Використання векторних баз даних у генеративному штучному інтелекті

У світі, де технології стрімко розвиваються, генеративний штучний інтелект стає потужним інструментом для створення інноваційних рішень. Ми спостерігаємо, як ця технологія має вплив на різні галузі, від мистецтва до науки. Використання векторних баз даних у цій сфері відкриває нові можливості для обробки та аналізу величезних обсягів інформації, що є ключовим для розвитку GenAI.

У цій статті ми розглянемо, що таке векторні бази даних і яку роль вони відіграють у генеративному ШІ. Ми також дослідимо популярні векторні бази даних, які використовуються в Generative AI, та наведемо приклад застосування RAG для роботи з ними. Крім того, ми обговоримо обмеження векторних баз даних та їхній вплив на розвиток великих даних та BI (Business Intelligence)-аналітики в контексті генеративного штучного інтелекту.

Векторні бази даних — це спеціалізовані системи зберігання, призначені для ефективної обробки векторів великої розмірності. Ці бази даних з’явилися у 2010-х роках як відповідь на виклики, пов’язані з постійно зростаючим ландшафтом даних, особливо в контексті генеративного штучного інтелекту. Вони призначені для роботи з даними, де кожен запис представлений у вигляді вектора в багатовимірному просторі.

Джерело: Redis

Принцип роботи векторних баз даних ґрунтується на використанні векторних вкладень. Кожному об’єкту призначається вектор, який фіксує різні характеристики цього об’єкта. Ці вектори розроблені так, що подібні об’єкти мають вектори, які знаходяться ближче один до одного у векторному просторі. Це дозволяє ефективно виконувати пошук схожості, що є ключовим для багатьох застосувань GenAI.

Джерело: Redis

На відміну від традиційних реляційних баз даних, векторні бази даних краще справляються з високорозмірними даними. Реляційні бази даних мають проблеми з «прокляттям розмірності», коли відстані між точками даних стають менш значущими при збільшенні кількості розмірностей. Це обмежує їхню ефективність у роботі зі складними даними, які часто використовуються в Generative AI.

Крім того, векторні бази даних оптимізовані для запитів у реальному часі, що робить їх чи не найкращими для випадків коли потрібні швидкі відповіді. Це особливо важливо для аналітики великих даних та BI-систем, які працюють із генеративним штучним інтелектом.

Векторні бази даних мають кілька ключових характеристик, які роблять їх цінними для GenAI:

1. Ефективне керування даними: забезпечують фундаментальні можливості управління даними, включаючи відмовостійкість та надійний механізм запитів.
2. Висока продуктивність: надають можливість виконувати запити з низькою затримкою, що критично для додатків штучного інтелекту в реальному часі.
3. Семантичне розуміння: інтегрують семантичне розуміння в ранжування релевантності, підвищуючи точність результатів пошуку.
4. Високорозмірна індексація: ефективно індексують та зберігають вектори з багатьма вимірами, враховуючи складні представлення, що використовуються в генеративному ШІ.
5. Пошук за схожістю: сприяють швидкому та ефективному пошуку найближчих сусідів, дозволяючи швидко ідентифікувати схожі об’єкти.

Ці характеристики роблять векторні бази даних потужним інструментом для роботи з великими даними та BI-аналітикою в контексті генеративного штучного інтелекту, відкриваючи нові можливості для інновацій та розвитку в цій галузі.

Векторні бази даних відіграють ключову роль у розвитку генеративного штучного інтелекту (GenAI), забезпечуючи ефективне керування та використання складних даних. Ці спеціалізовані системи зберігання оптимізовані для роботи з високорозмірними векторними представленнями, що є основою багатьох застосувань у сфері Generative AI.

Одна з головних функцій векторних баз даних у контексті GenAI — це зберігання та швидкий пошук векторних вбудовувань. Ці вбудовування представляють складні дані, такі як текст, зображення або звук, у вигляді багатовимірних числових векторів. Після створення, вбудовування індексуються і зберігаються у векторній базі даних, що дозволяє здійснювати ефективний пошук і вилучення необхідних даних за потреби.

Векторні бази даних забезпечують швидкий пошук подібності серед цих векторів, що дає змогу миттєво отримувати найбільш схожі елементи з величезних наборів даних. Це особливо важливо для генеративного ШІ, де моделі часто потребують швидкого порівняння та отримання відповідних вбудовувань для генерації контексту та збереження семантичного значення.

Векторні бази даних значно покращують можливості семантичного пошуку в системах генеративного ШІ. Вони дозволяють системам розуміти та отримувати вміст на основі семантичної подібності, а не просто за відповідністю ключових слів. Це робить пошук більш інтуїтивним та ефективним, зосереджуючись на основному значенні запиту.

У контексті великих мовних моделей (LLM) та генеративного ШІ, семантичний пошук дозволяє створювати більш точні та контекстуально релевантні відповіді. Це особливо корисно для застосувань, таких як чат-боти, системи запитань-відповідей та аналітичні інструменти, які потребують глибокого розуміння контексту та намірів користувача.

