuk memahami hubungan antara titik data dan seberapa kuat korelasinya satu sama lain. Dengan mengetahui tingkat korelasi antara setiap titik data, model AI akan memiliki kemampuan untuk memahami kueri secara kontekstual seperti yang dilakukan manusia.

Tanpa memahami semantik atau konteks, AI dapat memberikan jawaban yang benar secara logis tetapi salah secara kontekstual. Misalnya, AI mungkin salah mengartikan frasa 'Dia memiliki hati yang berat saat dia pergi' sebagai pria dengan kondisi jantung alih-alih pria yang merasa sedih atau terbebani.

Bagaimana Database Vektor Membantu Meningkatkan AI

Penyematan vektor merupakan komponen penting dalam melatih berbagai jenis model AI. Memiliki database khusus yang dapat menyimpan, mengindeks, dan menanyakan penyematan vektor sangat penting untuk memaksimalkan manfaat penggunaan penyematan vektor. Selain itu, database vektor meningkatkan AI Anda dengan menjadi database yang cepat, andal, dan dapat diskalakan yang dapat terus membantu mengembangkan dan melatih model AI.

Karena database vektor dapat memperluas kemampuan model AI, bisnis dan organisasi dapat menggunakan database vektor untuk berbagai aplikasi, termasuk:

Mesin pencari: Terkadang, orang tidak tahu kata kunci mana yang digunakan saat membuat kueri. Database vektor membantu sistem memahami kueri Anda dengan menganalisis konteks dan mengambil kata kunci terdekat dengan korelasi terkuat dengan kueri Anda.
Sistem Rekomendasi: Dengan database vektor yang sangat efisien dalam menyimpan dan mengambil data dalam kombinasi dengan model bahasa dan memori yang besar, sistem AI dapat mempelajari hal-hal yang disukai seseorang dari waktu ke waktu. Ini kemudian dapat ditanyakan secara otomatis oleh aplikasi untuk merekomendasikan berbagai hal yang mungkin menarik bagi seseorang.
Analisis Gambar dan Video: Dengan model penyematan video dan gambar, model AI dapat disesuaikan untuk bekerja dengan gambar guna menemukan item yang mirip dengan kueri. Ini saat ini sedang diterapkan di banyak aplikasi dan situs belanja online.
Deteksi Anomali: Dengan merekam tindakan sebagai penyematan, an Model AI dapat membuat dunia lebih aman dengan mendeteksi anomali dan outlier tertentu berdasarkan norma. Deteksi Anomali AI sekarang menjadi alat populer untuk deteksi penipuan, pemantauan sistem, dan intrusi jaringan.

Bagaimana Database Vektor Bekerja

Dari membuat penyematan vektor hingga meminta data dari database vektor, data Anda mengalami proses tiga langkah:

Pembuatan penyematan vektor: Berdasarkan jenis datanya, model penyisipan vektor digunakan untuk menghasilkan penyisipan vektor yang akan diindeks. Model penyematan inilah yang mengubah kata, gambar, video, dan audio menjadi angka/penyematan.
Pengindeksan: Setelah penyematan vektor dibuat, mereka sekarang dapat disimpan di database vektor seperti Pinecone, Milvus, dan Chroma. Database vektor ini menggunakan berbagai algoritme, seperti kuantisasi produk (PQ) dan hashing sensitif lokalitas (LSH), untuk mengindeks setiap embedding untuk penyimpanan dan pengambilan data yang cepat dan efisien.
Menanyakan: Saat aplikasi mengeluarkan kueri, kueri tersebut harus melalui model penyematan vektor yang sama yang digunakan untuk menghasilkan data yang disimpan pada database vektor. Kueri vektor yang dihasilkan kemudian ditempatkan pada database vektor, di mana vektor terdekat kemudian diambil sebagai jawaban yang paling pas untuk kueri tersebut.

Database Vektor Populer

Dengan meledaknya model pra-terlatih yang tersedia untuk umum, database vektor dengan cepat mendapatkan popularitas karena memperluas kemampuan dan kecepatan penyempurnaan model ini. Dan dengan tingginya permintaan akan database vektor, banyak perusahaan telah memulai layanan database vektor mereka sendiri; berikut adalah beberapa yang paling populer:

biji pinus: Database vektor cloud-native yang dirancang untuk pencarian kesamaan cepat. Ini menampilkan skalabilitas tinggi, analitik, dan wawasan waktu nyata, yang sangat baik untuk sistem rekomendasi dan pencarian gambar.
Layangan : Platform vektor sumber terbuka yang dibangun dengan mempertimbangkan pencarian kesamaan dan aplikasi AI. Ini memberikan kemampuan pengindeksan dan pencarian yang cepat dan efisien untuk vektor dimensi tinggi. Selain itu, Milvus mendukung banyak algoritme pengindeksan dan menawarkan SDK untuk berbagai bahasa pemrograman.
Redis: Database vektor berkinerja tinggi yang mampu mendukung aplikasi waktu nyata, manajemen sesi, dan situs web dengan lalu lintas tinggi. Redis sering digunakan untuk analitik real-time, pencarian kesamaan, dan sistem rekomendasi.
Menenun: Menawarkan penemuan skema, pembaruan waktu nyata, pencarian semantik, dan mengontekstualisasikan data. Dengan fitur-fitur ini, Weaviate sering digunakan untuk membuat sistem pengalaman yang dipersonalisasi untuk aplikasi.

Masa Depan Database Vektor

Dengan terus berkembangnya tipe data dimensi tinggi untuk gambar, video, dan teks, database vektor akan memainkan peran penting dalam meningkatkan dan memperluas kemampuan model AI saat ini. Melalui pengembangan konstan dengan database vektor, kami dapat mengharapkan layanan yang lebih baik di bidang kesehatan, keuangan, e-commerce, dan keamanan siber.

Jika Anda ingin merasakan dan mencoba sendiri database vektor, Anda dapat mencoba menginstal Auto-GPT dan mengimplementasikan database vektor seperti Pinecone. Tentu saja, Anda memerlukan kunci API untuk menggunakan layanan mereka.