वेक्टर डाटाबेस क्या है, और वे एआई को कैसे बढ़ावा देते हैं?

पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल की व्यापक उपलब्धता के कारण वेक्टर डेटाबेस में पुनरुत्थान हुआ है। हालांकि वेक्टर डेटाबेस की अवधारणा कई दशकों से मौजूद है, यह केवल अब, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के युग में है, कि वेक्टर डेटाबेस का उपयोग उनकी पूरी क्षमता के लिए किया जा सकता है।

वेक्टर डेटाबेस विशेष रूप से अनुशंसा प्रणाली, छवि समानता खोज, विसंगति का पता लगाने, चेहरे का पता लगाने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों जैसे अनुप्रयोगों में सहायक होते हैं।

तो, एक सदिश डेटाबेस वास्तव में क्या है? यह कैसे काम करता है, और एआई क्षमताओं को बढ़ाने के लिए आपको उनका उपयोग कब करना चाहिए?

वेक्टर डेटाबेस क्या है?

एक वेक्टर डेटाबेस वैक्टर के उपयोग के माध्यम से जानकारी को स्टोर करने का एक तरीका है। डेटाबेस के सामान्य रूप के विपरीत जो डेटा को सारणीबद्ध सूचियों के रूप में व्यवस्थित करते हैं, वेक्टर डेटाबेस डेटा को उच्च-आयामी वैक्टर के माध्यम से व्यवस्थित करते हैं। इन वैक्टरों को तब गणितीय स्थान में वेक्टर एम्बेडिंग के रूप में दर्शाया जा सकता है।

वेक्टर डेटाबेस महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे इन वेक्टर एम्बेडिंग को धारण करते हैं और वेक्टर एम्बेडिंग के आधार पर इंडेक्सिंग, डिस्टेंस मेट्रिक्स और समानता खोज जैसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं।

वेक्टर डेटाबेस ऐसी सेवाएँ हैं जिन्हें आसानी से एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के साथ एकीकृत किया जा सकता है, जिनमें से कई को एक सेवा तक पहुँचने के लिए एपीआई कुंजी.

वेक्टर एंबेडिंग क्या हैं

सरल शब्दों में, वेक्टर एम्बेडिंग, या बस एम्बेडिंग, किसी विषय या शब्द का संख्यात्मक प्रतिनिधित्व है। उदाहरण के लिए, एक द्वि-आयामी एम्बेडिंग "2, -3" जैसा दिख सकता है, जहां 2 एक्स-अक्ष के साथ सकारात्मक दिशा में दो इकाइयों का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि -3 वाई-अक्ष के साथ नकारात्मक तीन इकाइयों का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि एक त्रि-आयामी एम्बेडिंग "2, -3, 5" की तरह दिखाई देगी, जहां पांच डेटा बिंदु 5 इकाइयों को जेड-अक्ष की सकारात्मक दिशा में रखता है।

अधिक आयाम होने से डेटा का एक टुकड़ा क्या माना जाता है, इसके बारे में अधिक संदर्भ प्रदान करता है। वेक्टर डेटाबेस में उपयोग किए जाने वाले आयामों की संख्या अक्सर एनएलपी के लिए 100 से 300 आयामों और कंप्यूटर दृष्टि के लिए कई सौ तक होती है।

वेक्टर एम्बेडिंग के निर्माण के लिए वेक्टर एम्बेडिंग मॉडल और BERT, CNN और RNN जैसे उपकरणों के उपयोग की आवश्यकता होती है।

वेक्टर एंबेडिंग क्यों महत्वपूर्ण हैं?

