Пояснення векторних баз даних: двигун, що стоїть за пошуком RAG та ШІ
Дізнайтеся, як векторні бази даних перетворюють текст на ембеддинги, забезпечують функціонування семантичних пошуків та пайплайнів RAG, а також сприяють створенню реальних AI-застосунків, таких як системи рекомендацій.
Вступ
Штучний інтелект став невід’ємною частиною майже кожного аспекту розробки програмного забезпечення.
Розробники швидше, ніж будь-коли раніше, впроваджують агентів ШІ, створюють системи типу Retrieval-Augmented Generation (RAG) та інтегрують великі мовні моделі у повсякденні продукти.
Проте під усією цією діяльністю існує елемент інфраструктури, який рідко отримує належну увагу:
Векторні бази даних.
Якщо ви коли-небудь замислювалися над тим, як ChatGPT відстежує контекст, як сучасні інструменти пошуку розуміють намір користувача, а не просто знаходять ключові слова, чи як системи RAG дістають релевантну інформацію з колекцій, що містять мільйони документів, то векторні бази даних є тим відсутнім елементом, який усе це поєднує.
До кінця цієї статті ви зможете пояснити:
- Що насправді є векторною базою даних
Проблема з традиційними базами даних
- Політики в галузі кадрів
- Інструкції для співробітників
- Документація до продуктів
- Юридичні контракти
- Внутрішні бази знань
"Скільки днів відпустки я отримую щороку?"
"Кількість днів щорічної відпустки"
Чи бачите ви розбіжність?
Співробітник шукав за запитом „days off.“
У документі використовується термін „vacation entitlement.“
Звичайна база даних зазвичай шукає точні словесні збіги.
Через різницю у точних термінах вона може зовсім не знайти потрібний документ.
Традиційні бази даних добре справляються з:
- Пошуком за точними збігами
- Структурованими запитами
- Відносними даними
Але вони не ефективні у вирішенні завдань, пов’язаних із:
- Значенням
- Контекстом
- Семантичними зв’язками
Саме ця прогалина робить векторні бази даних такими важливими.
Що саме таке вектор?
Розгляньмо це у найпростішій формі.
Людське мислення не обробляє слова як послідовності окремих літер.
Коли ви читаєте слово:
King
Ваш розум миттєво пов’язує це з такими ідеями:
- Королівська влада
- Лідерство
- Корона
- Влада
Ваш мозок ефективно зберігає значення та взаємозв’язки разом.
Цікаво, що моделі машинного навчання роблять щось дуже схоже.
Вони перекладають слова, речення, зображення та цілі документи у масиви чисел, які називаються:
Векторами (або ембеддингами).
Ці числові масиви кодують значення.
Замість того, щоб зберігати сирий текст:
King
Модель замість цього представляє його у числовому вигляді, щось на кшталт:
[0.83, -0.24, 0.67, 0.91, ...]
Тут не мають значення конкретні числові значення.
Насправді важливо те, де цей вектор знаходиться у більш широкому математичному просторі.
Магія ембеддингів
Широко цитований приклад з досліджень у галузі машинного навчання виглядає так:
King - Man + Woman ≈ Queen
Чому такий вид арифметики насправді працює?
Тому що моделі з вбудованими ембеддингами навчаються розпізнавати зв’язки між концепціями, а не лише ізольовані визначення.
Терміни з схожими значеннями опиняються поруч один з одним у цьому векторному просторі.
Наприклад:
- «Собака» знаходиться поруч із «Цуценям»
- «Кіт» знаходиться поруч із «Котеням»
- «Лікар» знаходиться поруч із «Фахівець у галузі охорони здоров’я»
Ця близькість дозволяє системам ШІ міркувати про значення, а не покладатися виключно на точні формулювання.
Що таке векторна база даних?
Векторна база даних — це спеціально створена система для зберігання ембеддингів та їх ефективного пошуку.
Замість запитів у форматі:
«Які документи містять саме це слово?»
Тепер можна ставити запити у форматі:
«Які документи мають схоже значення?»
Під час роботи база даних знаходить вектори, які розташовані найближче до вашого вектора запиту.
Цей механізм пошуку називається:
Пошук схожості
Він працює надзвичайно швидко, навіть під час обробки мільйонів збережених документів.
Як RAG використовує бази даних векторів
Одним із найважливіших сценаріїв використання баз даних векторів сьогодні є:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Стандартний LLM можна уявити студентом, який складає іспит без підручника.
Такий студент може користуватися лише тим, що запам’ятав заздалегідь.
Якщо відповідь лежить поза межами того, що він вивчав, він може:
- Здогадуватися
- Створювати хибні уявлення
- Відповідати неправильно
Тепер уявіть того самого студента, який складає іспит із підручником.
У таких умовах він може:
- Прочитати запитання
- Шукати інформацію в підручнику
RAG працює саме за цим принципом.
Робочий процес
Крок 1: Перетворення документів на векторні представлення
Кожен джерельний документ перетворюється на векторне представлення.
Крок 2: Зберігання їх у векторній базі даних
Ці вектори потім індексуються для можливості швидкого пошуку пізніше.
Крок 3: Перетворення запиту користувача на векторне представлення
Надійшлий запит відображається у тому самому векторному просторі.
