ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร
ข้อมูลมีหลายรูปแบบ ข้อมูลบางอย่างไม่มีโครงสร้าง–เช่น เอกสารข้อความ สื่อสมบูรณ์ และเสียง–และบางอย่างมีโครงสร้าง–เช่น ข้อมูลบันทึกแอปพลิเคชัน ตาราง และกราฟ นวัตกรรมด้าน ปัญญาประดิษฐ์ และ แมชชีนเลิร์นนิ่ง (AI/ML) ทำให้เราสามารถสร้างโมเดล ML ประเภทหนึ่งได้ซึ่งก็คือโมเดลฝัง การฝังเข้ารหัสข้อมูลทุกประเภทลงในเวกเตอร์ที่จับความหมายและบริบทของเนื้อหา สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันโดยการค้นหาจุดข้อมูลที่ใกล้เคียง วิธีการค้นหาเวกเตอร์ช่วยให้ได้รับประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใคร เช่น การถ่ายภาพด้วยสมาร์ทโฟนของคุณและค้นหาภาพที่คล้ายคลึงกัน
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ให้ความสามารถในการเก็บและดึงเวกเตอร์เป็นจุดที่มีมิติสูง พวกเขาเพิ่มความสามารถเพิ่มเติมสำหรับการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด ที่มีประสิทธิภาพและรวดเร็วในพื้นที่มิติ N โดยทั่วไปจะขับเคลื่อนโดยดัชนีเพื่อนบ้านใกล้สุดของ K (k-NN) และสร้างด้วยอัลกอริทึม เช่น อัลกอริทึม Hierarchical Navigable Small World (HNSW) และ Inverted File Index (IVF) ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีความสามารถเพิ่มเติม เช่น การจัดการข้อมูล ความทนทานต่อความเสียหาย การยืนยันตัวตน และการควบคุมการเข้าถึง และกลไกการสืบค้น
เหตุใดฐานข้อมูลเวกเตอร์จึงมีความสำคัญ
นักพัฒนาของคุณสามารถจัดทำดัชนีเวกเตอร์ที่เกิดจากการฝังลงในฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถค้นหาเนื้อหาที่คล้ายกันโดยการสืบค้นเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้เคียง
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ให้วิธีการดำเนินการฝังโมเดล การพัฒนาแอปพลิเคชันมีประสิทธิผลมากขึ้นด้วยความสามารถของฐานข้อมูล เช่น การจัดการทรัพยากร การควบคุมความปลอดภัย ความสามารถในการปรับขนาด ความทนทานต่อความเสียหาย และการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพผ่านภาษาการสืบค้นที่ซับซ้อน
ในที่สุดฐานข้อมูลเวกเตอร์จะช่วยให้นักพัฒนาสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ไม่เหมือนใคร ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ของคุณสามารถถ่ายภาพบนสมาร์ทโฟนเพื่อค้นหาภาพที่คล้ายกัน
นักพัฒนาสามารถใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงประเภทอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลเมตาได้โดยอัตโนมัติจากเนื้อหา เช่น รูปภาพและเอกสารที่ถูกสแกน พวกเขาสามารถจัดทำดัชนีข้อมูลเมตาควบคู่ไปกับเวกเตอร์เพื่อเปิดใช้งานการค้นหาแบบผสมทั้งคีย์เวิร์ดและเวกเตอร์ นอกจากนี้ยังสามารถหลอมรวมความเข้าใจเชิงความหมายเข้ากับการจัดอันดับความเกี่ยวข้องเพื่อปรับปรุงผลการค้นหา
นวัตกรรมด้าน ปํญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ (AI) ได้แนะนำโมเดลประเภทใหม่ๆ เช่น ChatGPT ที่สามารถสร้างข้อความและจัดการการสนทนาที่ซับซ้อนกับมนุษย์ได้ บางคนสามารถทำงานได้หลายรูปแบบ ตัวอย่างเช่น บางโมเดลอนุญาตให้ผู้ใช้อธิบายภูมิทัศน์และสร้างรูปภาพที่เหมาะกับคำอธิบาย
