Pangkalan Data Vektor: Teknologi Revolusi yang Menggerakkan Carian AI

Jika anda sedang cuba membina ejen AI atau enjin carian, anda mungkin pernah dengar tentang pangkalan data vektor.

Pangkalan data vektor memainkan peranan penting dalam hubungan antara data, sumber, dan pertanyaan, tetapi untuk memahaminya boleh jadi mencabar. Saya pernah mengalaminya: meneliti istilah seperti embedding dan carian kabur, tidak pasti sama ada saya terlalu merumitkan atau terlepas sesuatu yang asas.

Siapa yang menentukan video YouTube mana untuk dicadangkan? Bagaimana enjin carian mengatasi kesilapan ejaan? Bagaimana Instagram sentiasa memaparkan anjing gebu yang sempurna untuk saya?

Dalam artikel ini, kita akan teroka dunia vektor, persamaan, dan carian semantik, serta bagaimana anda boleh membina aplikasi yang lebih diperibadikan.

Apa itu Pangkalan Data Vektor?

Pangkalan data vektor menyimpan data sebagai koleksi representasi berangka (dikenali sebagai vektor) yang menangkap makna data tersebut. Ini membolehkan anda mencari berdasarkan persamaan, bukan sekadar kata kunci tertentu.

Pangkalan data vektor ialah teknologi utama di sebalik sistem sembang, carian, dan cadangan moden.

Bagaimana Pangkalan Data Vektor Berfungsi?

Pangkalan data vektor menyimpan teks, imej, dan hamparan sebagai siri vektor, juga dipanggil embedding. Setiap vektor ini adalah siri nombor yang pada zahirnya kelihatan biasa, tetapi sebenarnya ia menangkap makna abstrak data tersebut.

Data ini – sama ada emel, transkrip mesyuarat, atau penerangan produk – tidak digantikan dengan siri nombor, ia hanya diindeks.

Embedding yang kecil dan padat ini menjadikan pencarian maklumat lebih cekap dan bermakna. Ia membolehkan kita membandingkan item berdasarkan persamaan.

Konsep Utama

Apa itu Model Embedding?

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

Model ini dilatih untuk memampatkan data ke dalam vektor (embedding kita), dan kemudian menjana semula data tersebut. Vektor termampat ini menyimpan sebanyak mungkin maklumat semantik daripada data asal.

Ini bermakna ia bukan sekadar menyimpan perkataan, tetapi juga idea di sebaliknya. Sebagai contoh, satu embedding mungkin menangkap bahawa:

• “puppy” dan “dog” sangat berkait rapat
• “Bagaimana saya tetapkan semula kata laluan?” mempunyai maksud yang hampir sama dengan “Tidak boleh log masuk akaun saya”
• “laptop mampu milik” dan “komputer mesra bajet” merujuk kepada perkara yang sama
  

Corak seperti ini membantu ejen AI dan enjin carian membandingkan input berdasarkan makna, bukan sekadar padanan kata kunci.

Apakah itu Carian Semantik?

Jadi, bagaimana embedding dibandingkan untuk keserupaan?

Seperti yang dinyatakan sebelum ini, vektor embedding ialah satu siri nombor. Nombor-nombor ini mewakili satu titik dalam ruang berdimensi tinggi. Kita boleh membayangkan sesuatu dalam 2D atau 3D, tetapi bagaimana pula dengan 384? Daripada X, Y, dan Z, kita ada ratusan nilai yang semuanya bergabung untuk menentukan satu titik unik.

Vektor-vektor ini membolehkan kita mengukur sejauh mana “hampir” dua kandungan – bukan dari segi perkataan, tetapi dari segi makna.

Carian semantik memproses pertanyaan menjadi vektor, dan mencari vektor terdekat dalam pangkalan data. Vektor hasil ini sepatutnya, secara prinsip, paling serupa dengan pertanyaan pengguna.

Carian Approximate Nearest Neighbor (ANN)

Carian semantik dilakukan menggunakan algoritma Approximate 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 dengan kelebihan tersendiri. Contohnya:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW dioptimumkan untuk carian masa nyata dan latensi rendah. Ia sangat sesuai untuk suapan kandungan peribadi dan sistem cadangan – apa-apa senario yang memerlukan carian pantas dalam data yang sering berubah.

Inverted File Index (IVF)

IVF lebih sesuai untuk data berskala besar yang kebanyakannya tidak berubah. Contohnya katalog e-dagang, atau direktori kertas akademik.

Dalam amalan, algoritma ini tersembunyi dalam enjin atau platform yang digunakan untuk melaksanakan carian.

Kegunaan Pangkalan Data Vektor

Sekarang kita faham bagaimana vektor dicipta dan dipadankan, mari lihat pelbagai cara kita boleh menggunakannya untuk menggerakkan aplikasi.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Strategi penjanaan LLM ini semakin popular, dan dengan sebab yang kukuh: RAG boleh dipercayai, tepat, dan memberikan respons khusus, semuanya dimungkinkan oleh Pangkalan Data Vektor.

