Адказанне пра базах дадзэных вектароў: двайнер за RAG і пошук у тэхналогіях AI

Вступ

Штучныя інтэлекты сталі частью практычна кожнага аспекта розробкі програмнага забезпечэння.

Разработчыкі шырока распространяюць агенты на базе ШІ, ствараюць системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) і ўскорана вбудовуюць большыя мовныя моделі ў повсякдзенные продукты быстрэй, чым будзь-колі раней.

Аднак пад усімі гэтыми дзеяннямі знаходзіцца інфраструктурны элемент, які рэдка калі атрымоўвае належную ёму увагу:

Базы дадзэння вектароў.

Якща вы калі-небудзь задаваліся пытанням, як ChatGPT фіксуе контэкст, як сучасныя інструменты пошуку разумеюць намер замест таго, каб проста падбіраць ключавыя словы, або як системы RAG выкарыстоўваюць мільйоны дакументаў, каб знайсці актуальныя факты, то базы дадзэння вектароў — гэта нехватны элемент, які ўсё гэта з’едынае.

Калі вы дачытайце гэтыя статтю, вы должны быць у стане поясніць:

• Што на самай працэ ёсць база дадзэння вектароў

Чаму традыцыйныя базы дадзэных не падходzą для задач ШІ

Як функцыонуюць эмбеддінгі пад капотам

Чаму векторныя базы дадзэных неабходны для техналогій RAG

Калькі варыянтав векторных баз дадзэных ўжоўцца шырока

Дзе гэтыя системы выкорыстоўваюцца паza чат-ботамі

Проблемы традыцыйных баз дадзэных

Уявіце сцэнарый, калі вам паставяюць задачу стварыць внутранняга асистента ШІ для компаніі.

Этая компанія зберагае тыясячы файлаў:

• Палітыкі кадровага аддзелу
• Інструкцыі для працавальнікаў
• Дакументацыю да продуктав
• Правовыя контракты
• Внутраннія базы знаёмых

Падазроўце, працавальнік запішвае такы вопыт:

"Сколькі дзён выпачатку я магу атрымаць ў кожны год?"

Але адпаведны файл з палітыкай на самае працоўвае з іншым формулюванням:

"Права на ўсёлетнія канікулы"

Чы гледзіце разнаку?

Савец працоўніка выканаў пошук за адмовай «days off.»

У дасягліку сказана пра «права на вакацыю.»

Звычайныя базы дадзеных зазвычай выканаюць пошук за буквальным адпаведненням слоў.

Чырвоне, калі тэрміны не адпаведнае, гэта можа зусім не дапамогчы знайсці правильны дасяглік.

Традыцыйныя базы дадзеных адлучна справляюцца з:

• Пошукам адносова точных адпаведненняў
• Структураванымі запитамі
• Реляцыйнымі дадзенымі

Але яны не так эфектывны ў кантэксте:

• Значэння
• Кантэксту
• Семантычных адносаў

Самэ гэтае недастатку і ўзначае, чаму вектарныя базы дадзеных такія важныя.

Што такое вектар?

Давайце раз’яснім гэта як магчыма простаю мовай.

Людская канцэпцыя не перакладвае слова як рядкі адсутных літер.

Калі вы чытаете слова:

King

Ваш ум адразу ж паў’язвае гэта з такімі ідэямі:

• Корыста з праваў на аднароджанне
• Кяпіўнеча
• Корона
• Влада

Ваш мозг эфектыва зберагае значэння і ўзаінтаракцыі разам.

Цікава тое, што моделі машыннага навчання рабяць нешта аднойчы сэроднее.

Яны перакладаюць словы, рэчы, зображэння і цэлыя дакументы у масівы чисоў, якія называюцца:

Вектарамі (або імбеддінгамі).

Этыя числовыя масівы кодуюць значэння.

