Was ist eine Vektordatenbank und wie fördern sie die KI?

Was ist eine Vektordatenbank und wie fördern sie die KI?
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Vektordatenbanken haben aufgrund der weit verbreiteten Verfügbarkeit vorab trainierter KI-Modelle einen Aufschwung erlebt. Obwohl es das Konzept einer Vektordatenbank schon seit mehreren Jahrzehnten gibt, können Vektordatenbanken erst jetzt, im Zeitalter großer Sprachmodelle (LLMs), ihr volles Potenzial nutzen.





Vektordatenbanken sind besonders hilfreich in Anwendungen wie Empfehlungssystemen, Bildähnlichkeitssuche, Anomalieerkennung, Gesichtserkennung und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache.



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Was genau ist eine Vektordatenbank? Wie funktioniert es und wann sollten Sie sie nutzen, um die KI-Fähigkeiten zu steigern?





Was ist eine Vektordatenbank?

Eine Vektordatenbank ist eine Möglichkeit, Informationen mithilfe von Vektoren zu speichern. Im Gegensatz zur üblichen Form von Datenbanken, die Daten als tabellarische Listen organisieren, organisieren Vektordatenbanken Daten über hochdimensionale Vektoren. Diese Vektoren können dann im mathematischen Raum als Vektoreinbettungen dargestellt werden.

Vektordatenbanken sind wichtig, da sie diese Vektoreinbettungen enthalten und Funktionen wie Indizierung, Distanzmetriken und Ähnlichkeitssuche basierend auf Vektoreinbettungen bereitstellen.



Vektordatenbanken sind Dienste, die leicht in ein vorab trainiertes Modell integriert werden können, von denen viele eines benötigen API-Schlüssel für den Zugriff auf den Dienst .

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Was sind Vektoreinbettungen?

Vereinfacht ausgedrückt sind Vektoreinbettungen oder einfach Einbettungen numerische Darstellungen eines Subjekts oder eines Wortes. Beispielsweise könnte eine zweidimensionale Einbettung wie „2, -3“ aussehen, wobei 2 zwei Einheiten in positiver Richtung entlang der x-Achse darstellt, während –3 negative drei Einheiten entlang der y-Achse darstellt. Während eine dreidimensionale Einbettung wie „2, -3, 5“ aussehen würde, platziert „Fünf“ den Datenpunkt um 5 Einheiten in der positiven Richtung der Z-Achse.



Zwei- und dreidimensionale Vektoren

Mehr Dimensionen bieten mehr Kontext dazu, was ein Datenelement sein soll. Die Anzahl der in Vektordatenbanken verwendeten Dimensionen liegt häufig zwischen 100 und 300 Dimensionen für NLP und mehreren Hundert für Computer Vision.

Die Generierung von Vektoreinbettungen erfordert die Verwendung von Vektoreinbettungsmodellen und -tools wie BERT, CNNs und RNNs.



Warum sind Vektoreinbettungen wichtig?

Durch die Möglichkeit, die Position von Daten im mathematischen Raum darzustellen, können Computer die Beziehung zwischen Datenpunkten und deren starke Korrelation zueinander verstehen. Durch die Kenntnis des Korrelationsgrads zwischen den einzelnen Datenpunkten ist ein KI-Modell in der Lage, Abfragen kontextbezogen zu verstehen, wie es ein Mensch tun würde.

Ohne Verständnis von Semantik oder Kontext kann eine KI logisch korrekte, aber kontextuell falsche Antworten liefern. Beispielsweise könnte die KI den Satz „Er hatte schweres Herz, als er wegging“ fehlinterpretieren als einen Mann mit einer Herzerkrankung und nicht als einen Mann, der sich traurig oder belastet fühlt.

Wie Vektordatenbanken zur Steigerung der KI beitragen

Vektoreinbettungen sind wichtige Komponenten beim Training verschiedener Arten von KI-Modellen. Um die Vorteile der Verwendung von Vektoreinbettungen zu maximieren, ist es wichtig, über eine spezielle Datenbank zu verfügen, die Vektoreinbettungen speichern, indizieren und abfragen kann. Darüber hinaus steigern Vektordatenbanken Ihre KI, indem sie eine schnelle, zuverlässige und skalierbare Datenbank sind, die kontinuierlich dabei helfen kann, ein KI-Modell zu erweitern und zu trainieren.

