Home-theater-designers
ముందస్తు శిక్షణ పొందిన AI నమూనాల విస్తృతమైన లభ్యత కారణంగా వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు పునరుజ్జీవనం పొందాయి. వెక్టార్ డేటాబేస్ యొక్క భావన అనేక దశాబ్దాలుగా ఉన్నప్పటికీ, ఇప్పుడు మాత్రమే, పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) యుగంలో, వెక్టార్ డేటాబేస్‌లు వాటి పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించగలవు.
సిఫార్సు సిస్టమ్‌లు, ఇమేజ్ సారూప్యత శోధన, అసాధారణ గుర్తింపు, ముఖ గుర్తింపు మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అప్లికేషన్‌ల వంటి అనువర్తనాల్లో వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు ప్రత్యేకంగా సహాయపడతాయి.
రోజు యొక్క వీడియోను తయారు చేయండి కంటెంట్‌తో కొనసాగడానికి స్క్రోల్ చేయండి
కాబట్టి, వెక్టర్ డేటాబేస్ అంటే ఏమిటి? ఇది ఎలా పని చేస్తుంది మరియు AI సామర్థ్యాలను పెంచడానికి మీరు వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?
విండోస్ 10 యాక్షన్ సెంటర్‌ను తెరవలేదు
వెక్టర్ డేటాబేస్ అంటే ఏమిటి?
వెక్టర్ డేటాబేస్ అనేది వెక్టర్స్ ఉపయోగించడం ద్వారా సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి ఒక మార్గం. డేటాను పట్టిక జాబితాలుగా నిర్వహించే డేటాబేస్‌ల సాధారణ రూపానికి భిన్నంగా, వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు హై-డైమెన్షనల్ వెక్టర్స్ ద్వారా డేటాను నిర్వహిస్తాయి. ఈ వెక్టర్‌లను గణిత ప్రదేశంలో వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లుగా సూచించవచ్చు.
వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు ముఖ్యమైనవి ఎందుకంటే అవి ఈ వెక్టార్ ఎంబెడ్డింగ్‌లను కలిగి ఉంటాయి మరియు వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌ల ఆధారంగా ఇండెక్సింగ్, డిస్టెన్స్ మెట్రిక్‌లు మరియు సారూప్యత శోధన వంటి లక్షణాలను అందిస్తాయి.
వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌తో సులభంగా అనుసంధానించగల సేవలు, వీటిలో చాలా వరకు అవసరం సేవను యాక్సెస్ చేయడానికి API కీ .
వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు అంటే ఏమిటి
సరళంగా చెప్పాలంటే, వెక్టార్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు లేదా ఎంబెడ్డింగ్‌లు అనేది ఒక విషయం లేదా పదం యొక్క సంఖ్యాపరమైన ప్రాతినిధ్యం. ఉదాహరణకు, రెండు డైమెన్షనల్ ఎంబెడ్డింగ్ '2, -3' లాగా ఉండవచ్చు, ఇక్కడ 2 x-అక్షం వెంట సానుకూల దిశలో రెండు యూనిట్లను సూచిస్తుంది, అయితే -3 y-అక్షం వెంట ప్రతికూల మూడు యూనిట్లను సూచిస్తుంది. త్రీ-డైమెన్షనల్ ఎంబెడ్డింగ్ '2, -3, 5' లాగా కనిపిస్తుంది, ఇక్కడ ఐదు డేటా పాయింట్ 5 యూనిట్లను z-అక్షం యొక్క సానుకూల దిశలో ఉంచుతుంది.
ఎక్కువ కొలతలు కలిగి ఉండటం వలన డేటా యొక్క భాగం ఏ విధంగా ఉండాలనే దానికి మరింత సందర్భాన్ని అందిస్తుంది. వెక్టార్ డేటాబేస్లో ఉపయోగించే కొలతల సంఖ్య తరచుగా NLP కోసం 100 నుండి 300 కొలతలు మరియు కంప్యూటర్ విజన్ కోసం అనేక వందల వరకు ఉంటుంది.
ఆవిరిపై dlc ని ఎలా రీఫండ్ చేయాలి
వెక్టార్ ఎంబెడ్డింగ్‌ల ఉత్పత్తికి వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌లు మరియు BERT, CNNలు మరియు RNNల వంటి సాధనాలను ఉపయోగించడం అవసరం.
వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు ఎందుకు ముఖ్యమైనవి?
గణిత స్థలంలో డేటా యొక్క స్థానాన్ని ప్లాట్ చేయగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండటం వలన కంప్యూటర్లు డేటా పాయింట్ల మధ్య సంబంధాన్ని మరియు అవి ఒకదానికొకటి ఎంత బలంగా సంబంధం కలిగి ఉన్నాయో అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ప్రతి డేటా పాయింట్ మధ్య సహసంబంధం యొక్క స్థాయిని తెలుసుకోవడం ద్వారా, AI మోడల్ ప్రశ్నలను మానవుని వలె సందర్భోచిత పద్ధతిలో అర్థం చేసుకోగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
సెమాంటిక్స్ లేదా సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోకుండా, AI తార్కికంగా సరైనది కాని సందర్భోచితంగా తప్పు సమాధానాలను అందించవచ్చు. ఉదాహరణకు, AI 'అతను వెళ్ళిపోతున్నప్పుడు బరువెక్కిన హృదయంతో ఉన్నాడు' అనే పదబంధాన్ని దుఃఖంతో లేదా భారంగా భావించే వ్యక్తికి బదులుగా గుండె పరిస్థితి ఉన్న వ్యక్తిగా తప్పుగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.
వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు AIని ఎలా పెంచడంలో సహాయపడతాయి
వివిధ రకాల AI మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు ముఖ్యమైన భాగాలు. వెక్టార్ ఎంబెడ్డింగ్‌లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలను పెంచడానికి వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లను నిల్వ చేయగల, ఇండెక్స్ చేయగల మరియు ప్రశ్నించగల ప్రత్యేక డేటాబేస్ కలిగి ఉండటం చాలా అవసరం. ఇంకా, వెక్టార్ డేటాబేస్‌లు వేగవంతమైన, విశ్వసనీయమైన మరియు స్కేలబుల్ డేటాబేస్‌గా ఉండటం ద్వారా మీ AIని పెంచుతాయి, ఇవి AI మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేయడంలో మరియు శిక్షణ ఇవ్వడంలో నిరంతరం సహాయపడతాయి.
వెక్టార్ డేటాబేస్‌లు AI మోడల్ సామర్థ్యాలను విస్తరించగలవు కాబట్టి, వ్యాపారాలు మరియు సంస్థలు వివిధ అప్లికేషన్‌ల కోసం వెక్టర్ డేటాబేస్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, వాటితో సహా:
- వెతికే యంత్రములు: కొన్నిసార్లు, ప్రశ్నించేటప్పుడు ఏ కీలకపదాలను ఉపయోగించాలో వ్యక్తులకు తెలియదు. సందర్భాన్ని విశ్లేషించడం ద్వారా మరియు మీ ప్రశ్నకు బలమైన సహసంబంధంతో సన్నిహిత కీవర్డ్‌లను తిరిగి పొందడం ద్వారా మీ ప్రశ్నను అర్థం చేసుకోవడంలో వెక్టర్ డేటాబేస్ సిస్టమ్‌కి సహాయపడుతుంది.
- సిఫార్సు వ్యవస్థలు: వెక్టార్ డేటాబేస్‌లు పెద్ద భాషా మోడల్ మరియు మెమరీతో కలిపి డేటాను నిల్వ చేయడం మరియు తిరిగి పొందడంలో అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉండటంతో, AI సిస్టమ్ కాలక్రమేణా వ్యక్తి ఇష్టపడే విషయాలను నేర్చుకోవచ్చు. ఇది ఒక వ్యక్తికి ఆసక్తి కలిగించే వివిధ విషయాలను సిఫార్సు చేయడానికి అప్లికేషన్ ద్వారా స్వయంచాలకంగా ప్రశ్నించబడుతుంది.
- చిత్రం మరియు వీడియో విశ్లేషణ: వీడియో మరియు ఇమేజ్ ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌లతో, AI మోడల్‌లు ప్రశ్నకు సమానమైన అంశాలను కనుగొనడానికి చిత్రాలతో పని చేయడానికి చక్కగా ట్యూన్ చేయబడతాయి. ఇది ప్రస్తుతం అనేక ఆన్‌లైన్ షాపింగ్ యాప్‌లు మరియు వెబ్‌సైట్‌లలో అమలు చేయబడుతోంది.
- అసాధారణ గుర్తింపు: చర్యలను ఎంబెడ్డింగ్‌లుగా రికార్డ్ చేయడం ద్వారా, ఒక AI మోడల్ ప్రపంచాన్ని మరింత సురక్షితంగా మార్చగలదు కట్టుబాటు ఆధారంగా క్రమరాహిత్యాలు మరియు కొన్ని అవుట్‌లయర్‌లను గుర్తించడం ద్వారా. AI అనోమలీ డిటెక్షన్ ఇప్పుడు మోసం గుర్తింపు, సిస్టమ్ పర్యవేక్షణ మరియు నెట్‌వర్క్ చొరబాటు కోసం ఒక ప్రసిద్ధ సాధనం.
వెక్టర్ డేటాబేస్ ఎలా పనిచేస్తుంది
వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లను రూపొందించడం నుండి వెక్టర్ డేటాబేస్ నుండి డేటాను ప్రశ్నించడం వరకు, మీ డేటా మూడు-దశల ప్రక్రియకు లోనవుతుంది:
- వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌ల సృష్టి: డేటా రకం ఆధారంగా, వెక్టార్ ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్ ఇండెక్స్ చేయడానికి వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌లు పదాలు, చిత్రాలు, వీడియోలు మరియు ఆడియోలను సంఖ్యలు/ఎంబెడ్డింగ్‌లుగా మారుస్తాయి.