У замяне таго, каб заставіць чысты текст:

King

Модэль замест таго представляе яго у числовай форме, што ўдзеймае такі вачымку:

[0.83, -0.24, 0.67, 0.91, ...]

Конкрэтныя числовыя значэння тут не маюць значэння.

Насправды важліва тое, дзе этот вектар знаходзіцца ў шырэйшым матэматычным прасторе.

Чары імбеддінгаў

Шырока цитаваная ілюстрацыя з даследжэнняў у галіне машыннага навчання выглядае так:

King - Man + Woman ≈ Queen

Чаму такі арыметычныя вырахункі насправды працуюць?

Таму што моделі-эмбеддынгі трэнуюцца на выявленне звязкаў между панямі, а не толькі ізолятых вызначэнняў.

Тэрміны з супараднымі значэннямі апошней знаходзяцца поблізу адзінага другога ў гэтым векторным прасторы.

Напрыклад:

• «Сябец» знаходзіцца поблізу «Цуценя»
• «Кацка» знаходзіцца поблізу «Коткі»
• «Лекар» знаходзіцца поблізу «Медык»

Гэтая блізкасць дазволяе системам ШІ рассуждаць пра значэння, а не паследаваць выключна на точныя формулюванні.

Што такое векторная база дадзэнняў?

Векторная база дадзэнняў — это спецыяльна створаная система для зберагачэння эмбеддынгіў і ўпорядкованага пошуку ў іх.

У змену на запыткі типу:

«Калія дакументы маюць гэтае точна слова?»

Тепер можна ставіць запыткі такія:

«Калія дакументы маюць супарадныя значэння?»

У сэрцах базы дадзейнашчыны выкарыстоўваецца механізм, які шукае вектары, якія знаходзяцца ў найбліжэйшым адступе да вашага вектара запиту.

Этот механізм пошуку называецца:

Пошук сэроднечы

Ён выконваецца чырвона адзінакова быстро, нават калі трэба прасканаваць мільйоны збераглых дакументаў.

Як RAG выкарыстоўвае базы вектарных дадзейнашчын

Адныя з найважлівейшых сфер прыменення баз вектарных дадзейнашчын сёгодні — це:

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Стандартны LLM можна уявіць як студента, які складае іспыт без кніги.

Такі студент можа апыляцца толькі тым, што запамятаў ранейш.

Калі адпаведзь знаходзится за межамі таго, што ён вучыўся, ён можа:

• Здагадвацца
• Ствараць халюцинаціі
• Даўці некоректную адпаведзь

Тепер уявіце таго ж студента, які складае іспыт з кнігай.

У такім разе ён можа:

1. Прачытаць запитанне
2. Прашукаць у падручніку

Знайдзіце вялікантны фрагмент

Аналізаваце яго, каб сформулараваць адказ

RAG працуе самэйш па гэтым прынцыпе.

Процес работы

Крок 1: Канвертаванне дакументаў у вектарныя представленні

Кожны дакумент-выхаднік канвертуецца у вектарную рэпрэзентацыю.

Крок 2: Хранэнне іх у вектарной базе дадзеных

Этыя вектары пасля таго індексуюцца, каб у майбутнім было можна шырока адшукаць інфармацыю.

Крок 3: Канвертаванне запиту корыстніка у вектарны представленні

Прыйшыты запит перакладаецца у той самы вектарны прастор.

Крок 4: Пошук падобных дакументаў

Вектарная база дадзеных выкарыстоўвае часткі, якія наіболей супарадныя з запитам.

Крок 5: Адправка контэксту да LLM

Усё, што было знайдзена, перадаецца модэлю разам з первым запитам.

Крок 6: Стварэнне фінальнага адказу

LLM пасля таго стварае адпаведны адказ, які базуецца на рэальнай інфармацыі, якая была атрымавана, а не на чыстых здогадках.

Такі падход значна зменшае колькість галюцынацый і падвайшае точнасць адказаў.