Крок 4: Пошук схожих документів
Векторна база даних вибирає фрагменти, які найбільш схожі на запит.
Крок 5: Надсилання контексту до LLM
Усе, що було знайдено, передається моделі разом із початковим запитом.
Крок 6: Створення остаточної відповіді
LLM потім формує відповідь, засновану на реальному отриманому контенті, а не на чистих припущеннях.
Цей підхід суттєво зменшує кількість галюцинацій та підвищує точність відповідей.
Чому важливе розділення документів на частини
Початківці в цій галузі часто зосереджують увесь свій інтерес на виборі „правильної“ бази даних векторів.
Насправді якість пошуку часто залежить більше від того, як саме ви розділяєте документи на частини.
Якщо частини занадто великі
Погіршується точність.
Ключові деталі залишаються прихованими всередині надто широких частин.
Якщо частини занадто малі
Втрачається контекст.
Система ризикує знаходити фрагменти, які самі по собі не мають достатнього значення.
Розумна початкова конфігурація виглядає так:
- Частини розміром приблизно 300–500 токенів
- Перекриття між частинами у розмірі 50–100 токенів
Ще ефективніший підхід:
Використовуйте семантичне розділення на частини, коли це можливо.
Правильна стратегія розділення на частини може покращити якість отримання даних більше, ніж заміна бази даних.
Популярні варіанти векторних баз даних
ChromaDB
Цей варіант ідеальний, якщо ви тільки починаєте.
Що робить його привабливим:
- Простий у налаштуванні
- Чудово працює на власному комп’ютері
- Гармонійно інтегрується з LangChain
- Чудовий середовище для вивчення принципів роботи RAG
Qdrant
Цей варіант ідеальний, коли головним пріоритетом є продуктивність.
Що він пропонує:
- Код на відкритому коді
- Написаний на Rust для швидкості
- Швидка робота з ефективним використанням пам’яті
- Добре організована та детальна документація
Pinecone
Це найкращий вибір для розгортання на продакшн-рівні.
Його переваги:
- Повністю керована інфраструктура
- Автоматичне масштабування зі зростанням попиту
- Простота розгортання
- Широке використання у системах штучного інтелекту корпоративного рівня
Weaviate
Ця база даних відмінно підходить для сценаріїв гібридного пошуку.
Вона поєднує:
- Пошук за схожістю на основі векторів
- Традиційний пошук за ключовими словами
Поєднання цих двох підходів часто забезпечує кращі результати пошуку під час роботи в продакшені.
Застосування за межами технології Retrieval-Augmented Generation
Поширеним хибним уявленням є те, що векторні бази даних корисні лише для систем у стилі чат-ботів.
Це зовсім не так.
Рекомендації музики в Spotify
Spotify перетворює ваш історій прослуховування на векторні представлення.
Потім він шукає пісні, чиї закономірності схожі на ваші.
Саме цей механізм дозволяє знаходити фільми та серіали, які ви раніше не бачили, але все одно будете насолоджуватися ними.
Рекомендації на Netflix
Netflix використовує схожу техніку для пропонування фільмів та серіалів.
Візуальний пошук у Pinterest
Припустимо, ви завантажуєте фото вітальні.
Pinterest перетворює це зображення на векторний ембеддинг та шукає зображення, які виглядають подібно.
Безпека та виявлення загроз
Типова поведінка зазвичай збирається в певні групи у векторному просторі.
Поведінка, що відхиляється від норми, знаходиться далеко від цих груп.
Це розмежування дозволяє виявляти аномалії та потенційні інциденти безпеки.
Простий спосіб це зрозуміти
Коли ви стикаєтесь з будь-яким продуктом на основі ШІ, запитайте себе:
- Чи можна представити ці дані у вигляді векторів?
Якщо ви відповідаєте «так» на ці запитання, існує велика ймовірність того, що на задньому плані працює векторна база даних.
Це стосується багатьох галузей:
- Асистенти на основі штучного інтелекту для спілкування
- Механізми рекомендацій
- Інструменти семантичного пошуку
- Пошук на основі зображень
- Виявлення шахрайства
- Моніторинг кібербезпеки
Повторюваний патерн у всіх цих випадках по суті є таким:
Перетворення → Зберігання → Пошук → Отримання → Генерація
Заключні міркування
Векторні бази даних належать до найважливіших елементів інфраструктури, які формують сучасний ландшафт штучного інтелекту.
Вони надають машинам можливість здійснювати пошук за значенням, а не лише на основі збігу ключових слів.
Вони є основою підходів RAG, штучних інтелектуальних агентів, систем рекомендацій, семантичного пошуку та багатьох інших сценаріїв використання.
Якщо ви розвиваєте навички у галузі інженерії штучного інтелекту, розуміння принципів роботи векторних баз даних більше не є просто корисним навичком.
Це тепер основна компетенція.
Як тільки ви зрозумієте цю концепцію, ви помітите, що векторні бази даних зустрічаються скрізь у світі штучного інтелекту.
Пов’язана література
- Vector Databases Explained: How Machines Search by Meaning — Дізнайтеся, як векторні бази даних перетворюють текст на числові ембеддинги для забезпечення семантичного пошуку та в чому їхні відмінності від традиційних баз даних.