پایگاه های داده برداری چیست؟

مقدمه

پایگاه داده ای را تصور کنید که نه تنها داده ها را ذخیره می کند بلکه آنها را نیز درک می کند. در سال های اخیر، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی تقریباً هر صنعت را متحول کرده و آینده محاسبات را تغییر داده است.

پایگاه‌های داده برداری نحوه مدیریت داده‌های بدون ساختار را تغییر می‌دهند و به ما اجازه می‌دهند تا دانش را به گونه‌ای ذخیره کنیم که روابط، شباهت‌ها و زمینه را به تصویر بکشد. برخلاف پایگاه‌های داده سنتی، که عمدتاً بر داده‌های ساختاریافته ذخیره شده در جداول تکیه می‌کنند و بر تطابق دقیق تمرکز می‌کنند، پایگاه‌های داده برداری امکان ذخیره داده‌های بدون ساختار – مانند تصاویر، متن و صدا – را در قالبی که مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند درک و مقایسه کنند، ذخیره می‌کنند.

به جای تکیه بر تطابق دقیق، پایگاه های داده برداری می توانند “نزدیک ترین” تطابق ها را پیدا کنند و بازیابی کارآمد موارد متناوب یا معنایی مشابه را تسهیل کنند. در عصر امروز، که هوش مصنوعی همه چیز را قدرت می‌دهد، پایگاه‌های داده برداری برای برنامه‌های کاربردی شامل مدل‌های زبان بزرگ و مدل‌های یادگیری ماشینی که تعبیه‌ها را تولید و پردازش می‌کنند، اساسی شده‌اند.

بنابراین، تعبیه چیست؟ به زودی در این مقاله به آن خواهیم پرداخت.
چه برای سیستم های توصیه و چه برای تقویت هوش مصنوعی مکالمه ای، پایگاه های داده برداری به یک راه حل قدرتمند ذخیره سازی داده تبدیل شده اند که ما را قادر می سازد به روش های جدید و هیجان انگیز به داده ها دسترسی داشته باشیم و با آنها تعامل داشته باشیم.

حال بیایید نگاهی بیندازیم به چه پایگاه داده هایی که بیشتر مورد استفاده قرار می گیرند:

• SQL: داده های ساختاریافته را ذخیره می کند و از جداول برای ذخیره داده ها با طرحی تعریف شده استفاده می کند. رایج ترین آنها MySQL، Oracle Database و PostgreSQL هستند.
• NoSQL: بسیار منعطف و یک پایگاه داده بدون طرحواره است. همچنین برای مدیریت داده های بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته شناخته شده است. این برای بسیاری از برنامه های کاربردی وب بلادرنگ و کلان داده عالی بوده است. رایج ترین آنها عبارتند از MongoDB و Cassandra.
• Graph: سپس Graph آمد که داده ها را به عنوان گره ها و لبه ها ذخیره می کند و برای مدیریت داده های به هم پیوسته طراحی شده است. مثال: Neo4j، ArangoDB.
• بردار: پایگاه‌های داده‌ای که برای ذخیره و پرس‌وجو بردارهای با ابعاد بالا ساخته شده‌اند، که امکان جستجوی شباهت و تقویت وظایف AI/ML را فراهم می‌کند. رایج ترین آنها Pinecone، Weaviate و Chroma هستند.

پیش نیازها

• دانش معیارهای تشابه: درک معیارهایی مانند شباهت کسینوس، فاصله اقلیدسی یا محصول نقطه ای برای مقایسه داده های برداری.
• مفاهیم اولیه ML و AI: آگاهی از مدل‌ها و برنامه‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه آنهایی که جاسازی‌ها را تولید می‌کنند (مانند NLP، بینایی کامپیوتر).
• آشنایی با مفاهیم پایگاه داده: دانش عمومی پایگاه داده شامل اصول نمایه سازی، پرس و جو و ذخیره سازی داده ها.
• مهارت های برنامه نویسی: تسلط به پایتون یا زبان های مشابه که معمولا در کتابخانه های ML و پایگاه داده برداری استفاده می شود.

چرا از پایگاه های داده برداری استفاده می کنیم و تفاوت آنها چگونه است؟

فرض کنید داده‌ها را در یک پایگاه داده سنتی SQL ذخیره می‌کنیم، جایی که هر نقطه داده به یک جاسازی تبدیل شده و ذخیره می‌شود. هنگامی که یک پرس و جو ساخته می شود، آن را نیز به جاسازی تبدیل می کند، و سپس سعی می کنیم با مقایسه این جاسازی پرس و جو با جاسازی های ذخیره شده با استفاده از تشابه کسینوس، مرتبط ترین موارد را پیدا کنیم.