อย่างไรก็ตาม โมเดลช่วยสร้างมีแนวโน้มที่ผลลัพธ์เพี้ยน ยกตัวอย่างเช่น Chatbot ทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดได้ ฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถเสริมโมเดล AI สร้างสรรค์ได้ พวกเขาสามารถให้ฐานความรู้ภายนอกสำหรับแชทบอท AI สร้างสรรค์และช่วยให้แน่ใจว่าพวกเขาให้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือ
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้อย่างไร
โดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูลเวกเตอร์จะใช้เพื่อขับเคลื่อนกรณีการใช้งานการค้นหาเวกเตอร์ เช่น การค้นหาด้วยภาพ ความหมาย และหลายรูปแบบ ไม่นานมานี้ พวกเขาจับคู่กับโมเดลข้อความปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างเจ้าหน้าที่อัจฉริยะที่มอบประสบการณ์การค้นหาเชิงสนทนา พวกเขายังสามารถป้องกันไม่ให้โมเดล AI ช่วยสร้างจากคิดเองเออเอง ซึ่งอาจทำให้แชทบอทให้การตอบสนองที่ไม่เป็นข้อเท็จจริงแต่น่าเชื่อ
กระบวนการพัฒนาเริ่มต้นด้วยการสร้างโมเดลการฝังที่ออกแบบมาเพื่อเข้ารหัสคลังภาพ เช่น ภาพผลิตภัณฑ์ให้เป็นเวกเตอร์ กระบวนการนำเข้าข้อมูลเรียกอีกอย่างว่าการเติมข้อมูล ขณะนี้ นักพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถใช้ฐานข้อมูลเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันโดยการเข้ารหัสรูปภาพผลิตภัณฑ์และใช้เวกเตอร์เพื่อการสืบค้นรูปภาพที่คล้ายกัน
ภายในโมเดลดัชนีเพื่อนบ้านใกล้สุดของ K (k-NN) ช่วยให้ดึงเวกเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และใช้ฟังก์ชันระยะทาง เช่น โคไซน์ เพื่อจัดอันดับผลลัพธ์ตามความคล้ายคลึงกัน
ใครใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์
ฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างประสบการณ์การค้นหาเวกเตอร์ นักพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถใช้โมเดลโอเพนซอร์ส เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติ (ML) และบริการโมเดลพื้นฐานเพื่อสร้างการฝังและเติมข้อมูลลงฐานข้อมูลเวกเตอร์ สิ่งนี้ต้องการความเชี่ยวชาญด้าน ML เพียงเล็กน้อย
ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรสามารถสร้างการฝังที่ปรับแต่งอย่างเชี่ยวชาญและดำเนินการผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์ สิ่งนี้สามารถช่วยให้พวกเขาส่งมอบโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เร็วขึ้น
ทีมปฏิบัติการได้รับประโยชน์จากการจัดการโซลูชันเมื่อเวิร์กโหลดฐานข้อมูลที่คุ้นเคย พวกเขาสามารถใช้เครื่องมือและ Playbook ที่มีอยู่
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีประโยชน์อย่างไร
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยให้นักพัฒนาคิดค้นและสร้างประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใครซึ่งขับเคลื่อนโดยการค้นหาเวกเตอร์ พวกเขาสามารถเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ (AI) และลดความซับซ้อนของการดำเนินงานของเวิร์กโหลดแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นทางเลือกในการสร้างบนดัชนีเพื่อนบ้านใกล้สุดของ K (k-NN) ดัชนีประเภทนี้ต้องการความเชี่ยวชาญและวิศวกรรมเพิ่มเติมเพื่อใช้ ปรับแต่ง และดำเนินการ
ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ดีจะจัดเตรียมแอปพลิเคชันที่มีพื้นฐานผ่านคุณลักษณะต่างๆ เช่น การจัดการข้อมูล ความทนทานต่อความเสียหาย คุณลักษณะด้านความปลอดภัยที่สำคัญ และกลไกการสืบค้น ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการตามเวิร์กโหลดเพื่อลดความซับซ้อนของการปรับขนาด รักษาความสามารถในการปรับขนาดสูง และรองรับข้อกำหนดด้านความปลอดภัย