Dengan RAG, pertanyaan pengguna di-embed dan dibandingkan dengan seluruh pangkalan data untuk item serupa. Model kemudian merujuk item-item ini semasa menjana respons.

RAG mengelakkan kebergantungan pada pengetahuan dalaman model atau sejarah perbualan, yang kedua-duanya boleh jadi tidak tepat atau tidak berkaitan.

Katakan anda meminta ringkasan tentang zaman kanak-kanak Napoleon. Jawapan model mungkin masuk akal, tetapi adakah ia tepat? Dengan RAG, dokumen yang berkaitan dengan pertanyaan anda akan digunakan untuk membimbing jawapan model. Dengan cara ini, anda boleh menyemak sumber utama, memastikan output model boleh disahkan.‍

Jika anda ingin lihat bagaimana ini berfungsi secara praktikal, 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.

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

Ini adalah contoh terbaik apa yang kita maksudkan dengan algoritma: cadangan kandungan strategik dan pengiklanan yang disasarkan.

Bayangkan platform perkongsian video: setiap video mempunyai embedding tersendiri dalam pangkalan data. Apabila anda menonton satu, sistem boleh mencadangkan video lain dengan embedding berdekatan — bermakna kandungan serupa, walaupun tajuk atau tag sangat berbeza.

Lama-kelamaan, sejarah tontonan anda menjadi sejenis “awan” embedding peribadi, membantu sistem memahami minat anda dan mencadangkan apa yang anda ingin tonton seterusnya.

Kelebihan Pangkalan Data Vektor Berbanding Pangkalan Data Tradisional

Sekarang kita sudah faham bagaimana dan apa tentang pangkalan data vektor, mari bincangkan mengapa: apakah kelebihan yang ditawarkan untuk chatbot dan enjin carian?

1. Memberi Lebih Banyak Konteks kepada Chatbot

LLM cenderung untuk lupa dan menghasilkan maklumat palsu dalam perbualan panjang. Pengguna dan pembangun tidak pasti maklumat mana yang masih diingati.

Dengan strategi seperti RAG, model mencari dalam pangkalan data berdasarkan pertanyaan anda untuk mendapatkan maklumat yang diperlukan bagi memberikan respons yang tepat.

Daripada perlu mengingatkan dan membetulkan model berkali-kali, pangkalan data vektor menyimpan maklumat berkaitan dan merujuknya secara jelas.

2. Menjadikan Hasil Carian Tahan Salah Ejaan

Walaupun kita tahu kata kunci yang tepat, proses carian tetap rumit.

golfen retriever ≠ golden retriever, tetapi enjin carian anda sepatutnya tahu perbezaannya.

Jika kita memadankan pertanyaan secara literal, kesilapan ejaan atau perkataan yang tersilap akan menyebabkan pilihan berkaitan tidak ditemui.

Apabila kita mengabstrakkan makna pertanyaan carian, ejaan atau susunan perkataan tidak lagi begitu penting.

3. Mereka Membolehkan Pengguna Melakukan Carian Fuzzy

Carian kini lebih kepada vibes berbanding kata kunci.

Menukar teks kepada vektor embedding membolehkan anda menyimpannya dalam ruang suasana yang sukar digambarkan. Jadi, secara zahirnya,

"Di mana saya boleh dapatkan flat white yang sedap di sekitar sini?"

nampaknya tidak sama dengan

"Tempat terbaik untuk dapatkan kafein berhampiran",

tetapi enjin carian anda tetap akan memadankan kedua-duanya. Ini kerana embedding bagi kedua-dua frasa sangat hampir, walaupun perkataannya berbeza.

4. Pangkalan Data Vektor Boleh Membandingkan Merentasi Modality

Data hadir dalam pelbagai bentuk, saiz dan jenis. Selalunya kita perlu membandingkan data antara jenis yang berbeza. Contohnya, menggunakan teks untuk mencari dan menapis imej produk.

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

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

Cara Membina Ejen AI dengan Keupayaan Carian Pintar

Jika anda baru dalam carian semantik, anda mungkin ada banyak persoalan:

Bagaimana saya perlu sediakan data saya?

Data mana yang patut saya sertakan?

Model embedding mana yang patut saya guna… dan bagaimana nak tahu ia berfungsi?

Mujurlah, anda tidak perlu tahu semuanya dari awal. Berikut cara untuk bermula dengan beberapa langkah mudah:

1. Tentukan Kes Penggunaan Anda

Mulakan dengan sesuatu yang ringkas dan berguna. Berikut beberapa contoh untuk mencetuskan idea:

• Sebuah chatbot runcit yang membantu pelanggan mencari produk yang sesuai berdasarkan keperluan dan pilihan mereka. Tanyakan, “Apakah jaket musim sejuk yang bagus untuk mendaki di bawah $150?”

• Sebuah bot tiket yang mengurus permintaan IT kakitangan secara masa nyata. Tanya, “Ada tiket keutamaan tinggi berkaitan akses VPN yang belum ditugaskan?”