با این حال، این روش می تواند به دلایل مختلفی ناکارآمد شود:

• ابعاد بالا: جاسازی ها معمولاً ابعاد بالایی دارند. این می تواند منجر به کندی زمان پرس و جو شود، زیرا هر مقایسه ممکن است به جستجوی اسکن کامل در میان همه جاسازی های ذخیره شده نیاز داشته باشد.
• مسائل مقیاس پذیری: هزینه محاسباتی محاسبه شباهت کسینوس بین میلیون ها جاسازی با مجموعه داده های بزرگ بسیار زیاد می شود. پایگاه‌های داده سنتی SQL برای این کار بهینه‌سازی نشده‌اند، و دستیابی به بازیابی بلادرنگ را به چالش می‌کشد.

بنابراین، یک پایگاه داده سنتی ممکن است با جستجوهای مشابه کارآمد و در مقیاس بزرگ مبارزه کند. علاوه بر این، مقدار قابل توجهی از داده های تولید شده روزانه بدون ساختار هستند و نمی توانند در پایگاه های داده سنتی ذخیره شوند.

خوب، برای مقابله با این مشکل، از یک پایگاه داده برداری استفاده می کنیم. در یک پایگاه داده برداری، مفهوم Index وجود دارد که جستجوی شباهت کارآمد برای داده های با ابعاد بالا را امکان پذیر می کند. با سازمان‌دهی جاسازی‌های برداری، نقش مهمی در سرعت بخشیدن به پرس‌و‌جوها ایفا می‌کند و به پایگاه داده اجازه می‌دهد تا به سرعت بردارهایی مشابه یک بردار پرس‌وجو را حتی در مجموعه داده‌های بزرگ بازیابی کند. شاخص‌های برداری فضای جستجو را کاهش می‌دهند و مقیاس کردن تا میلیون‌ها یا میلیاردها بردار را ممکن می‌سازند. این امکان پاسخگویی سریع به پرس و جو را حتی در مجموعه داده های بزرگ فراهم می کند.

در پایگاه‌های داده سنتی، ما ردیف‌هایی را جستجو می‌کنیم که با پرس و جو خود مطابقت دارند. ما از معیارهای تشابه در پایگاه داده های برداری استفاده می کنیم تا شبیه ترین بردار را به پرس و جو خود پیدا کنیم.

پایگاه‌های داده برداری از ترکیبی از الگوریتم‌ها برای جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه (ANN) استفاده می‌کنند که جستجو را از طریق هش کردن، کوانتیزه کردن یا روش‌های مبتنی بر نمودار بهینه می‌کند. این الگوریتم ها در یک خط لوله برای ارائه نتایج سریع و دقیق با هم کار می کنند. از آنجایی که پایگاه‌های داده بردار تطابق تقریبی را ارائه می‌کنند، بین دقت و سرعت یک مبادله وجود دارد – دقت بالاتر ممکن است پرس و جو را کند کند.

مبانی بازنمایی های برداری

بردارها چیست؟

بردارها را می توان به عنوان آرایه هایی از اعداد ذخیره شده در یک پایگاه داده درک کرد. هر نوع داده ای مانند تصاویر، متن، فایل های PDF و صدا را می توان به مقادیر عددی تبدیل کرد و در یک پایگاه داده برداری به عنوان یک آرایه ذخیره کرد. این نمایش عددی داده ها امکان چیزی به نام جستجوی شباهت را فراهم می کند.

قبل از درک بردارها، سعی می کنیم جستجوی معنایی و جاسازی ها را درک کنیم.

جستجوی معنایی چیست؟

جستجوی معنایی روشی است برای جستجوی معنای کلمات و زمینه به جای تطبیق عبارات دقیق. به جای تمرکز بر کلمه کلیدی، جستجوی معنایی سعی می کند منظور را درک کند. به عنوان مثال، کلمه “پایتون”. در یک جستجوی سنتی، کلمه “python” ممکن است هم برای برنامه نویسی پایتون و هم برای پایتون، مارها، نتایجی را به همراه داشته باشد، زیرا فقط خود کلمه را تشخیص می دهد. با جستجوی معنایی، موتور به دنبال زمینه می‌گردد. اگر جستجوهای اخیر درباره «زبان‌های کدنویسی» یا «یادگیری ماشینی» باشد، احتمالاً نتایجی در مورد برنامه‌نویسی پایتون نشان می‌دهند. اما اگر جست‌وجوها درباره «حیوانات عجیب و غریب» یا «خزندگان» بود، پیتون‌ها را مار فرض می‌کردند و نتایج را بر این اساس تنظیم می‌کرد.

با شناسایی زمینه، جستجوی معنایی کمک می کند تا مرتبط ترین اطلاعات بر اساس هدف واقعی ظاهر شود.