- ఇండెక్సింగ్: వెక్టార్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు రూపొందించబడిన తర్వాత, అవి ఇప్పుడు పైన్‌కోన్, మిల్వస్ మరియు క్రోమా వంటి వెక్టార్ డేటాబేస్లో నిల్వ చేయబడతాయి. ఈ వెక్టార్ డేటాబేస్‌లు డేటా త్వరిత మరియు సమర్థవంతమైన నిల్వ మరియు పునరుద్ధరణ కోసం ప్రతి పొందుపరచడానికి సూచిక చేయడానికి ఉత్పత్తి పరిమాణీకరణ (PQ) మరియు స్థానికత-సెన్సిటివ్ హ్యాషింగ్ (LSH) వంటి వివిధ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి.
- ప్రశ్నించడం: ఒక అప్లికేషన్ ప్రశ్నను జారీ చేసినప్పుడు, వెక్టార్ డేటాబేస్లో నిల్వ చేయబడిన డేటాను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే అదే వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్ ద్వారా ప్రశ్న తప్పనిసరిగా వెళ్లాలి. ఉత్పత్తి చేయబడిన వెక్టార్ ప్రశ్న వెక్టార్ డేటాబేస్లో ఉంచబడుతుంది, ఇక్కడ సమీపంలోని వెక్టర్ ప్రశ్నకు అత్యంత సరైన సమాధానంగా తిరిగి పొందబడుతుంది.
జనాదరణ పొందిన వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు
పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్‌ల పేలుడుతో, వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు ఈ మోడల్‌ల సామర్థ్యాలు మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ రేటును విస్తరించడంతో వేగంగా ప్రజాదరణ పొందాయి. మరియు వెక్టార్ డేటాబేస్‌లకు అధిక డిమాండ్‌తో, చాలా కంపెనీలు తమ స్వంత వెక్టర్ డేటాబేస్ సేవలను ప్రారంభించాయి; ఇక్కడ అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన వాటిలో కొన్ని ఉన్నాయి:
మీరు మీ ఫేస్‌బుక్‌ను తొలగించినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది
- పైన్‌కోన్: వేగవంతమైన సారూప్యత శోధన కోసం రూపొందించబడిన క్లౌడ్-స్థానిక వెక్టార్ డేటాబేస్. ఇది అధిక స్కేలబిలిటీ, విశ్లేషణలు మరియు నిజ-సమయ అంతర్దృష్టులను కలిగి ఉంది, ఇది సిఫార్సు సిస్టమ్‌లు మరియు చిత్ర శోధనలకు అద్భుతమైనది.
- గాలిపటం : సారూప్యత శోధన మరియు AI అప్లికేషన్లను దృష్టిలో ఉంచుకుని నిర్మించబడిన ఓపెన్ సోర్స్ వెక్టార్ ప్లాట్‌ఫారమ్. ఇది హై-డైమెన్షనల్ వెక్టర్స్ కోసం శీఘ్ర మరియు సమర్థవంతమైన ఇండెక్సింగ్ మరియు శోధన సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. అదనంగా, Milvus బహుళ ఇండెక్సింగ్ అల్గారిథమ్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషల కోసం SDKలను అందిస్తుంది.
- రెడిస్: నిజ-సమయ అప్లికేషన్‌లు, సెషన్ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు అధిక-ట్రాఫిక్ వెబ్‌సైట్‌లకు మద్దతు ఇవ్వగల అధిక-పనితీరు గల వెక్టర్ డేటాబేస్. Redis తరచుగా నిజ-సమయ విశ్లేషణలు, సారూప్యత శోధన మరియు సిఫార్సు వ్యవస్థల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
- నేయడం: స్కీమా ఆవిష్కరణ, నిజ-సమయ నవీకరణలు, అర్థ శోధన మరియు సందర్భోచిత డేటాను అందిస్తుంది. ఈ లక్షణాలతో, Weaviate తరచుగా అప్లికేషన్‌ల కోసం వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవ వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
ది ఫ్యూచర్ ఆఫ్ వెక్టర్ డేటాబేస్
ఇమేజ్‌లు, వీడియోలు మరియు టెక్స్ట్ కోసం అధిక డైమెన్షనల్ డేటా రకాల నిరంతర వృద్ధితో, ప్రస్తుత AI మోడల్‌ల సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడంలో మరియు విస్తరించడంలో వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. వెక్టార్ డేటాబేస్‌లతో స్థిరమైన అభివృద్ధి ద్వారా, మేము ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఫైనాన్స్, ఇ-కామర్స్ మరియు సైబర్‌ సెక్యూరిటీ రంగాలలో మెరుగైన సేవలను ఆశించవచ్చు.
మీరు మీ కోసం వెక్టార్ డేటాబేస్‌ను అనుభవించి, ప్రయత్నించాలనుకుంటే, మీరు ఆటో-GPTని ఇన్‌స్టాల్ చేసి, పైన్‌కోన్ వంటి వెక్టార్ డేటాబేస్‌ని అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించవచ్చు. వాస్తవానికి, వారి సేవలను ఉపయోగించడానికి మీకు API కీ అవసరం.