Инженер на вештачка интелигенција: Мастеринг векторски пребарување и управување (дел 2)

Векторските вградувања се 'рбетот на современите системи за вештачка интелигенција, инкапсулирајќи комплексни модели од текст, слики, аудио и други типови на податоци. . Дури и најдобрите вградувања се суштински бескорисни без солидни системи на место за складирање, преземање и управување со нив ефикасно на скала. Овој често занемарен аспект, познат како Vector Search & Management (VS&M), е од суштинско значење за претворање на вашите податоци во нешто што всушност создава вредност. Се базира на три клучни столбови: This article presents a systematic approach to vector search and management (1) access patterns, (2) performance requirements, and (3) data characteristics. Со оценување на вашиот систем преку оваа рамка, ќе направите информирани архитектонски одлуки кои балансираат брзина, точност, трошоци и скалабилност. Сега ќе се справиме со следниот слој: трансформирање на тие вградувања во оперативни системи преку ефикасно пребарување и управување со векторите. Дел 1 истражуваме како да работиме со вистинските извори на податоци Систематски пристап кон Vector Search & Management Во текот на изминатите неколку години градење на ML системи, видов тимови се вложуваат сериозни напори во генерирање на софистицирани векторски вградувања. Тие фаќаат суптилни обрасци низ текст, слики, аудио - го именувате тоа. Бидејќи без оглед на тоа колку се добри вашите вградувања, тие се само корисни како вашата способност да ги преземете и да дејствувате на нив - брзо, прецизно и на скала. Не можете да ги поврзете релевантните резултати Вградувањата застануваат наместо да се подобрат со повратни информации Латенцијата и трошоците излегуваат од контрола како што вашите податоци растат Тоа е моторот зад семантичкото пребарување, препораките и сите паметни карактеристики што корисниците ги очекуваат. Пред да се нурнеме во техничките детали, да ја утврдиме рамката за одлуки која ќе ги води нашите избори за имплементација: (1) Define System Requirements Цели за перформанси (латентност, пропуск, повлекување) Карактеристики на податоците (обем, димензионалност, фреквенција на ажурирање) Оперативни ограничувања (цена, инфраструктура, стручност на тимот) (2) Choose Access Patterns Статичка меморија (мали, стабилни сетови на податоци) Динамичен пристап (голем или често менувачки сет на податоци) Групна обработка (офлајн аналитика и градење индекси) (3) Select Technical Implementation Алгоритми за пребарување (точно vs. приближно) Техники за оптимизација (квантизација, филтрирање) Стратегии за складирање и индексирање (4) Establish Evaluation Framework Системски метрики (пропуск, латентност, користење на ресурсите) Квалитет метрики (сеќавање, прецизност, релевантност) Оперативни метрики (време на градење, латенција на ажурирање) Оваа рамка гарантира дека техничките одлуки се усогласени со вашиот специфичен случај на употреба и деловните барања. Основни концепти Vector Search & Management се состои од две меѓусебно поврзани компоненти: Управување со векторите: Инфраструктурата за складирање, индексирање, ажурирање и одржување на вградувањата на векторите и сродните метаподатоци. Векторско пребарување: Моторот за пребарување кој овозможува брзо и релевантно пребарување од потенцијално масивни векторски збирки на податоци. Зошто овластувањето на пребарувањето и управувањето со векторите не е преговарачко : Ефективно пребарување и управување со векторите ги отклучуваат трите клучни бенефиции Евалуација и подобрување на вградувањето: Како да знаете дали вашите вградувања навистина функционираат добро во пракса? За да одговорите на ова, треба да ги прашате против репрезентативни збирки на податоци и да ги оцените користејќи метрики како recall@k. Без ефикасно пребарување на векторите, оценувањето на вградувањата во милиони или милијарди предмети станува премногу бавно, ограничувајќи ги тестовите на мали примероци или едноставни случаи. Свежи, релевантни влезови за ML модели: Модели кои извршуваат Трансфер учење, RL, Препораки, Детекција на аномалии или Активно учење се потпираат на вградувања како влез. Покрај тоа, векторските можности за пребарување овозможуваат ефикасно пребарување на специфични ветори потребни за комплексни задачи за обука (како што е пронаоѓање на тешки негативи за активно учење). Апликации во реално