गणितीय अंतरिक्ष में डेटा के स्थान को प्लॉट करने की क्षमता होने से कंप्यूटर को डेटा बिंदुओं के बीच के संबंध को समझने की अनुमति मिलती है और वे एक-दूसरे से कितनी दृढ़ता से संबंधित हैं। प्रत्येक डेटा बिंदु के बीच सहसंबंध की डिग्री को जानकर, एक एआई मॉडल में मानव की तरह प्रासंगिक तरीके से प्रश्नों को समझने की क्षमता होगी।

शब्दार्थ या संदर्भ को समझे बिना, एआई तार्किक रूप से सही लेकिन प्रासंगिक रूप से गलत उत्तर प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई इस वाक्यांश की गलत व्याख्या कर सकता है कि "उसका दिल भारी था क्योंकि वह दूर चला गया" एक व्यक्ति के रूप में उदास या बोझ महसूस करने के बजाय दिल की स्थिति वाले व्यक्ति के रूप में।

वेक्टर डेटाबेस एआई को बढ़ावा देने में कैसे मदद करते हैं

विभिन्न प्रकार के एआई मॉडल के प्रशिक्षण में वेक्टर एम्बेडिंग महत्वपूर्ण घटक हैं। वेक्टर एम्बेडिंग का उपयोग करने के लाभों को अधिकतम करने के लिए एक विशेष डेटाबेस होना आवश्यक है जो वेक्टर एम्बेडिंग को स्टोर, इंडेक्स और क्वेरी कर सकता है। इसके अलावा, वेक्टर डेटाबेस एक तेज़, विश्वसनीय और स्केलेबल डेटाबेस बनकर आपके AI को बढ़ावा देता है जो AI मॉडल को विकसित करने और प्रशिक्षित करने में लगातार मदद कर सकता है।

चूंकि वेक्टर डेटाबेस एआई मॉडल की क्षमताओं का विस्तार कर सकते हैं, व्यवसाय और संगठन विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए वेक्टर डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:

• खोज इंजन: कभी-कभी, लोगों को पता नहीं होता कि क्वेरी करते समय कौन से कीवर्ड का उपयोग करना है। एक सदिश डेटाबेस संदर्भ का विश्लेषण करके और आपकी क्वेरी के सबसे मजबूत सहसंबंध के साथ निकटतम खोजशब्दों को पुनः प्राप्त करके आपकी क्वेरी को समझने में सिस्टम की मदद करता है।
• सिफारिश प्रणाली: एक बड़े भाषा मॉडल और मेमोरी के साथ संयोजन में डेटा को संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने में वेक्टर डेटाबेस अत्यंत कुशल होने के साथ, एक AI सिस्टम समय के साथ एक व्यक्ति को पसंद आने वाली चीजें सीख सकता है। इसके बाद एक एप्लिकेशन द्वारा स्वचालित रूप से विभिन्न चीजों की सिफारिश करने के लिए पूछताछ की जा सकती है जो किसी व्यक्ति को रूचि दे सकती हैं।
• छवि और वीडियो विश्लेषण: वीडियो और छवि एम्बेडिंग मॉडल के साथ, एआई मॉडल को क्वेरी के समान दिखने वाली वस्तुओं को खोजने के लिए छवियों के साथ काम करने के लिए ठीक किया जा सकता है। यह वर्तमान में कई ऑनलाइन शॉपिंग ऐप और वेबसाइटों में लागू किया जा रहा है।
• असंगति का पता लगाये: क्रियाओं को एम्बेडिंग के रूप में रिकॉर्ड करके, a एआई मॉडल दुनिया को और अधिक सुरक्षित बना सकता है मानदंड के आधार पर विसंगतियों और कुछ आउटलेयर का पता लगाकर। एआई एनोमली डिटेक्शन अब फ्रॉड डिटेक्शन, सिस्टम मॉनिटरिंग और नेटवर्क घुसपैठ के लिए एक लोकप्रिय टूल है।

वेक्टर डेटाबेस कैसे काम करता है

वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करने से लेकर वेक्टर डेटाबेस से डेटा क्वेरी करने तक, आपका डेटा तीन चरणों वाली प्रक्रिया से गुज़रता है:

1. वेक्टर एम्बेडिंग का निर्माण: डेटा के प्रकार के आधार पर, एक वेक्टर एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग वेक्टर एम्बेडिंग को अनुक्रमित करने के लिए उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। ये एम्बेडिंग मॉडल वे हैं जो शब्दों, छवियों, वीडियो और ऑडियो को संख्याओं/एम्बेडिंग में बदलते हैं।
2. अनुक्रमण: एक बार वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न हो जाने के बाद, उन्हें अब पाइनकोन, मिलवस और क्रोमा जैसे वेक्टर डेटाबेस पर संग्रहीत किया जा सकता है। ये वेक्टर डेटाबेस डेटा के त्वरित और कुशल भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए प्रत्येक एम्बेडिंग को अनुक्रमित करने के लिए उत्पाद परिमाणीकरण (PQ) और स्थानीयता-संवेदनशील हैशिंग (LSH) जैसे विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।
3. पूछताछ: जब कोई एप्लिकेशन कोई प्रश्न जारी करता है, तो क्वेरी को पहले वेक्टर डेटाबेस पर संग्रहीत डेटा उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वेक्टर एम्बेडिंग मॉडल के माध्यम से जाना चाहिए। जेनरेट की गई वेक्टर क्वेरी को वेक्टर डेटाबेस पर रखा जाता है, जहां निकटतम वेक्टर को क्वेरी के सबसे उपयुक्त उत्तर के रूप में पुनर्प्राप्त किया जाता है।

लोकप्रिय वेक्टर डेटाबेस

सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों के विस्फोट के साथ, वेक्टर डेटाबेस ने तेजी से लोकप्रियता हासिल की क्योंकि इन मॉडलों की क्षमताओं और फाइन-ट्यूनिंग की दर में विस्तार हुआ। और वेक्टर डेटाबेस की इतनी अधिक मांग के साथ, कई कंपनियों ने अपनी वेक्टर डेटाबेस सेवाएं शुरू की हैं; यहाँ कुछ सबसे लोकप्रिय हैं:

• पाइनकोन: तीव्र समानता खोज के लिए डिज़ाइन किया गया क्लाउड-नेटिव वेक्टर डेटाबेस। इसमें उच्च मापनीयता, विश्लेषण और रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि शामिल हैं, जो सिफारिश प्रणाली और छवि खोजों के लिए उत्कृष्ट है।
• मिलवस: समानता खोज और एआई अनुप्रयोगों को ध्यान में रखकर बनाया गया एक ओपन-सोर्स वेक्टर प्लेटफॉर्म। यह उच्च-आयामी वैक्टर के लिए त्वरित और कुशल अनुक्रमण और खोज क्षमता प्रदान करता है। इसके अलावा, मिलवस कई इंडेक्सिंग एल्गोरिदम का समर्थन करता है और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए एसडीके प्रदान करता है।
• रेडिस: रीयल-टाइम एप्लिकेशन, सत्र प्रबंधन और उच्च-ट्रैफ़िक वेबसाइटों का समर्थन करने में सक्षम एक उच्च-प्रदर्शन वेक्टर डेटाबेस। Redis का उपयोग अक्सर रीयल-टाइम एनालिटिक्स, समानता खोज और अनुशंसा प्रणाली के लिए किया जाता है।
• बुनना: स्कीमा खोज, रीयल-टाइम अपडेट, सिमेंटिक खोज और प्रासंगिक डेटा प्रदान करता है। इन सुविधाओं के साथ, Weaviate अक्सर अनुप्रयोगों के लिए वैयक्तिकृत अनुभव प्रणाली बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।

वेक्टर डेटाबेस का भविष्य

छवियों, वीडियो और पाठ के लिए उच्च-आयामी डेटा प्रकारों की निरंतर वृद्धि के साथ, वेक्टर डेटाबेस वर्तमान एआई मॉडल की क्षमताओं को सुधारने और विस्तारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। वेक्टर डेटाबेस के निरंतर विकास के माध्यम से, हम स्वास्थ्य सेवा, वित्त, ई-कॉमर्स और साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में बेहतर सेवाओं की उम्मीद कर सकते हैं।

यदि आप अपने लिए सदिश डेटाबेस का अनुभव करना और प्रयोग करना चाहते हैं, तो आप Auto-GPT को स्थापित करने और Pinecone जैसे सदिश डेटाबेस को लागू करने का प्रयास कर सकते हैं। बेशक, आपको उनकी सेवाओं का उपयोग करने के लिए एक एपीआई कुंजी की आवश्यकता होगी।