Embedding ها چیست؟

جاسازی‌ها راهی برای نمایش کلمات به‌عنوان بردارهای عددی هستند (در حال حاضر، اجازه دهید بردارها را فهرستی از اعداد در نظر بگیریم؛ برای مثال، کلمه «cat» ممکن است [.1،.8،.75،.85] شود. در فضایی با ابعاد بالا رایانه ها به سرعت این نمایش عددی یک کلمه را پردازش می کنند.

کلمات معانی و روابط متفاوتی دارند. به عنوان مثال، در جاسازی کلمات، کلمات “پادشاه” و “ملکه” بردارهایی شبیه به “شاه” و “ماشین” دارند.

تعبیه‌ها می‌توانند زمینه یک کلمه را بر اساس کاربرد آن در جملات ثبت کنند. به عنوان مثال، “بانک” می تواند به معنای یک موسسه مالی یا کنار رودخانه باشد، و تعبیه ها به تشخیص این معانی بر اساس کلمات اطراف کمک می کنند. جاسازی‌ها روشی هوشمندانه‌تر برای درک رایانه‌ها از کلمات، معانی و روابط است.

یکی از راه‌های فکر کردن در مورد جاسازی، ویژگی‌ها یا ویژگی‌های مختلف آن کلمه و سپس تخصیص مقادیر به هر یک از این ویژگی‌ها است. این یک دنباله از اعداد را ارائه می دهد و به آن بردار می گویند. تکنیک های مختلفی وجود دارد که می توان برای ایجاد این جاسازی های کلمه استفاده کرد. از این رو، جاسازی برداری راهی برای نمایش یک جمله یا سند کلمه به اعداد است که می تواند معنا و روابط را به تصویر بکشد. تعبیه‌های برداری به این کلمات اجازه می‌دهد تا به عنوان نقاطی در فضایی که کلمات مشابه نزدیک به یکدیگر هستند نشان داده شوند.

این تعبیه‌های برداری امکان انجام عملیات ریاضی مانند جمع و تفریق را فراهم می‌کنند که می‌توان از آنها برای ثبت روابط استفاده کرد. به عنوان مثال، عملیات بردار معروف “پادشاه – مرد + زن” می تواند بردار نزدیک به “ملکه” را به دست دهد.

معیارهای تشابه در فضاهای برداری

حال برای اندازه گیری شباهت هر بردار از ابزارهای ریاضی برای تعیین کمیت شباهت یا عدم تشابه استفاده می شود. تعدادی از آنها در زیر ذکر شده است:

• تشابه کسینوس: کسینوس زاویه بین دو بردار را اندازه می‌گیرد که از 1- تا 1 متغیر است. که در آن -1 به معنای دقیقاً مخالف، 1 به معنای بردارهای یکسان، 0 به معنای متعامد یا عدم تشابه است.
• فاصله اقلیدسی: فاصله خط مستقیم بین دو نقطه در فضای برداری را اندازه گیری می کند. مقادیر کوچکتر نشان دهنده شباهت بیشتر است.
• فاصله منهتن (L1 Norm): فاصله بین دو نقطه را با جمع کردن تفاوت مطلق اجزای متناظر آنها اندازه گیری می کند.
• فاصله مینکوفسکی: تعمیم فواصل اقلیدسی و منهتن.

اینها متداول ترین معیارهای فاصله یا تشابه مورد استفاده در الگوریتم های یادگیری ماشین هستند.

پایگاه های داده برداری محبوب

در اینجا برخی از محبوب ترین پایگاه داده های برداری که امروزه به طور گسترده استفاده می شود آورده شده است:

• Pinecone: یک پایگاه داده برداری کاملاً مدیریت شده که به دلیل سهولت استفاده، مقیاس پذیری و جستجوی سریع تقریبی نزدیکترین همسایه (ANN) شناخته شده است. Pinecone به دلیل ادغام با گردش کار یادگیری ماشین، به ویژه سیستم های جستجوی معنایی و توصیه مشهور است.
• FAISS (Facebook AI Similarity Search): که توسط متا (فیسبوک سابق) توسعه یافته است، FAISS یک کتابخانه بسیار بهینه شده برای جستجوی شباهت و خوشه بندی بردارهای متراکم است. منبع باز، کارآمد و معمولاً در تحقیقات دانشگاهی و صنعتی، به ویژه برای جستجوهای مشابه در مقیاس بزرگ، استفاده می شود.
• Weaviate: یک پایگاه داده برداری منبع باز و بومی ابری که از قابلیت های جستجوی برداری و ترکیبی پشتیبانی می کند. Weaviate به دلیل ادغام با مدل‌هایی از Hugging Face، OpenAI و Cohere شناخته می‌شود و آن را به گزینه‌ای قوی برای جستجوی معنایی و برنامه‌های NLP تبدیل می‌کند.
• Milvus: یک پایگاه داده برداری منبع باز و بسیار مقیاس پذیر که برای کاربردهای هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ بهینه شده است. Milvus از روش‌های مختلف نمایه‌سازی پشتیبانی می‌کند و دارای اکوسیستم گسترده‌ای از ادغام است، که آن را برای سیستم‌های توصیه بلادرنگ و وظایف بینایی کامپیوتری محبوب کرده است.
• Qdrant: یک پایگاه داده برداری با کارایی بالا که بر کاربر پسند بودن تمرکز دارد، Qdrant ویژگی هایی مانند نمایه سازی بلادرنگ و پشتیبانی توزیع شده را ارائه می دهد. این برای مدیریت داده های با ابعاد بالا طراحی شده است و آن را برای موتورهای توصیه، شخصی سازی و وظایف NLP مناسب می کند.
• Chroma: منبع باز و به صراحت برای برنامه های LLM طراحی شده است، Chroma یک فروشگاه جاسازی برای LLM ها فراهم می کند و از جستجوهای مشابه پشتیبانی می کند. اغلب با LangChain برای هوش مصنوعی محاوره ای و سایر برنامه های مبتنی بر LLM استفاده می شود.