време: Апликациите насочени кон корисникот, како што се семантичкото пребарување, препораките и пребарувањето за визуелна сличност, бараат одговори на прашањата со ниска латентност и висок проток, особено бидејќи податоците постојано се менуваат. Додека вградувањата ја дефинираат сличноста, тоа е векторскиот пребарувач кој ги испорачува резултатите во милисекунди, на скала. Навигација на дизајнерските компромиси за пребарување и управување со вектор Успешната имплементација на Vector Search & Management бара балансирање на конкурентските приоритети. Барања за перформанси Секој векторски пребарувач прави компромис помеѓу: Колку брзо системот мора да одговори? е потребна латенција под 100ms, или е прифатлива секунда? Пониски барања за латенција обично бараат повеќе пресметковни ресурси и може да бараат компромиси во точноста. (1) Speed/Latency: Кое ниво на прецизност е потребно? Дали е доволно да се најдат 95% од релевантните резултати, или мора да се фати 99,9%? Повисоките барања за повлекување обично ги зголемуваат трошоците за пресметка и може да ја намалат брзината. (2) Accuracy/Recall: Кои буџетски ограничувања постојат?Повисоки перформанси обично бараат повеќе ресурси, што доведува до зголемени трошоци. (3) Cost: Како системот треба да се прошири како што се зголемуваат податоците? Дали треба да се справат со милиони барања низ милијарди вектори? (4) Scalability: Карактеристики на податоци Understanding your data is crucial for vector search design: Бројот на векторите во вашиот сет на податоци фундаментално влијае на изборот на архитектурата.Системи кои работат со илјадници, милиони или милијарди вектори бараат различни пристапи. (1) Data Volume: Повисоките димензии (1024+) во споредба со пониските димензии (128) влијаат на користењето на меморијата, компјутерските барања и изборот на алгоритам. (2) Vector Dimensionality: Колку често векторите го менуваат обликот на вашиот целиот гасовод: (3) Update Frequency: Пренос во реално време: Непосредни ажурирања кои бараат континуирано индексирање Чести серии: Редовни ажурирања (часовно / дневно) овозможува периодично реиндексирање Нечесто масовно оптоварување: ретки ажурирања кои овозможуваат статичка оптимизација Query пристап модели Размислете како корисниците и системите комуницираат со вашите векторски податоци ја одредува архитектурата: Брзи индивидуални барања кои бараат оптимизирани патеки за пребарување (1) High-throughput single lookups: Аналитички работни оптоварувања кои истовремено обработуваат повеќе вектори (2) Complex batch queries: Сценарии кои бараат филтрирање на метаподатоците пред или покрај сличноста на векторите (3) Filtering before search: Еден начин да се размислува за процесот на дизајн е да се визуализира како триаголник, каде што секој од овие фактори формира еден агол, а оптималниот дизајн лежи на пресекот на сите три: На пример, во еден , потребата за ниска латентност (брзина) и ажурирања во реално време може да преовладуваат. Секој проект вклучува правење свесни компромиси, особено кога ги дефинирате вашите приоритети и одлучувате кои аспекти да ги приоритетирате. e-commerce recommendation system Ова би барало да се даде приоритет на брзо пребарување на векторите веднаш штом корисникот комуницира со системот. Сепак, ова би можело да значи прифаќање на малку пониски стапки на повлекување или повисоки инфраструктурни трошоци поради барањата за одржување на актуелни, брзи и релевантни податоци. Од друга страна, во една , можете да ја приоритетирате точноста над латенцијата, со обработка на партиите и подлабока анализа што станува примарна фокус.Разбирањето како приоритетите на вашиот случај за употреба влијаат на перформансите и изборот на архитектурата е од витално значење. offline analytical system Ова нè доведува директно во моторната соба на Vector Search. So, how do we achieve the desired speed and accuracy within these constraints? The Core Engine: Алгоритми за пребарување на најблиските соседи Векторското пребарување зависи од брзината – способноста брзо да се скенира сет на податоци и да се пресмета сличноста помеѓу векторите. Во срцето на оваа задача е пребарувањето на најблискиот сосед (NN). Целта е едноставна: со оглед на векторот на прашањето, пронајдете ги векторите во вашиот индексиран сет на податоци кои се најблиски според избраната метрика на растојание (како што е Cosine Similarity