ভেক্টর অনুসন্ধান উৎপাদনের 6 জটিল চ্যালেঞ্জ

আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশন, পণ্য, বা ব্যবসায় ভেক্টর অনুসন্ধান ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছেন। আপনি গবেষণা করেছেন কিভাবে এবং কেন এম্বেডিং এবং ভেক্টর অনুসন্ধান একটি সমস্যা সমাধানযোগ্য বা নতুন বৈশিষ্ট্য সক্ষম করতে পারে। আপনি আনুমানিক নিকটতম-প্রতিবেশী অ্যালগরিদম এবং ভেক্টর ডেটাবেসের গরম, উদীয়মান এলাকায় আপনার পায়ের আঙ্গুল ডুবিয়েছেন।

ভেক্টর অনুসন্ধান অ্যাপ্লিকেশন উত্পাদন করার সাথে সাথেই, আপনি খুব কঠিন এবং সম্ভাব্য অপ্রত্যাশিত সমস্যার মধ্যে পড়তে শুরু করবেন। এই ব্লগটি আপনাকে আপনার ভবিষ্যৎ সম্পর্কে কিছু জ্ঞান, আপনি যে সমস্যার মুখোমুখি হবেন, এবং এমন প্রশ্নগুলি যা আপনি এখনও জানেন না যা আপনাকে জিজ্ঞাসা করতে হবে।

1. ভেক্টর অনুসন্ধান ≠ ভেক্টর ডাটাবেস

ভেক্টর অনুসন্ধান এবং সমস্ত সম্পর্কিত চতুর অ্যালগরিদমগুলি ভেক্টরগুলিকে লিভারেজ করার চেষ্টা করে এমন কোনও সিস্টেমের কেন্দ্রীয় বুদ্ধিমত্তা। যাইহোক, এটিকে সর্বাধিক উপযোগী করতে এবং উত্পাদন প্রস্তুত করার জন্য সমস্ত সংশ্লিষ্ট অবকাঠামো বিশাল এবং খুব, খুব সহজেই অবমূল্যায়ন করা যায়।

এটিকে আমি যতটা জোরালোভাবে বলতে পারি: একটি উত্পাদন-প্রস্তুত ভেক্টর ডাটাবেস "ভেক্টর" সমস্যার চেয়ে অনেকগুলি, আরও অনেক "ডাটাবেস" সমস্যার সমাধান করবে। কোনোভাবেই ভেক্টর অনুসন্ধান নিজেই একটি "সহজ" সমস্যা নয় (এবং আমরা নীচের অনেক কঠিন উপ-সমস্যাকে কভার করব), কিন্তু একটি ভেক্টর ডাটাবেসের সমাধান করার জন্য প্রচলিত ডাটাবেস সমস্যার পাহাড় অবশ্যই "কঠিন অংশ" থেকে যায়। "

ডেটাবেসগুলি পরমাণু এবং লেনদেন, ধারাবাহিকতা, কর্মক্ষমতা এবং ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশান, স্থায়িত্ব, ব্যাকআপ, অ্যাক্সেস কন্ট্রোল, মাল্টি-টেনেন্সি, স্কেলিং এবং শার্ডিং এবং আরও অনেক কিছু থেকে খুব বাস্তব এবং খুব ভালভাবে অধ্যয়ন করা সমস্যার সমাধান করে। ভেক্টর ডাটাবেসের যেকোন পণ্য, ব্যবসা বা উদ্যোগের জন্য এই সমস্ত মাত্রার উত্তরের প্রয়োজন হবে।

হোম-রোল্ড "ভেক্টর-সার্চ ইনফ্রা" থেকে খুব সতর্ক থাকুন। একটি অত্যাধুনিক ভেক্টর অনুসন্ধান লাইব্রেরি ডাউনলোড করা এবং একটি আকর্ষণীয় প্রোটোটাইপের দিকে আপনার আনুমানিক-নিকটবর্তী-প্রতিবেশী থেকে শুরু করা এতটা কঠিন নয়। এই পথটি চালিয়ে যাওয়া, যাইহোক, দুর্ঘটনাক্রমে আপনার নিজস্ব ডাটাবেস পুনরায় উদ্ভাবনের একটি পথ। এটি সম্ভবত একটি পছন্দ যা আপনি সচেতনভাবে করতে চান।