Використання векторних баз даних значно підвищує продуктивність моделей генеративного ШІ. Вони забезпечують швидкий доступ до релевантної інформації, що дозволяє моделям генерувати більш точні та контекстуально відповідні результати. Це особливо важливо для застосувань, які вимагають обробки в реальному часі, таких як системи рекомендацій або інтерактивні чат-боти.

Крім того, векторні бази даних підтримують методи, такі як Retrieval Augmented Generation (RAG), які дозволяють доповнювати відповіді моделей зовнішніми знаннями. Це зменшує ймовірність «галюцинацій» моделі та підвищує загальну точність згенерованого контенту.

Загалом, векторні бази даних стають невіддільною частиною екосистеми генеративного ШІ, забезпечуючи ефективне зберігання, пошук та використання складних даних, що є ключовим для розвитку та вдосконалення систем штучного інтелекту нового покоління.

У світі генеративного штучного інтелекту (GenAI) векторні бази даних стають усе більш важливими. Ми бачимо, як ринок швидко розвивається, з появою нових гравців та вдосконаленням існуючих рішень. Серед провідних векторних баз даних варто відзначити Pinecone, яка часто використовується для прикладів та демонстрацій можливостей GenAI. Chroma DB та Weaviate також набирають популярність, особливо серед стартапів та інноваційних проектів.

Великі технологічні компанії також активно розвивають свої рішення. Microsoft пропонує Когнітивний пошук Azure, який дозволяє підприємствам створювати інструменти штучного інтелекту з використанням векторних баз даних. Oracle нещодавно анонсувала нові функції для своєї бази даних Oracle Database 23c, представивши інтегровану векторну базу даних під назвою «Векторний пошук штучного інтелекту».

Кожна векторна база даних має свої особливості та переваги. Pinecone, наприклад, відома своєю простотою використання та інтеграцією з популярними інструментами GenAI. Chroma DB та Weaviate пропонують гнучкі рішення для різних сценаріїв використання, від пошуку схожості до персоналізованих рекомендацій.

Когнітивний пошук Azure від Microsoft вирізняється своєю інтеграцією з іншими сервісами Azure, що робить його привабливим для підприємств, які вже використовують екосистему Microsoft. Рішення Oracle, з іншого боку, пропонує потужні можливості для роботи з векторами безпосередньо в межах реляційної бази даних.

Важливо відзначити, що всі ці рішення оптимізовані для запитів у реальному часі, що є критичним для багатьох застосувань GenAI, таких як системи рекомендацій або чат-боти.

При виборі векторної бази даних для проектів генеративного штучного інтелекту варто враховувати кілька ключових факторів:

1. Масштабованість: здатність бази даних ефективно працювати з великими обсягами даних та зростати разом із потребами проекту.
2. Продуктивність: швидкість виконання запитів та пошуку подібності, особливо для застосувань, що вимагають відповідей у реальному часі.
3. Інтеграція: сумісність з існуючими інструментами та платформами штучного інтелекту, які використовуються в проекті.
4. Функціональність: наявність специфічних функцій, таких як підтримка Retrieval Augmented Generation (RAG) або семантичний пошук.
5. Безпека: можливості захисту даних та відповідність нормативним вимогам, особливо при роботі з конфіденційною інформацією.
6. Підтримка та спільнота: наявність активної спільноти розробників та якісної технічної підтримки від постачальника.

Вибір правильної векторної бази даних може значно вплинути на ефективність та можливості генеративного штучного інтелекту, тому важливо ретельно оцінити доступні опції та вибрати рішення, яке найкраще відповідає конкретним потребам проекту.

Retrieval Augmented Generation (RAG) — це метод, який значно покращує відповіді великих мовних моделей, особливо в контексті генеративного штучного інтелекту. Цей підхід використовує векторні бази даних для збагачення контексту та підвищення точності відповідей.

У типовому сценарії використання RAG з векторними базами даних процес виглядає наступним чином:

1. Підготовка даних: збираються текстові документи, що описують предметну область. Для кожного документа обчислюється вектор ознак (вкладення) за допомогою моделі глибокого навчання. Ці вектори зберігаються у векторній базі даних разом з оригінальними текстами.
2. Обробка запиту: коли користувач ставить питання, система обчислює вектор ознак для цього запиту, використовуючи ту ж модель вкладень.
3. Пошук релевантної інформації: система звертається до векторної бази даних, щоб знайти найбільш подібні вектори до вектора запиту. Це дозволяє отримати найбільш релевантні документи або фрагменти інформації.
4. Збагачення контексту: знайдені релевантні документи автоматично додаються до контекстного вікна великої мовної моделі.
5. Генерація відповіді: велика мовна модель створює відповідь на запит, враховуючи як сам запит, так і додатковий контекст, отриманий із векторної бази даних.