или Euclidean Distance). Постојат повеќе начини да се изврши пребарување на најблискиот сосед. Целосно скенирање (пристап со брутална сила) Imagine we have a dataset of 1 million 1000-dimensional vectors and need to find similar vectors for a given query. A naive approach would compare the query vector to every single vectors— performing 1 billion operations (1M vectors * 1000 dimensions) per query. Тоа е едноставно да се имплементира и не бара комплексно индексирање. За помали збирки на податоци - под еден милион вектори, особено оние кои не се менуваат често - овој пристап може да работи добро и може дури и да биде добра почетна точка. Целосно скенирање е метода на брутална сила, последователно проверување на секоја точка на податоци во збир на податоци за да се осигура дека ги наоѓа апсолутните најблиски соседи. Меѓутоа, како што се зголемува нивото на податоците или ако свежината на податоците станува критична, практичноста на целосното скенирање брзо се намалува. Откако ќе ја надминете милион-векторската ознака или ќе ви треба често ажурирање, пресметувачката цена на секое барање значително се зголемува. Performance characteristics: Латентност: O(n×d) каде n = бројот на векторите и d = димензии Меморија: O(n×d) – бара целосен сет на податоци во меморијата за оптимален перформанс Точност: 100% повлекување (гарантирано да се најдат вистинските најблиски соседи) Време на градење: O(1) – не е потребно индексирање Според моето искуство, потпирајќи се само на целосно скенирање за големи, динамични системи за производство ретко е изводлива опција. Алгоритам на најблискиот сосед (ANN) Ова е местото каде што алгоритмите за приближување на најблискиот сосед (ANN) влегуваат во сликата. ANN алгоритмите воведуваат приближувања за драматично подобрена брзина. (1) Tree-based methods (KD-trees, Ball trees) Тие го делат векторскиот простор во гнездени региони, така што не мора да пребарувате сè. Одлично за ниско-димензионални податоци (мислете ≤ 20 димензии) Се борат лошо во високите димензии поради „проклетството на димензионалноста“ Најдобро за мали или структурирани збирки на податоци каде што точното партиционирање се исплаќа (2) Locality-Sensitive Hashing (LSH) Ова ги хашира векторите, така што сличните ќе слетаат во истата кофа почесто отколку што не. Добро скалира со бројот на димензии и големината на датотеката Нема потреба да го скенирате целиот простор Но: бара внимателно прилагодување на хаш функциите и праговите за да се добие добар поврат (3) Graph-based methods Тие градат графикон каде што секој јазол (вектор) се поврзува со своите најблиски соседи - пребарувањето станува брз премин. HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Создава графикон со повеќе слоеви за ефикасно да се движи по големи збирки на податоци NSG (Navigable Spreading-out Graph): Фокусира на градење на добро нацртани графикони за да се минимизираат скоковите и да се намалат трошоците за пребарување DiskANN: Оптимизиран за милијарди скали на податоци, дизајниран да ги исклучи SSD-ите наместо да ги задржи сè во РАМ Резултатите од бенчмаркирањето, како што се оние од , постојано го покажуваат овој компромис: брутната сила обезбедува највисока прецизност, но поддржува помалку барања по секунда (QPS). алгоритмите на ANN, од друга страна, овозможуваат многу повисоки QPS, што ги прави идеални за системи во реално време - иако обично постои малку намалување на повикот, во зависност од алгоритмот и како е прилагоден. The key advantage of ANN over brute-force search is its ability to handle large-scale datasets efficiently Бенчмарки Code Example: Full Scan vs. ANN За да ги направат овие концепти поконкретни, да покажеме основна споредба помеѓу целосно скенирање (линеарно пребарување) и ANN пристап со користење на индексот IVFFlat користејќи го популарниот . Faiss library import numpy as np import faiss import time # 1. Create a synthetic dataset num_vectors = 1000000 # One million vectors vector_dim = 1000 # 1000 dimensions print(f"Creating dataset with {num_vectors} vectors of dimension {vector_dim}...") dataset = np.random.rand(num_vectors, vector_dim).astype('float32') # 2. Define a sample query vector query_vector = np.random.rand(vector_dim).astype('float32') query_vector_reshaped = query_vector.reshape(1, vector_dim) # --- Linear Scan (Full Scan) Example --- print("\n--- Linear Scan (using