Apakah Pangkalan Data Vektor dan Bagaimana Ia Berfungsi?

Apakah Model Penyematan?

Model pembenaman ialah model pembelajaran mesin yang dilatih untuk menukar data kepada pembenaman.

Model ini dilatih untuk memampatkan data ke dalam vektor (benam kami), dan kemudian menjananya semula. Vektor termampat menyimpan sebanyak mungkin maklumat semantik daripada data.

Ini bermakna mereka bukan sahaja menyimpan perkataan, tetapi idea di belakangnya. Sebagai contoh, pembenaman mungkin menangkap bahawa:

• "anak anjing" dan "anjing" berkait rapat
• “Bagaimanakah cara saya menetapkan semula kata laluan saya?” adalah serupa dalam maksud "Tidak boleh log masuk ke akaun saya"
• "komputer riba mampu milik" dan "komputer mesra bajet" merujuk kepada perkara yang sama
  

Corak jenis ini membantu ejen AI dan enjin carian membandingkan input berdasarkan makna, bukan sekadar kata kunci yang sepadan.

Apakah Carian Semantik?

Jadi, bagaimanakah embeddings dibandingkan untuk persamaan?

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, vektor benam ialah satu siri nombor. Nombor ini adalah perwakilan titik dalam ruang dimensi tinggi. Kita boleh menggambarkan sesuatu dalam 2D atau 3D, tetapi bagaimana pula dengan 384? Daripada X, Y dan Z, kami mempunyai ratusan nilai, semuanya bersatu untuk menentukan satu titik unik.

Vektor ini membolehkan kita mengukur sejauh mana "dekat" 2 bahagian kandungan – bukan dari segi perkataan , tetapi dari segi makna .

Carian semantik memproses pertanyaan menjadi vektor, dan mencari pangkalan data untuk vektor terdekat. Vektor hasil ini, pada dasarnya, haruslah yang paling serupa dengan pertanyaan pengguna.

Carian Anggaran Jiran Terdekat (ANN).

Carian semantik dilakukan menggunakan algoritma Anggaran Nearest Neighbor (ANN). Matlamat ANN adalah untuk menjawab soalan, "vektor manakah dalam pangkalan data saya yang paling serupa dengan pertanyaan saya?"

Terdapat beberapa algoritma ANN, masing-masing mempunyai kekuatan tersendiri. Contohnya:

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

ini LLM strategi penjanaan nampaknya menjadi bualan ramai, dan atas sebab yang kukuh: RAG boleh dipercayai, tepat dan memberikan respons khusus, semuanya dimungkinkan dengan DB Vektor.

Dengan RAG , pertanyaan pengguna dibenamkan dan dibandingkan dengan pangkalan data yang lain untuk item yang serupa. Model kemudian merujuk item ini apabila menjana respons.

RAG mengelak bergantung pada pengetahuan dalaman model atau sejarah perbualan, yang kedua-duanya boleh cenderung palsu atau tidak relevan.

Katakan anda meminta ringkasan zaman kanak-kanak Napoleon. Respons model adalah munasabah, tetapi adakah ia tepat? Dengan RAG, dokumen yang berkaitan dengan pertanyaan anda akan digunakan untuk mengemudi respons model. Dengan cara itu, anda boleh menyemak sumber utama, memastikan output model boleh disahkan. ‍

Jika anda ingin melihat keadaan ini dalam amalan, berikut ialah panduan untuk membina chatbot dengan RAG .

Cadangan Produk dan Kandungan

Pangkalan data vektor bukan sahaja digunakan untuk menjawab pertanyaan pengguna. Ia juga boleh digunakan untuk mengoptimumkan pengalaman pengguna.

Menjejaki sejarah navigasi pengguna dan mengelompokkan item serupa membolehkan perniagaan menentukan produk atau kandungan terbaik untuk disyorkan kepada pengguna.

Ini adalah contoh hebat tentang apa yang kami rujuk sebagai algoritma : cadangan kandungan strategik dan pengiklanan disasarkan.

Fikirkan platform perkongsian video: setiap video mempunyai pembenaman sendiri yang disimpan dalam pangkalan data. Apabila anda menontonnya, sistem boleh mencadangkan orang lain dengan benam berdekatan — bermakna kandungan yang serupa, walaupun tajuk atau teg adalah berbeza sama sekali.

Lama kelamaan, sejarah tontonan anda menjadi sejenis "awan" yang diperibadikan bagi pembenaman, membantu sistem memahami pilihan anda dan mengesyorkan perkara yang anda ingin lihat seterusnya.

1. Mereka Menyediakan Lebih Banyak Konteks kepada Chatbots

LLMs mudah lupa dan halusinasi dalam perbualan yang panjang. Pengguna dan pembangun tidak mempunyai gambaran yang jelas tentang maklumat yang disimpan.

Dengan strategi seperti RAG, model mencari pangkalan data terhadap pertanyaan anda untuk mencari apa sahaja maklumat yang diperlukan untuk memberikan respons yang tepat.