Цей підхід має кілька переваг для GenAI систем:

• Покращена точність: використання релевантної інформації з векторної бази даних допомагає моделі генерувати більш точні та контекстуально відповідні відповіді.
• Актуальність інформації: векторна база даних може регулярно оновлюватися, забезпечуючи доступ до найсвіжішої інформації.
• Персоналізація: RAG дозволяє створювати персоналізовані відповіді, враховуючи специфічні дані користувача або організації.
• Зменшення «галюцинацій»: додатковий контекст зменшує ймовірність генерації неправильної або невідповідної інформації.

Для реалізації RAG з векторними базами даних часто використовують спеціалізовані інструменти, такі як Pinecone, Chroma DB або Weaviate. Ці платформи оптимізовані для ефективного зберігання та пошуку векторних даних, що робить їх ідеальними для застосувань у сфері генеративного штучного інтелекту та аналітики великих даних.

Важливо зазначити, що ефективність RAG значною мірою залежить від якості векторних представлень та релевантності збереженої інформації. Тому вибір правильної моделі вкладень та ретельна підготовка даних є ключовими факторами успіху при використанні цього підходу в GenAI-проектах.

Джерело: NVIDIA

Хоча векторні бази даних мають значні переваги для генеративного штучного інтелекту, вони також мають певні обмеження, які варто враховувати при їх використанні.

Одним із головних обмежень є складність реалістичного відтворення об’єктів. На відміну від растрових зображень, векторні дані не завжди можуть точно передати складні текстури або градієнти кольорів. Це може бути проблемою для GenAI систем, які працюють з візуальним контентом, де потрібна висока точність деталей.

Інше обмеження пов’язане з відсутністю плавного переходу між кольорами. Це може призвести до менш природного вигляду згенерованих зображень або графіків, що може вплинути на якість виводу Generative AI в певних застосуваннях, особливо у сфері дизайну або візуалізації даних.

Важливо відзначити, що векторні бази даних не підходять для автоматизованого створення зображень. Це обмежує їх використання в деяких сценаріях генеративного штучного інтелекту, де потрібно швидко створювати великі обсяги візуального контенту на основі реальних даних.

Ще одним викликом є складність реалізації просторового аналізу. Через незначні відмінності в точності та точності між вхідними наборами даних, аналіз просторових відносин може бути досить складним. Це може впливати на ефективність GenAI систем, які працюють із геопросторовими даними або складними 3D-моделями.

Алгоритми маніпулювання та аналізу векторних даних також можуть бути досить складними. Це може призвести до інтенсивних вимог до обробки, особливо при роботі з великими наборами даних. Для генеративного штучного інтелекту, який часто потребує обробки великих обсягів інформації в реальному часі, це може стати серйозним обмеженням.

Варто зазначити, що хоча векторні дані зазвичай займають менше місця для зберігання порівняно з растровими, при роботі з дуже великими наборами даних це може все ще становити виклик для систем зберігання та обробки.

Крім того, традиційні бази даних, такі як реляційні, не дуже добре підходять для обробки неструктурованих і багатовимірних даних, необхідних для генеративного штучного інтелекту. Це означає, що для ефективного використання векторних баз даних у GenAI проектах часто потрібні спеціалізовані рішення та інфраструктура.

Попри ці обмеження, векторні бази даних залишаються потужним інструментом для багатьох застосувань у сфері генеративного штучного інтелекту, великих даних та BI-аналітики. Розуміння цих обмежень допомагає розробникам та дослідникам краще планувати свої проєкти та вибирати найбільш слушні інструменти для конкретних завдань.

Векторні бази даних відіграють ключову роль у розвитку генеративного штучного інтелекту, забезпечуючи ефективне зберігання та швидкий пошук складних даних. Їхнє використання має значний вплив на покращення семантичного пошуку, підвищення продуктивності моделей та створення більш точних і контекстуально релевантних відповідей. Хоча існують певні обмеження, такі як складність реалістичного відтворення об’єктів та виклики в просторовому аналізі, векторні бази даних залишаються потужним інструментом для інновацій у сфері GenAI.

Зростаюча популярність таких рішень як Pinecone, Chroma DB та Weaviate свідчить про їхню важливість для майбутнього розвитку генеративного ШІ. Використання методів на кшталт Retrieval Augmented Generation (RAG) відкриває нові можливості для покращення точності та актуальності генерованого контенту. У міру подальшого розвитку цієї технології, ми можемо очікувати ще більш виняткових досягнень у сфері великих даних та BI-аналітики, що призведе до створення більш потужних та інтелектуальних систем штучного інтелекту.

Не забувайте слідкувати за нашими новинами, в EPAM безліч цікавого і корисного. Робити це зручно на наших сторінках у Facebook, Twitter, Telegram або Youtube, а ще радимо заглядати у розклад наших подій на сайті у відповідному розділі — Календар подій.

І, як завжди, дякуємо, що ви з нами!