• Sebuah agen automasi proses perniagaan yang mengurus pemenuhan pesanan dari awal hingga akhir. Tanya, “Adakah pesanan Smith sudah dihantar, dan adakah emel pengesahan telah dihantar?”

Semua ini mudah dibina, senang diuji, dan terus memberi nilai.

2. Pilih Platform Anda

Jika pangkalan data vektor terasa rumit atau abstrak, terdapat banyak platform chatbot yang mengurus embedding dan clustering untuk anda di belakang tabir.

3. Kumpul Data Anda

Mulakan dengan apa yang anda sudah ada—fail teks, PDF, hamparan. Platform yang baik akan mengurus format untuk anda. Hanya muat naik kandungan anda, dan ia akan mengurus embedding serta pengindeksan secara automatik.

Beberapa perkara khusus bergantung pada platform yang anda gunakan. Berikut beberapa petua untuk memaksimumkan data anda.

4. Tambah Penerangan

Tulis penerangan ringkas dan mudah tentang tujuan bot anda.

Ini membantu menetapkan nada dan jangkaan: bagaimana bot harus berinteraksi dengan pengguna, jenis soalan yang boleh dijangka, dan data apa yang boleh dirujuk.

Sebagai contoh:
“Anda adalah pembantu sokongan untuk pasukan HR. Bantu pekerja mencari polisi dan jawab soalan tentang cuti dan faedah. Gunakan maklumat dari buku panduan pekerja dan dokumen HR. Jelaskan dan bersikap sopan. Jika anda tidak tahu sesuatu, minta pengguna hubungi HR.”

5. Uji dan Laraskan

Uji tetapan anda dengan soalan sebenar. Tanya apa yang pelanggan anda akan tanya. Adakah hasilnya relevan? Tepat?

Laraskan bot anda jika perlu:

• Hasil tidak lengkap? Tingkatkan bilangan bahagian untuk jawapan lebih menyeluruh.
• Respons perlahan? Pilih model yang lebih pantas.
• Jawapan tidak tepat? Cuba model yang lebih tepat, atau tambah data yang berkaitan.

Platform sangat boleh disesuaikan, jadi biasanya menyelesaikan isu hanya memerlukan konfigurasi, seperti memilih model yang tersedia atau mengubah penerangan.

Bina Keupayaan Carian yang Lebih Pintar

Dengan kemajuan AI terkini, data yang boleh dicari bukan lagi pilihan—ia kini menjadi jangkaan asas.

Anda tidak perlu mahir dalam ANN atau embedding untuk membina enjin carian yang lebih pintar. Platform kami menyediakan alat plug-and-play untuk carian semantik dan penjanaan berasaskan carian. Tiada persediaan data diperlukan.

Mula bina hari ini. Ia percuma.

Soalan Lazim

1. Bagaimana saya menilai prestasi pangkalan data vektor?

Untuk menilai prestasi pangkalan data vektor, ukur kepantasan carian (berapa cepat ia memulangkan hasil), recall atau precision (sejauh mana hasil itu relevan), dan skalabiliti (bagaimana ia mengendalikan pertumbuhan data dan carian). Anda perlu menguji dengan soalan sebenar untuk memastikan ia memenuhi jangkaan kelajuan dan ketepatan semasa beban tinggi.

2. Apakah keperluan storan untuk data vektor berskala besar?

Keperluan storan untuk data vektor berskala besar bergantung pada bilangan vektor dan dimensi mereka – contohnya, 1 juta vektor pada 768 dimensi menggunakan 32-bit float memerlukan lebih 3 GB storan mentah. Pada skala besar (jutaan hingga bilion vektor), jangka storan dalam puluhan atau ratusan GB, dan gunakan pilihan seperti pemampatan atau pengindeksan anggaran untuk mengurangkan kos storan.

3. Apa berlaku jika dua dokumen yang sangat berbeza mempunyai embedding yang serupa akibat hingar atau bias model?

Jika dua dokumen yang tidak berkaitan menghasilkan embedding yang serupa, sistem carian mungkin memulangkan hasil yang salah. Untuk mengatasinya, anda boleh melaras model embedding pada data khusus domain atau gunakan teknik carian hibrid yang menggabungkan vektor dengan metadata atau penapis kata kunci untuk penjelasan.

4. Bagaimana data vektor diurus dan bagaimana versinya dikendalikan dari semasa ke semasa?

Data vektor diurus dengan menjejak data input dan model embedding yang digunakan untuk menjana vektor. Amalan biasa termasuk menyimpan snapshot bertarikh dan menandakan versi indeks.

5. Adakah mungkin untuk menggabungkan carian kata kunci tradisional dengan carian vektor?

Ya, menggabungkan carian kata kunci tradisional dengan carian vektor dipanggil carian hibrid, dan ia disokong oleh banyak platform seperti Elasticsearch atau Vespa. Kaedah ini meningkatkan kerelevanan dengan menggunakan padanan leksikal untuk pertanyaan yang tepat dan persamaan vektor semantik untuk memahami konteks.