2. ভেক্টরের ইনক্রিমেন্টাল ইনডেক্সিং

সবচেয়ে আধুনিক ANN ভেক্টর অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের প্রকৃতির কারণে, একটি ভেক্টর সূচক ক্রমবর্ধমানভাবে আপডেট করা একটি বিশাল চ্যালেঞ্জ। এটি একটি সুপরিচিত "কঠিন সমস্যা"। এখানে সমস্যা হল যে এই সূচীগুলি দ্রুত লুকআপের জন্য যত্ন সহকারে সংগঠিত হয় এবং নতুন ভেক্টরগুলির সাথে ক্রমবর্ধমানভাবে আপডেট করার যে কোনও প্রচেষ্টা দ্রুত লুকআপ বৈশিষ্ট্যগুলিকে দ্রুত নষ্ট করে দেবে। যেমন, ভেক্টর যুক্ত হওয়ার সাথে সাথে দ্রুত লুকআপ বজায় রাখার জন্য, এই সূচীগুলিকে পর্যায়ক্রমে স্ক্র্যাচ থেকে পুনর্নির্মাণ করতে হবে।

যেকোন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নতুন ভেক্টর স্ট্রিম করার প্রত্যাশী, প্রয়োজনীয়তা সহ যে উভয় ভেক্টর দ্রুত সূচকে প্রদর্শিত হবে এবং প্রশ্নগুলি দ্রুত থাকবে, "ক্রমবর্ধমান সূচক" সমস্যার জন্য গুরুতর সমর্থনের প্রয়োজন হবে। আপনার ডাটাবেস সম্পর্কে বোঝার জন্য এটি একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র এবং বেশ কয়েকটি কঠিন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার একটি ভাল জায়গা।

অনেক সম্ভাব্য পন্থা আছে যা একটি ডাটাবেস আপনার জন্য এই সমস্যার সমাধান করতে সাহায্য করতে পারে। এই পদ্ধতির একটি সঠিক জরিপ এই আকারের অনেক ব্লগ পোস্ট পূরণ করবে। আপনার ডাটাবেসের পদ্ধতির কিছু প্রযুক্তিগত বিবরণ বোঝা গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি আপনার আবেদনে অপ্রত্যাশিত ট্রেডঅফ বা পরিণতি হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ডাটাবেস কিছু ফ্রিকোয়েন্সি সহ একটি সম্পূর্ণ-রিইন্ডেক্স করতে পছন্দ করে, তাহলে এটি উচ্চ CPU লোডের কারণ হতে পারে এবং তাই পর্যায়ক্রমে ক্যোয়ারী লেটেন্সিগুলিকে প্রভাবিত করে।

ক্রমবর্ধমান সূচীকরণের জন্য আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রয়োজনীয়তা এবং আপনাকে পরিষেবা দেওয়ার জন্য আপনি যে সিস্টেমের উপর নির্ভর করছেন তার ক্ষমতাগুলি আপনার বোঝা উচিত।

3. ভেক্টর এবং মেটাডেটা উভয়ের জন্য ডেটা লেটেন্সি

প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের ডেটা লেটেন্সির জন্য তার প্রয়োজনীয়তা এবং সহনশীলতা বোঝা উচিত। ভেক্টর-ভিত্তিক সূচীতে, অন্তত অন্যান্য ডাটাবেস মান অনুসারে, তুলনামূলকভাবে উচ্চ সূচীকরণ খরচ আছে। খরচ এবং ডেটা লেটেন্সির মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য ট্রেডঅফ রয়েছে।

আপনি একটি ভেক্টর 'তৈরি করার' কতক্ষণ পরে আপনার সূচকে অনুসন্ধানযোগ্য হতে হবে? যদি এটি শীঘ্রই হয়, ভেক্টর লেটেন্সি এই সিস্টেমগুলির একটি প্রধান ডিজাইন পয়েন্ট।

আপনার সিস্টেমের মেটাডেটার ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য। একটি সাধারণ নিয়ম হিসাবে, মেটাডেটা পরিবর্তন করা মোটামুটি সাধারণ (যেমন একজন ব্যবহারকারী অনলাইনে আছে কিনা তা পরিবর্তন করুন), এবং তাই এটি সাধারণত খুবই গুরুত্বপূর্ণ যে মেটাডেটা ফিল্টার করা প্রশ্নগুলি মেটাডেটা আপডেটে দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেখায়। উপরের উদাহরণটি নিলে, আপনার ভেক্টর অনুসন্ধান যদি সম্প্রতি অফলাইনে চলে গেছে এমন কারও জন্য একটি প্রশ্ন ফেরত দেয় তবে এটি কার্যকর নয়!