Чаму важна разбівка дакументаў на часткі

Новачкі ў гэтым сферы часта зосераджваюць усю сваю увагу на выборы „правильнай“ базы дадзеных у вектарны формат.

У рэальнасці якасць атрымання інфармацыі часта залежыць больш ад таго, як вы разбіваеце сваі дакументы на часткі.

Якщо часткі занадта вялікі

Падвышаецца памылкавасць.

Ключовыя деталі залишаюцца пад занадта шырокімі часткамі.

Якщо часткі занадта маленькі

Зяйначэнне губіцца.

Сістэма рызыкуе атрымаць фрагменты, якія самі па сабе не несуць достатню значымасць.

Разумна пачатковая настройка выглядае так:

• Часткі па 300–500 токэнаў
• Перакрыцча ў 50–100 токэнаў межу часткамі

Іншы, ўсё бол эфектыўны падход:

Застаўляйце сэмантычнае раздзеленне дадзеных калі тое можліва.

Правильны падбор стратэгіі раздзелення можа паспрабаваць падняць якосьць выкарыстоўвання дадзэных лепш, чым замена самай базы дадзэных.

Асаблівыя варыянты баз дадзэных на аснове вектораў

ChromaDB

Гэты варыянт ідеальны, якщо вы толькі пачынаеце сваю дзейнасць.

Што ў яго прыемнае:

• Проста ў наладзе
• Чыста працюе на вашай сабе машыне
• Шматкава інтегруецца з LangChain
• Чудоўны сераўер для адучэння прыроды работы RAG

Qdrant

Гэты варыянт выдзеляецца, калі главны прыоритэт – высокая скорасць.

Што ён прыносіць:

• Код на адкрытым коде
• Напісаны на Rust для высокай скорасці
• Шырока праця з эфектывае выкарыстоўванне памяці
• Чытаўная, дакладная документацыя

Pinecone

Гэты варыянт – лепшы выбор для практычнага выкарыстоўвання у прымэтных умовах.

Ягоя супэрнасці:

• Полныя адмініструемыя інфраструктуры
• Автаматычна нараджэнне ў меру зростання патрабаванняў
• Проста для развяртання
• Шырока аднаходзіцца ў системах AI на рэвэню

Weaviate

Эта база дадзеных адзінокае ў сцэнарыях гібрыдных пошукоў.

Ў яе аб’еднаны:

• Пошук на адпоўненасць на адвектах
• Традыцыйны пошук на ключоўых словах

Спалучэнне гэтых двух падходаў часта дае лепшыя рэзультаты пошуку, калі система працюе ў рэальных умовах.

Застосоўанні за межамі Retrieval-Augmented Generation

Паўзучая хыбная думка — што базы дадзеных на адвектах патрэбны толькі для систем у стыле чат-ботаў.

Гэта зусім не так.

Рэкамендацыі песней у Spotify

Spotify ператварае вашу історыю праслухоўвання ў адвектныя представленні.

Потым ён шукае песні, чыя патэрны адпоўнююць вашы.

Гэты механізм дапамагае выявляць фільмы і серыялы, якія вы раней не бачылі, але працоўна спадабяюцца.

Рэкамендаціі на Netflix

Netflix выкарыстоўвае падобную тэхніку для працовых рэкамендацый фільмаў і серыялов.

Візуальны пошук на Pinterest

Спадзяймося, вы заваносіце фота зальні.

Pinterest ператварае гэтыя зображэння на векторы і шукае фота, якія візуальна супадаюць з імі.

Безпека і выяўленне аблыкаў

Тыповая поведзенчасць зазвычай скупляецца ў вектарнам прасторе.

Паведзенчасць, якая адхоўляецца ад нормы, з’являецца далека ад гэтых кластэраў.

Гэтае аддзеленне дапамагае выяўляць анамаліі і патэнцыяльныя аблыкі ў безпецы.

Просты спосаб працавання з гэтым

Калі вы сталкнуліся з будзь-ям продуктам на адной з тэхналогій AI, запытайце сябе:

1. Чы могуць гэтыя даны быць представленыя як векторы?