Da Vektordatenbanken die Fähigkeiten eines KI-Modells erweitern können, können Unternehmen und Organisationen eine Vektordatenbank für verschiedene Anwendungen nutzen, darunter:

  • Suchmaschinen: Manchmal wissen die Leute nicht, welche Schlüsselwörter sie bei der Abfrage verwenden sollen. Eine Vektordatenbank hilft dem System, Ihre Anfrage zu verstehen, indem sie den Kontext analysiert und die Schlüsselwörter mit der stärksten Korrelation zu Ihrer Anfrage abruft.
  • Empfehlungssysteme: Da Vektordatenbanken in Kombination mit einem großen Sprachmodell und Speicher äußerst effizient beim Speichern und Abrufen von Daten sind, kann ein KI-System im Laufe der Zeit Dinge lernen, die einer Person gefallen. Dies kann dann automatisch von einer Anwendung abgefragt werden, um verschiedene Dinge zu empfehlen, die eine Person interessieren könnten.
  • Bild- und Videoanalyse: Mit Video- und Bildeinbettungsmodellen können KI-Modelle so optimiert werden, dass sie mit Bildern arbeiten und Elemente finden, die der Suchanfrage ähneln. Dies wird derzeit in vielen Online-Shopping-Apps und Websites umgesetzt.
  • Anomalieerkennung: Durch das Aufzeichnen von Aktionen als Einbettungen kann ein Ein KI-Modell kann die Welt sicherer machen durch die Erkennung von Anomalien und bestimmten Ausreißern anhand der Norm. Die KI-Anomalieerkennung ist heute ein beliebtes Tool zur Betrugserkennung, Systemüberwachung und zum Eindringen in Netzwerke.

So funktioniert eine Vektordatenbank

So funktioniert die Vektordatenbank

Von der Generierung von Vektoreinbettungen bis zur Abfrage von Daten aus einer Vektordatenbank durchlaufen Ihre Daten einen dreistufigen Prozess:

  1. Erstellung von Vektoreinbettungen: Basierend auf der Art der Daten wird ein Vektoreinbettungsmodell verwendet, um zu indizierende Vektoreinbettungen zu generieren. Diese Einbettungsmodelle verwandeln Wörter, Bilder, Videos und Audio in Zahlen/Einbettungen.
  2. Indizierung: Sobald Vektoreinbettungen generiert wurden, können sie nun in einer Vektordatenbank wie Pinecone, Milvus und Chroma gespeichert werden. Diese Vektordatenbanken verwenden verschiedene Algorithmen wie Produktquantisierung (PQ) und ortssensitives Hashing (LSH), um jede Einbettung zu indizieren und so Daten schnell und effizient zu speichern und abzurufen.
  3. Abfrage: Wenn eine Anwendung eine Abfrage ausgibt, muss die Abfrage zunächst dasselbe Vektoreinbettungsmodell durchlaufen, das zum Generieren der gespeicherten Daten in der Vektordatenbank verwendet wurde. Die generierte Vektorabfrage wird dann in der Vektordatenbank abgelegt, wo dann der nächstgelegene Vektor als am besten passende Antwort auf die Abfrage abgerufen wird.

Mit der Explosion öffentlich verfügbarer vorab trainierter Modelle gewannen Vektordatenbanken schnell an Popularität, da sich die Fähigkeiten und die Geschwindigkeit der Feinabstimmung dieser Modelle erhöhten. Und angesichts der hohen Nachfrage nach Vektordatenbanken haben viele Unternehmen ihre eigenen Vektordatenbankdienste gestartet. Hier sind einige der beliebtesten:

  • Tannenzapfen: Eine cloudnative Vektordatenbank für die schnelle Ähnlichkeitssuche. Es zeichnet sich durch hohe Skalierbarkeit, Analysen und Echtzeiteinblicke aus, was sich hervorragend für Empfehlungssysteme und Bildsuchen eignet.
  • Der Drachen : Eine Open-Source-Vektorplattform, die speziell für Ähnlichkeitssuche und KI-Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet schnelle und effiziente Indizierungs- und Suchfunktionen für hochdimensionale Vektoren. Darüber hinaus unterstützt Milvus mehrere Indexierungsalgorithmen und bietet SDKs für verschiedene Programmiersprachen.
  • Redis: Eine leistungsstarke Vektordatenbank, die Echtzeitanwendungen, Sitzungsverwaltung und Websites mit hohem Datenverkehr unterstützt. Redis wird häufig für Echtzeitanalysen, Ähnlichkeitssuche und Empfehlungssysteme verwendet.
  • Weben: Bietet Schemaerkennung, Echtzeitaktualisierungen, semantische Suche und Kontextualisierung von Daten. Mit diesen Funktionen wird Weaviate häufig verwendet, um personalisierte Erlebnissysteme für Anwendungen zu erstellen.

Die Zukunft der Vektordatenbanken

Angesichts der kontinuierlichen Zunahme hochdimensionaler Datentypen für Bilder, Videos und Text werden Vektordatenbanken eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung und Erweiterung der Fähigkeiten aktueller KI-Modelle spielen. Durch die ständige Weiterentwicklung mit Vektordatenbanken können wir bessere Dienstleistungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen, E-Commerce und Cybersicherheit erwarten.

Wenn Sie eine Vektordatenbank selbst erleben und ausprobieren möchten, können Sie versuchen, Auto-GPT zu installieren und eine Vektordatenbank wie Pinecone zu implementieren. Natürlich benötigen Sie einen API-Schlüssel, um ihre Dienste nutzen zu können.