আপনার যদি সিস্টেমে ক্রমাগত ভেক্টরগুলি স্ট্রিম করতে হয়, বা সেই ভেক্টরগুলির মেটাডেটা ক্রমাগত আপডেট করতে হয়, তাহলে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে গ্রহণযোগ্যতার চেয়ে ভিন্ন অন্তর্নিহিত ডাটাবেস আর্কিটেকচারের প্রয়োজন হবে যেমন পরের দিন ব্যবহার করার জন্য প্রতি সন্ধ্যায় সম্পূর্ণ সূচকটি পুনর্নির্মাণ করা। .

4. মেটাডেটা ফিল্টারিং

আমি দৃঢ়ভাবে এই পয়েন্টটি বলব: আমি মনে করি প্রায় সব পরিস্থিতিতে, পণ্যের অভিজ্ঞতা আরও ভাল হবে যদি অন্তর্নিহিত ভেক্টর অনুসন্ধান পরিকাঠামো মেটাডেটা ফিল্টারিং (বা হাইব্রিড অনুসন্ধান) দ্বারা বৃদ্ধি করা যায়।

আমার পছন্দ হতে পারে এমন সব রেস্টুরেন্ট দেখান (একটি ভেক্টর অনুসন্ধান) যেগুলি 10 মাইলের মধ্যে অবস্থিত এবং কম থেকে মাঝারি দামের (মেটাডেটা ফিল্টার)।

এই প্রশ্নের দ্বিতীয় অংশটি হল একটি প্রথাগত sql-এর মতো WHERE প্রথম অংশে একটি ভেক্টর অনুসন্ধান ফলাফলের সাথে ছেদ করা হয়েছে৷ এই বৃহৎ, অপেক্ষাকৃত স্থির, তুলনামূলকভাবে একশিলা ভেক্টর সূচকের প্রকৃতির কারণে, জয়েন্ট ভেক্টর + মেটাডেটা অনুসন্ধান দক্ষতার সাথে করা খুবই কঠিন। এটি আরেকটি সুপরিচিত "কঠিন সমস্যা" যা ভেক্টর ডেটাবেসগুলিকে আপনার পক্ষে সমাধান করতে হবে।

ডাটাবেস আপনার জন্য এই সমস্যা সমাধান করতে নিতে পারে যে অনেক প্রযুক্তিগত পন্থা আছে. আপনি "প্রি-ফিল্টার" করতে পারেন যার অর্থ প্রথমে ফিল্টার প্রয়োগ করা, এবং তারপর একটি ভেক্টর লুকআপ করুন৷ এই পদ্ধতিটি পূর্ব-নির্মিত ভেক্টর সূচককে কার্যকরভাবে লিভারেজ করতে না পারার কারণে ভুগছে। আপনি সম্পূর্ণ ভেক্টর অনুসন্ধান করার পরে ফলাফল "পোস্ট-ফিল্টার" করতে পারেন। এটি দুর্দান্ত কাজ করে যদি না আপনার ফিল্টারটি খুব নির্বাচনী হয়, সেক্ষেত্রে, আপনি যে ভেক্টরগুলিকে পরে টস আউট করেন তা খুঁজে পেতে আপনি প্রচুর সময় ব্যয় করেন কারণ তারা নির্দিষ্ট মানদণ্ড পূরণ করে না। কখনও কখনও, যেমনটি রকসেটের ক্ষেত্রে হয়, আপনি "একক-পর্যায়" ফিল্টারিং করতে পারেন যা মেটাডেটা ফিল্টারিং স্টেজকে ভেক্টর লুকআপ স্টেজের সাথে এমনভাবে একত্রিত করার চেষ্টা করে যা উভয় জগতের সেরা সংরক্ষণ করে।

আপনি যদি বিশ্বাস করেন যে মেটাডেটা ফিল্টারিং আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হবে (এবং আমি উপরে বলেছি যে এটি প্রায় সবসময়ই হবে), মেটাডেটা ফিল্টারিং ট্রেডঅফ এবং কার্যকারিতা এমন কিছু হয়ে উঠবে যা আপনি খুব সাবধানে পরীক্ষা করতে চান।

5. মেটাডেটা প্রশ্নের ভাষা

আমি যদি ঠিক থাকি, এবং আপনি যে অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করছেন তার জন্য মেটাডেটা ফিল্টারিং গুরুত্বপূর্ণ, অভিনন্দন, আপনার আরেকটি সমস্যা আছে। এই মেটাডেটাতে ফিল্টার নির্দিষ্ট করার জন্য আপনার একটি উপায় প্রয়োজন। এটি একটি প্রশ্নের ভাষা।