Чы гэта дадзе ценна, якшто было б мерыць сэроўнатосць між элементамі?

Чы важліва тут можлівасць выкарыстоўвання рэлевантных элементаў?

Якшо вы адпаведзілі «так» на гэтыя запытанні, ў великай меры верагодна, што за кулісамі працюе векторная база дадзеных.

Гэта стосуецца багацьох сфер:

• Асистэнты на базе штучнага інтэлекту
• Механізмы рекамендацый
• Інструменты сэмантычнага пошуку
• Пошук на адной з аўтарысаў
• Автентыфікацыя шахрайства
• Монітарынг кібербезпекі

Паўтараючыся патэрн у всіх гэтых прыкладах ў сутнасці такі:

Канвертаваць → Храніць → Пошук → Адзысквач → Генераваць

Заключныя меркі

Векторныя базы дадзеных належаць да найважлівейшых элементаў інфраструктуры, якія формуюць сучасную сферу штучнага інтэлекту.

Яны даюць машынам можлівасць вести пошук на адной з значэнняў, а не толькі на падабенствах ключоўых слоў.

Яны ўтвараюць аснову практык RAG, агентаў AI, систем рэкамендацый, семантічнага пошуку і шматлікоў іншых сцэнарыяў выкарыстоўвання.

Якщо вы розвіваеце навыкі ў інжынерыі AI, розумеўце працэсы вектарных баз дадзеных стала не проста корыстным навыкам.

Це тепер асновная кваліфікацыя.

Колі вы зрозумеете гэтыя прынцыпы, вы пабачыце, што вектарныя базы дадзеных выкорыстоўваюцца па всім свету ў сфере AI.

Спаднія матэрыялы

• Вектарныя базы дадзеных: як машыны шукаюць па значэнні — Дазнаецеся, як вектарныя базы дадзеных ператвараюць тэкст у числовыя ембеддынгі для забезпечэння семантічнага пошуку, і якія ў іх разліки з традыцыйнымі базамі дадзеных.

Розумеўце памяці AI: ад контэксту, імбеддынгаў, RAG да параметраў модэля — У этай стацыі пояснюецца, як системы AI насправдзе запамячаюць інфармацыю, пры чым рассматрываюцца контэкстныя віндавы, імбеддынги, векторныя базы дадзэння, технологія RAG і параметры модэля.

Аналіз векторных баз дадзэння для высокаскорасной семантычнай пашуку — Узнаём практычную методыку на Node.js і Python для тэставання векторных баз дадзэння пад реалістычным навантажэнням, каб зробіць правильныя рашынкі ў архітэктуры і масштабаванні.

Як насправды працуюць вектарныя базы дадзейнаў: ад эмбеддінгаў да гібрыдных пошукавых сістэм — Апяшвае, як эмбеддінгі кодуюць значэння, як растуе скорасць пошуку за сэмантычнасцю і індексавання, а таксама калі гібрыдны пошук і вектарныя базы дадзейнаў практычна падходяць для корпаратывных AI-сістэм.

Выбір і налаштаванне модэляў эмбеддінга для прымення ў RAG-сістэмах — Дазваляе дазнацца, як модэлі эмбеддінга ператвараюць тэкст у вектары, якія можна шукаць, чаму слоўнік домэнынашкоджае сэмантычнаму пошуку, і як выбіраць, стыскаць і налаштаваць модэлі для прымення ў RAG-сістэмах.

Чаму RAG у прыметнай эксплуатацыі выходзіць за межы спецыяльных баз дадзеных вектараў — Аналізуецца, чаму самастоятельныя базы дадзеных вектараў трапляюцца на другі план у системах RAG у прыметнай эксплуатацыі, і як гібрыдныя методы пошуку, фільтрацыі і аб’еднаныя шары дадзеных перацвараюць структуру такіх систем.