Daripada mengingatkan dan membetulkan model untuk kesekian kalinya, pangkalan data vektor menyimpan maklumat yang berkaitan dan merujuknya secara eksplisit.

2. Mereka Membuat Hasil Carian Bertoleransi Taip

Walaupun kita tahu kata kunci yang tepat, carian adalah tidak kemas. 

golfen retriever ≠ golden retriever , tetapi enjin carian anda sepatutnya lebih mengetahui.

Jika kami memadankan pertanyaan secara literal, kesilapan taip atau perkataan yang salah eja akan membatalkan pilihan yang berkaitan. 

Apabila kita mengabstrakkan maksud pertanyaan carian, ejaan atau perkataan tertentu tidak begitu penting.

3. Mereka Membenarkan Pengguna Melakukan Carian Kabur

Pencarian adalah kurang tentang kata kunci berbanding tentang ✨getaran✨. 

Abstrak teks ke dalam vektor benam membolehkan anda menyimpannya dalam ruang getaran yang tidak dapat digambarkan. Jadi, pada permukaan, 

"Di mana saya boleh mendapatkan pembunuh putih rata di sekitar sini?" 

tak nampak 

"Tempat terbaik untuk minuman kafein berdekatan", 

tetapi enjin carian anda akan memadankan semuanya sama. Ini mungkin kerana benam kedua-dua frasa itu sangat rapat, walaupun kata-katanya berbeza.

4. DB Vektor boleh Bandingkan Merentasi Modaliti

Data datang dalam semua bentuk, saiz dan jenis. Kami selalunya perlu membandingkan data merentas jenis yang berbeza. Contohnya, menggunakan teks untuk mencari dan menapis imej produk.

Model multimodal dilatih untuk membandingkan jenis data yang berbeza, seperti teks, imej, audio dan video.

Ini memudahkan anda bercakap tentang kandungan anda. Cari produk dengan menerangkan imejnya atau tanya tentang carta menggunakan bahasa biasa.

1. Tentukan Kes Penggunaan Anda

Mulakan dengan sesuatu yang mudah dan berguna. Berikut ialah beberapa contoh untuk memusingkan gear:

• Bot sembang runcit yang membantu pelanggan mencari produk yang sesuai berdasarkan keperluan dan pilihan mereka. Tanya, "Apakah jaket musim sejuk yang bagus untuk mendaki dengan harga di bawah $150?"

• Bot tiket yang menguji permintaan IT pekerja dalam masa nyata. Tanya, "Adakah terdapat sebarang tiket keutamaan tinggi yang berkaitan dengan akses VPN yang masih belum ditetapkan?"

• Automasi proses perniagaan agen yang menguruskan pemenuhan pesanan dari awal hingga akhir. Tanyanya, "Sudahkah pesanan Smith dihantar dan adakah kami menghantar e-mel pengesahan?"

Semua ini cepat dibina, mudah untuk diuji dan serta-merta berharga.

2. Pilih Platform Anda

Jika pangkalan data vektor berasa mengelirukan atau abstrak, terdapat banyak platform chatbot yang berurusan dengan pembenaman dan pengelompokan untuk anda di belakang tabir.

3. Kumpulkan Data Anda

Mulakan dengan apa yang anda sudah ada—fail teks, PDF, hamparan. Platform yang baik mengendalikan pemformatan untuk anda. Cuma muat naik kandungan anda, dan ia akan menguruskan pembenaman dan pengindeksan di belakang tabir.

Beberapa butiran akan bergantung pada platform yang anda gunakan. Berikut ialah beberapa petua untuk memanfaatkan sepenuhnya data anda .

4. Tambah Penerangan

Tulis perihalan pendek dan bahasa biasa tentang kegunaan bot anda.

Ini membantu menetapkan nada dan jangkaan: cara bot harus bercakap dengan pengguna, jenis soalan yang boleh dijangkakan dan data yang boleh dirujuk.

Contohnya:
"Anda ialah pembantu sokongan untuk pasukan HR. Bantu pekerja mencari dasar dan jawab soalan tentang PTO dan faedah. Gunakan maklumat daripada buku panduan pekerja dan dokumen HR. Jelas dan sopan. Jika anda tidak mengetahui sesuatu, minta pengguna menghubungi HR."

5. Uji dan Tweak

Uji persediaan anda dengan pertanyaan sebenar. Tanya apa yang pelanggan anda akan tanya. Adakah hasilnya relevan? tepat?

Ubah bot anda seperti yang diperlukan:

• Keputusan tidak lengkap? Naikkan kiraan ketulan untuk respons yang lebih lengkap.
• Sambutan lambat? Pilih model yang lebih pantas.
• Jawapan yang salah? Cuba model yang lebih tepat atau tambah data yang berkaitan.

Platform sangat boleh disesuaikan, jadi menyelesaikan isu biasanya hanya soal mengkonfigurasi , seperti bermain dengan model yang tersedia atau menukar perihalan.