ความสามารถต่างๆ เช่น กลไกสืบค้นข้อมูลและ SDK ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้นักพัฒนาดำเนินการสืบค้นขั้นสูง (เช่น การค้นหาและการกรอง) ในข้อมูลเมตาซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการค้นหา k-NN พวกเขายังมีตัวเลือกในการใช้โมเดลการให้คะแนนความเกี่ยวข้องแบบไฮบริดที่ผสมผสานโมเดลความถี่คำศัพท์แบบดั้งเดิม เช่น BM25 กับคะแนนเวกเตอร์เพื่อปรับปรุงการดึงข้อมูล
ปัญหาของฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร
ฐานข้อมูลเวกเตอร์มีความท้าทายหลายอย่างเช่นเดียวกับเทคโนโลยีฐานข้อมูลอื่นๆ จะมีการขับเคลื่อนอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาด ความแม่นยำในการประมาณ ประสิทธิภาพเวลาแฝง และเศรษฐศาสตร์
ในฐานะที่เป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่ ฐานข้อมูลเวกเตอร์จำนวนมากจำเป็นต้องเติบโตบนความสามารถของฐานข้อมูลหลัก เช่น ความปลอดภัย ความยืดหยุ่น การรองรับการปฏิบัติงาน และการรองรับเวิร์กโหลดที่หลากหลาย สิ่งนี้จะมีความสำคัญเนื่องจากแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ (AI) เติบโตเต็มที่และต้องการมากกว่าการค้นหาเวกเตอร์
AWS จะรองรับข้อกำหนดฐานข้อมูลเวกเตอร์ของคุณได้อย่างไร
Amazon Web Services (AWS) ให้บริการมากมายสำหรับความต้องการฐานข้อมูลเวกเตอร์ของคุณ:
- Amazon OpenSearch Service ทำให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกเชิงโต้ตอบ การตรวจสอบแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ การค้นหาเว็บไซต์และอื่นๆ สำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์ คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุดของ K (k-NN) ได้ใน OpenSearch Service
- Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition และ Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for PostgreSQL รองรับส่วนขยาย pgvector เพื่อเก็บการฝังจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ในฐานข้อมูลของคุณและทำการค้นหาความคล้ายคลึงกันที่มีประสิทธิภาพ
- Amazon Neptune ML เป็นความสามารถใหม่ของ Neptune ที่ใช้ Graph Neural Networks (GNN) ซึ่งเป็นเทคนิค ML ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับกราฟ เพื่อให้สามารถคาดการณ์ได้ง่าย รวดเร็ว และแม่นยำยิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูลกราฟ
- การค้นหาเวกเตอร์สำหรับ Amazon MemoryDB รองรับการจัดเก็บเวกเตอร์นับล้านโดยมีการสืบค้นมิลลิวินาทีหลักเดียวและเวลาตอบสนองการอัพเดต และสอบถามหลายหมื่นต่อวินาที (QPS) ที่การเรียกคืนมากกว่า 99%
- Amazon DocumentDB (พร้อมความเข้ากันได้ MongoDB) รองรับการค้นหาเวกเตอร์ซึ่งเป็นความสามารถใหม่ที่ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บดัชนีและค้นหาเวกเตอร์นับล้านที่มีเวลาตอบสนองมิลลิวินาที ด้วยการค้นหาเวกเตอร์สำหรับ Amazon DocumentDB คุณสามารถตั้งค่า ใช้งาน และปรับขนาดฐานข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชัน ML ของคุณได้
เริ่มต้นใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์บน AWS โดยการสร้างบัญชีวันนี้