مواردی که باید استفاده کنید

حال، اجازه دهید برخی از موارد استفاده پایگاه داده های برداری را مرور کنیم.

• پایگاه داده های برداری را می توان برای عوامل مکالمه ای که نیاز به ذخیره سازی حافظه طولانی مدت دارند استفاده کرد. این را می توان به راحتی با Langchain پیاده سازی کرد و عامل مکالمه را قادر می سازد تا تاریخچه مکالمه را در یک پایگاه داده برداری پرس و جو کرده و ذخیره کند. هنگامی که کاربران با هم تعامل دارند، ربات قطعه‌های مرتبط با زمینه را از مکالمات گذشته می‌کشد و تجربه کاربر را افزایش می‌دهد.
• پایگاه داده های برداری را می توان برای جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات با بازیابی اسناد یا متن های مشابه معنایی استفاده کرد. آنها به جای تطبیق دقیق کلمه کلیدی، محتوایی را پیدا می کنند که به صورت متنی با پرس و جو مرتبط باشد.
• پلتفرم هایی مانند تجارت الکترونیک، پخش موسیقی یا رسانه های اجتماعی از پایگاه های داده برداری برای تولید توصیه ها استفاده می کنند. با نمایش آیتم ها و ترجیحات کاربر به عنوان بردار، سیستم می تواند محصولات، آهنگ ها یا محتوای مشابه علایق گذشته کاربر را پیدا کند.
• پلتفرم‌های تصویر و ویدیو از پایگاه‌های داده برداری برای یافتن محتوای مشابه بصری استفاده می‌کنند.

چالش ها برای پایگاه های داده برداری

• مقیاس پذیری و عملکرد: با ادامه رشد حجم داده ها، نگه داشتن پایگاه داده های برداری سریع و مقیاس پذیر با حفظ دقت می تواند به یک چالش تبدیل شود. تعادل سرعت و دقت نیز می تواند یک چالش بالقوه در هنگام ایجاد نتایج جستجوی دقیق باشد.
• هزینه و شدت منبع: عملیات برداری با ابعاد بالا می تواند منابع فشرده باشد، به سخت افزار قدرتمند و نمایه سازی کارآمد نیاز دارد، که می تواند هزینه های ذخیره سازی و محاسباتی را افزایش دهد.
• دقت در مقابل تقریب مبادله: پایگاه‌های داده برداری از تکنیک‌های نزدیک‌ترین همسایه (ANN) برای دستیابی به جستجوهای سریع‌تر استفاده می‌کنند، اما ممکن است منجر به تطابق تقریبی و نه دقیق شود.
• ادغام با سیستم های سنتی: ادغام پایگاه های داده برداری با پایگاه های داده سنتی موجود می تواند چالش برانگیز باشد، زیرا آنها از ساختارهای داده و روش های مختلف بازیابی استفاده می کنند.

نتیجه

پایگاه داده های برداری نحوه ذخیره و جستجوی داده های پیچیده مانند تصاویر، صدا، متن و توصیه ها را با اجازه دادن به جستجوهای مبتنی بر شباهت در فضاهای با ابعاد بالا تغییر می دهند. برخلاف پایگاه‌های داده سنتی که به تطابق دقیق نیاز دارند، پایگاه‌های داده برداری از جاسازی‌ها و امتیازهای شباهت برای یافتن نتایج «به اندازه کافی نزدیک» استفاده می‌کنند، که آنها را برای برنامه‌هایی مانند توصیه‌های شخصی، جستجوی معنایی و تشخیص ناهنجاری عالی می‌کند.