IndexFlatL2) ---") # 3. Create a Faiss index for exact L2 distance search (Full Scan) index_flat = faiss.IndexFlatL2(vector_dim) # 4. Add the dataset vectors to the index print("Adding vectors to IndexFlatL2...") index_flat.add(dataset) print(f"Index contains {index_flat.ntotal} vectors.") # 5. Perform the search print("Performing linear scan search...") start_time = time.time() distances_flat, indices_flat = index_flat.search(query_vector_reshaped, k=1) end_time = time.time() # On typical hardware, this might take 1-2 seconds for this dataset size print(f"Linear scan time: {end_time - start_time:.4f} seconds") print(f"Nearest neighbor index (Linear): {indices_flat[0][0]}, Distance: {distances_flat[0][0]}") # --- Approximate Nearest Neighbor (ANN) Example --- print("\n--- ANN Scan (using IndexIVFFlat) ---") # 6. Define and create an ANN index (IVFFlat) # IVF1024 partitions the data into 1024 clusters (voronoi cells) nlist = 1024 # Number of clusters/cells quantizer = faiss.IndexFlatL2(vector_dim) index_ivf = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, vector_dim, nlist) # 7. Train the index on the dataset (learns the cluster centroids) # This is a one-time operation that can be slow but improves query performance print(f"Training IndexIVFFlat with {nlist} clusters...") index_ivf.train(dataset) print("Training complete.") # 8. Add the dataset vectors to the trained index print("Adding vectors to IndexIVFFlat...") index_ivf.add(dataset) print(f"Index contains {index_ivf.ntotal} vectors.") # 9. Perform the ANN search # nprobe controls search accuracy vs. speed tradeoff # Higher values = better recall but slower search index_ivf.nprobe = 10 # Search within the 10 nearest clusters print(f"Performing ANN search (nprobe={index_ivf.nprobe})...") start_time = time.time() distances_ivf, indices_ivf = index_ivf.search(query_vector_reshaped, k=1) end_time = time.time() # On typical hardware, this might take 10-20ms - about 100x faster than brute force print(f"ANN scan time: {end_time - start_time:.4f} seconds") print(f"Nearest neighbor index (ANN): {indices_ivf[0][0]}, Distance: {distances_ivf[0][0]}") # Expected recall rate at nprobe=10 is approximately 90-95% # To verify, we could compute overlap between exact and approximate results Во овој пример, прво создаваме голем сет на податоци од случајни вектори. Овој индекс едноставно ги складира сите вектори и го споредува прашањето со секое од нив за време на пребарувањето - нашата бруто-сила база. IndexFlatL2 Следно, ќе се префрлиме на Ова вклучува дополнителен чекор на обука каде што индексот ја учи структурата на податоците што го поделбуваат во клетки (или Воронои клетки). За време на пребарувањето, параметрот nprobe одредува колку партиции се проверуваат, овозможувајќи му на алгоритам интелигентно да зема примерок само на поднабор на податоци, значително намалувајќи го бројот на потребни споредби. IndexIVFFlat Извршувањето на овој код (реалните времиња зависат во голема мера од хардверот) обично покажува дека пребарувањето на ANN ( ), и покрај почетната обука над главата, извршува операцијата за пребарување значително побрзо од линеарното скенирање ( ), истакнувајќи ја практичната предност на брзината на ANN методите за големи збирки на податоци. IndexIVFFlat IndexFlatL2 Сепак, важно е да се напомене дека различните имплементации на ANN доаѓаат со свои компромиси за оптимизација. IndexIVFFlat е само една опција, а изборот на вистинскиот метод вклучува оценување на компромисите во брзината, точноста, користењето на меморијата и времето за индексирање. Намалување на меморискиот отпечаток: квантизација Како што векторските збирки на податоци растат масивни, потрошувачката на меморија станува значителен предизвик, особено кога се занимаваат со милиони или милијарди високо-димензионални вектори.