একটি ডাটাবেস কোণ থেকে আসছে, এবং এটি একটি রকসেট ব্লগ, আপনি সম্ভবত আশা করতে পারেন যে আমি এটি নিয়ে কোথায় যাচ্ছি। এসকিউএল হল এই ধরনের বিবৃতি প্রকাশ করার জন্য শিল্পের আদর্শ উপায়। ভেক্টর ভাষায় "মেটাডেটা ফিল্টার" হল একটি ঐতিহ্যগত ডাটাবেসের জন্য " WHERE ক্লজ"। এটি বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে পোর্ট করা তুলনামূলকভাবে সহজ হওয়ার সুবিধা রয়েছে।

তদ্ব্যতীত, এই ফিল্টারগুলি কোয়েরি, এবং প্রশ্নগুলি অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে। ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজারের পরিশীলিততা আপনার প্রশ্নের কর্মক্ষমতার উপর বিশাল প্রভাব ফেলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অত্যাধুনিক অপ্টিমাইজাররা প্রথমে মেটাডেটা ফিল্টারগুলির মধ্যে সর্বাধিক নির্বাচনী প্রয়োগ করার চেষ্টা করবে কারণ এটি ফিল্টারিংয়ের পরবর্তী পর্যায়ের কাজগুলিকে কমিয়ে দেবে, যার ফলে একটি বড় পারফরম্যান্স জয় হবে৷

আপনি যদি ভেক্টর অনুসন্ধান এবং মেটাডেটা ফিল্টার ব্যবহার করে নন-তুচ্ছ অ্যাপ্লিকেশন লেখার পরিকল্পনা করেন, তাহলে প্রশ্ন-ভাষা বোঝা এবং স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করা গুরুত্বপূর্ণ, এরগনোমিক্স এবং বাস্তবায়ন উভয়ই, আপনি ব্যবহার, লিখতে এবং বজায় রাখার জন্য সাইন আপ করছেন।

6. ভেক্টর জীবনচক্র ব্যবস্থাপনা

ঠিক আছে, আপনি এই পর্যন্ত এটি তৈরি করেছেন. আপনি একটি ভেক্টর ডাটাবেস পেয়েছেন যাতে আপনার প্রয়োজনীয় সমস্ত সঠিক ডাটাবেস মৌলিক বিষয় রয়েছে, আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সঠিক ক্রমবর্ধমান সূচীকরণ কৌশল রয়েছে, আপনার মেটাডেটা ফিল্টারিং প্রয়োজনীয়তাগুলির চারপাশে একটি ভাল গল্প রয়েছে এবং এটির সূচিকে বিলম্বের সাথে আপ-টু-ডেট রাখবে। আপনি সহ্য করতে পারেন। অসাধারণ.

আপনার ML টিম (বা হয়তো OpenAI) তাদের এমবেডিং মডেলের একটি নতুন সংস্করণ নিয়ে আসে। আপনার কাছে পুরানো ভেক্টর দিয়ে ভরা একটি বিশাল ডাটাবেস রয়েছে যা এখন আপডেট করা দরকার। এখন কি? আপনি কোথায় এই বড় ব্যাচ-এমএল কাজ চালাতে যাচ্ছেন? আপনি কিভাবে মধ্যবর্তী ফলাফল সংরক্ষণ করতে যাচ্ছেন? আপনি কিভাবে নতুন সংস্করণে সুইচ ওভার করতে যাচ্ছেন? আপনি কীভাবে এটি এমনভাবে করার পরিকল্পনা করছেন যা আপনার উত্পাদন কাজের চাপকে প্রভাবিত করে না?

কঠিন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন

ভেক্টর অনুসন্ধান একটি দ্রুত উদীয়মান এলাকা, এবং আমরা দেখতে পাচ্ছি যে প্রচুর ব্যবহারকারী অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উৎপাদনে আনতে শুরু করছেন। এই পোস্টের জন্য আমার লক্ষ্য ছিল আপনাকে কিছু গুরুত্বপূর্ণ কঠিন প্রশ্নের সাথে সজ্জিত করা যা আপনি এখনও জিজ্ঞাসা করতে জানেন না। এবং আপনি তাদের উত্তর দেওয়ার পরে খুব তাড়াতাড়ি উপকৃত হবেন।

এই পোস্টে আমি যা কভার করিনি তা হল রকসেট কীভাবে এই সমস্ত সমস্যাগুলি সমাধান করতে কাজ করে এবং কাজ করছে এবং কেন আমাদের এইগুলির কিছু সমাধান যুগান্তকারী এবং শিল্পের রাজ্যে অন্যান্য প্রচেষ্টার চেয়ে ভাল। এটি কভার করার জন্য এই আকারের অনেক ব্লগ পোস্টের প্রয়োজন হবে, যা আমি মনে করি, আমরা ঠিক কী করব। আরও জানতে আমাদের সাথেই থাকুন।