.webp)
- Pangkalan data vektor menyimpan data sebagai benam berangka yang menangkap makna, membolehkan carian dan pengesyoran berdasarkan persamaan semantik dan bukannya kata kunci.
- Model pembenaman mengubah teks, imej atau data lain menjadi vektor dimensi tinggi, membolehkan sistem memahami konsep seperti sinonim, konteks dan hubungan antara idea.
- Pangkalan data vektor memperkasakan kes penggunaan seperti penjanaan dipertingkatkan semula (RAG), pengesyoran diperibadikan dan carian berbilang mod merentas teks, imej dan banyak lagi.
- Membina ejen AI dengan carian semantik melibatkan penentuan kes penggunaan, memilih platform, menyediakan data, menetapkan arahan yang jelas, dan menguji dan memperhalusi secara berulang untuk meningkatkan perkaitan dan ketepatan.
Jika anda cuba membina ejen AI atau enjin carian, anda mungkin pernah mendengar beberapa perbualan tentang pangkalan data vektor.
Pangkalan data vektor memainkan peranan penting dalam interaksi antara data, sumber dan pertanyaan, tetapi menanganinya boleh menjadi menakutkan. Saya pernah ke sana: menatal melalui istilah esoterik seperti embeddings dan carian kabur , tidak pasti sama ada saya terlalu kejuruteraan atau hanya kehilangan sesuatu yang asas.
Siapa yang menentukan video YouTube yang hendak disyorkan? Bagaimanakah enjin carian mengatasi kesilapan menaip? Bagaimana Instagram sentiasa kelihatan menunjukkan kepada saya anjing gebu yang sempurna ?
Mari kita bongkarkan dunia vektor, persamaan dan carian semantik serta cara anda boleh membina aplikasi yang lebih diperibadikan.
Apakah itu Pangkalan Data Vektor?
Pangkalan data vektor menyimpan data sebagai koleksi perwakilan berangka (dikenali sebagai vektor ) yang menangkap makna data. Ini membolehkan anda mencari berdasarkan persamaan, bukannya kata kunci tertentu sahaja.
Ia adalah teknologi utama di sebalik sistem sembang, carian dan pengesyoran moden.
Bagaimana Pangkalan Data Vektor Berfungsi?
Pangkalan data vektor menyimpan teks, imej dan hamparan sebagai satu siri vektor , juga dipanggil pembenaman . Setiap vektor ini adalah satu siri nombor yang, pada permukaan, tidak kelihatan seperti banyak, tetapi di bawah tudung ia menangkap makna abstrak data.
Data ini – sama ada e-mel, transkrip mesyuarat, penerangan produk – tidak digantikan dengan menjadi satu siri nombor, ia diindeks .
Pembenaman yang kecil dan padat ini menjadikan pencarian maklumat cekap dan bermakna. Mereka membenarkan kami membandingkan item berdasarkan persamaan , bukan hanya kata kunci. Mari kita terokai komponen yang berbeza.
Konsep Utama
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:
Dunia Kecil Boleh Dilayari Hierarki (HNSW)
HNSW dioptimumkan untuk carian masa nyata dan kependaman rendah. Ia bagus untuk suapan kandungan dan sistem pengesyoran yang diperibadikan–sebarang senario yang memerlukan carian dengan cepat melalui mengemas kini data dengan kerap.
Indeks Fail Terbalik (IVF)
IVF lebih sesuai untuk data berskala besar, kebanyakannya tidak berubah. Fikirkan katalog e-dagang, atau direktori kertas akademik.
Dalam amalan, algoritma akan disembunyikan dalam enjin atau platform yang digunakan untuk melaksanakan carian.
Gunakan Kes Pangkalan Data Vektor
Sekarang setelah kita memahami cara vektor dicipta dan dipadankan, mari kita lihat cara berbeza yang boleh kita gunakan untuk menghidupkan aplikasi.
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.
Faedah DB Vektor Berbanding Pangkalan Data Tradisional
Sekarang setelah kita memahami bagaimana dan bagaimana pangkalan data vektor, mari kita bincangkan mengapa : apakah kelebihan yang mereka berikan kepada anda dalam chatbots dan enjin carian?
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.
Cara Membina Ejen AI dengan Keupayaan Carian Pintar
Jika anda baru dalam carian semantik, anda mungkin dibanjiri dengan soalan:
Bagaimanakah saya menyediakan data saya?
Data manakah yang harus saya sertakan?
Model pembenaman manakah yang patut saya gunakan… dan bagaimana saya tahu ia berfungsi?
Nasib baik, anda tidak perlu memikirkan semuanya terlebih dahulu. Berikut ialah cara untuk bermula dalam beberapa langkah mudah:
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.
Bina Keupayaan Carian Lebih Pintar
Dengan kemajuan terkini dalam AI, data yang boleh dicari bukan hanya bagus untuk dimiliki—ia menjadi jangkaan lalai.
Anda tidak perlu menguasai ANN atau benam untuk membina enjin carian yang lebih bijak. Platform kami memberi anda alat pasang dan main untuk carian semantik dan penjanaan penambahan perolehan semula. Tiada persediaan data diperlukan.
Mula membina hari ini . Ia percuma.
Soalan lazim
1. Bagaimanakah saya menilai prestasi pangkalan data vektor?
Anda perlu melihat gabungan kelajuan (seberapa pantas pertanyaan mengembalikan hasil), ketepatan (sejauh mana hasil keputusan itu relevan) dan kebolehskalaan (cara ia mengendalikan banyak data atau pengguna). Cuba jalankan pertanyaan dunia sebenar dan lihat sama ada hasilnya benar-benar berguna .
2. Apakah keperluan penyimpanan untuk data vektor berskala besar?
Ia bergantung pada saiz pembenaman dan jumlah data yang anda gunakan, tetapi vektor padat itu boleh ditambah dengan cepat. Fikirkan GB atau TB jika anda mengindeks berjuta-juta item. Pemampatan dan pengindeksan pintar boleh membantu memastikan perkara itu cekap.
3. Apakah yang berlaku jika dua dokumen yang sangat berbeza mempunyai pemasukan yang serupa disebabkan oleh bunyi bising atau berat sebelah model?
Ia akan membawa kepada hasil carian yang pelik atau tidak berkaitan. Pembetulan yang baik ialah memperhalusi model benam anda atau melapis pada penapis atau semakan kata kunci untuk memastikan keputusan berada di landasan yang betul.
4. Bagaimanakah data vektor diversi dan diuruskan dari semasa ke semasa?
Anda biasanya akan mengurusnya seperti mana-mana set data yang berkembang: menyimpan syot kilat, menjejaki versi model yang dibenamkan dan mengindeks semula apabila kemas kini utama berlaku. Sesetengah platform juga menawarkan alat versi terbina dalam untuk menjadikannya lebih lancar.
5. Adakah mungkin untuk menggabungkan carian kata kunci tradisional dengan carian vektor?
Sudah tentu, ini dipanggil carian hibrid, dan ia memberikan anda yang terbaik daripada kedua-dua dunia — padanan tepat apabila ia penting dan kabur, hasil berasaskan makna apabila perkataan tidak mencukupi. Kebanyakan platform moden menyokongnya di luar kotak.