Кога збирката на податоци го надминува расположливиот РАМ на една машина, инженерите често прибегнуваат кон фрагментирање на индексот на повеќе машини, воведување на оперативната сложеност и зголемување на трошоците за инфраструктура. Ефективно решение на овој проблем е Целта е да се претстават високо прецизни пловечки точка вектори со помалку податоци, обично со користење на методи кои мапирање континуирани вредности на помал сет на дискретни претставувања. квантизација, техника наменета за намалување на меморискиот отпечаток со компресирање на векторските податоци Со тоа, квантизацијата ги намалува барањата за простор за складирање, што може да помогне да се вклопат големи индекси на помалку машини или дури и една машина. Постојат неколку пристапи за квантизација на векторите, со три заеднички типови: (1) Scalar Quantization Оваа техника ја намалува прецизноста на секоја димензија во вектор. Наместо да се користат високопрецизни 32-битни плови, секој димензија може да се складира со помалку битови, како 8-битни цели. SQ нуди солидна рамнотежа помеѓу компресија, пребарување прецизност и брзина, што го прави популарен избор за намалување на користењето на меморијата. Performance impact: Намалување на меморијата: 4x (32-битни → 8-битни) Влијание на брзината: Минимално (понекогаш побрзо поради намалената лента на меморијата) Влијание на точност: Типично 1-3% намалување на потсетувањето Случај на употреба: Добра опција за општа намена за иницијална оптимизација на меморијата (2) Binary Quantization Зафаќа понатамошно компресија со претставување на векторски компоненти со бинарни кодови, често користејќи само 1 бит по компонента или група компоненти. Ова резултира со висока компресија и многу брзи пресметки на растојанието (на пример, растојание на хаминг). Меѓутоа, BQ може да доведе до значителна загуба на информации, што може да ја намали точноста, па затоа е најдобро погоден за случаи каде што брзината е критична и податоците се добро прилагодени за бинарна репрезентација. Performance impact: Намалување на меморијата: 8–64x во зависност од конфигурацијата Влијание на брзината: Комплексните пресметки на растојанието може да бидат побавни Влијание на прецизноста: 5-15% намалување на повлекувањето (во зависност од конфигурацијата) Случај на употреба: Големи системи каде што меморијата е примарното ограничување (3) Product Quantization Оваа техника зема поинаков пристап. Секој високо-димензионален вектор го дели на помали под-вектори, кои се квантизираат независно користејќи техники за кластерирање како k-медија. Секој под-вектор е претставен со код од кодот, што доведува до значителна компресија. Додека PQ постигнува ниска употреба на меморијата, процесот на пресметување на растојанијата и извршување пребарувања може да биде покомпјутерски интензивен од SQ, што резултира со побавно време на барање и евентуално пониска точност на слични нивоа на компресија. Performance impact: Намалување на меморијата: 32x во споредба со 32-битни пловечки Влијание на брзината: Многу брзо со користење на пресметување на растојанието Влијание на прецизноста: Значително (20% + намалување на повлекувањето) Случај на употреба: Ултра-високи апликации за проток, каде што брзината ја надминува совршената прецизност На пример, FAISS индекси како IndexIVFPQ комбинираат структура на IVF (за брз избор на кандидати со користење на ANN) со квантизација на производот (за компресија на векторите во рамките на секоја листа). Техниките за квантизација често се користат во комбинација со методите за пребарување на ANN, а не како алтернативи. Изборот на вистинската стратегија за квантизација, како што е изборот на оптималниот метод ANN, бара разбирање на компромисите и нивно усогласување со потребите на вашиот систем и карактеристиките на податоците. Филтрирање стратегии Во повеќето реални светски сценарија, неопходно е Размислете за прашањата како „Пронајдете слични производи кои се на залиха и под 50 долари.“ Ова хибридно пребарување претставува свој сет на предизвици: Комбинирајте векторска сличност со филтрирање на метаподатоци Филтрирање пристапи (1) Pre-filtering Овој пристап ги филтрира податоците врз основа на метаподатоците пред да се нурне во векторска сличност. Најдобро функционира кога филтерот за метаподатоците е високо селективен (на пример, наоѓање производи под $ 50). : Прво филтрирате производи кои се под 50 долари, а потоа ја пресметате сличноста само на поднаборот кој го исполнува тој критериум. Example (2) Post-filtering Со пост-филтрирање, прво го извршувате пребарувањето за сличност на векторите, а потоа ги применувате вашите филтри за метаподатоци. Ова е солидна опција кога филтерот за метаподатоци не е особено селективен. Најдете ги првите 1000 слични производи, а потоа ги стеснете до оние под 50 долари. Example (3) Hybrid filtering Хибридното филтрирање постигнува рамнотежа – со користење на метаподатоци за да се намали просторот за пребарување пред фино да се прилагоди со векторско пребарување. Овој пристап често користи комбинација од инвертирани индекси и векторски индекси за да се добие најдоброто од двата света. : Користете метаподатоци (како што се категоријата и опсегот на цени) за да го ограничите просторот за пребарување, а потоа нула на најдобрите соодветни вектори. Example Стратегии за имплементација (1) Inverted Index + Vector Index Со оваа стратегија, ќе креирате одделни индекси за метаподатоците и векторите. Прво, индексот на метаподатоците ви помага да идентификувате помал сет на кандидати. Потоа, ќе го примените пребарувањето на векторите само на тие кандидати, заштедувајќи време. (2) Joint Indexing Овде, ги комбинирате метаподатоците директно во векторскиот индекс. Замислете IVF кластери кои исто така вклучуваат атрибути на метаподатоците. Ова му овозможува на системот ефикасно да ги намали ирелевантните кандидати за време на пребарувањето. (3) Filter-Aware ANN Овој метод оди подлабоко со модификација на самиот ANN алгоритам за да се земе во предвид филтерот за метаподатоци за време на прелистувањето на графикони. Тоа е малку покомплексно, но може значително да ги забрза вашите барања. Клучни пристапни модели Начинот на кој вашата апликација пристапува до векторските податоци – нејзиниот модел на пристап – има големо влијание врз перформансите, дизајнот на складирањето и целокупната системска архитектура. Да ги разгледаме некои заеднички модели. Усогласувањето на шаблонот за пристап со потребите на вашата апликација е клучен за изградба на ефикасен систем за пребарување Статички In-Memory пристап Овој пристап е идеален кога се работи со релативно мали збирки на податоци – обично под еден милион вектори – кои не се менуваат често. Во оваа конфигурација, целиот векторски индекс се вчита во меморијата на стартувањето на апликацијата. Бидејќи сите векторски споредби се случуваат локално во процесот, нема потреба да се комуницира со надворешно складирање за време на прашањата. Статичкиот пристап во меморијата е добро погоден за случаи на употреба кои бараат ниско-латентни одговори и можат удобно да ги вклопат своите векторски податоци во RAM меморијата на една машина. Implementation Considerations Статичкиот пристап во меморијата е релативно лесен за имплементација со користење на заеднички алатки на Python, особено за помали збирки на податоци. За лесни поставки – на пример, под 100.000 вектори – NumPy може да биде доволно. Тоа овозможува ефикасни операции во меморијата, како што е козинска сличност со користење на едноставни маси. Ова е добра опција кога комплексноста на прашањето е ниска и потребите за перформанси се скромни. Во тие случаи, библиотеките како Faiss нудат поефикасно индексирање и пребарување на сличностите, вклучувајќи поддршка за ANN и квантизација, додека сè уште функционираат целосно во меморијата. Ако вашата апликација треба да филтрира по метаподатоци заедно со сличноста на векторите - или ако вашиот сет на податоци во меморијата е голем, но сепак се вклопува во РАМ - алатки како што се LanceDB или Chroma може да бидат подобро прилагодени. Service Restart Implications Еден недостаток на овој модел е она што се случува кога услугата се рестартира. Бидејќи сите податоци живеат во меморијата, целиот векторски сет на податоци мора да се преполни на стартување. Ова може да воведе забележливи задоцнувања, особено со големи индекси, и привремено да влијае на достапноста на системот за време на иницијализацијата. Динамичен пристап Динамичните модели на пристап се изградени за системи на скала на производство каде векторските збирки на податоци се преголеми или премногу нестабилни за статички пристапи во меморијата. Ова станува особено важно кога се работи со повеќе од еден милион вектори или кога вградувањата постојано се додаваат, ажурираат или заменуваат - како во случаи на употреба кои вклучуваат податоци од сензори во живо, однесување на корисниците во реално време или аналитика за стриминг. За разлика од статичките поставки, каде што податоците се вчитаат и се чуваат во меморијата, динамичкиот пристап го оттоварува складирањето и пребарувањето до надворешни векторски бази на податоци или пребарувачи.Овие системи се наменети за обработка на високо-димензионални податоци на скала, нудејќи функции како што се упорно складирање, концентрични ажурирања и индексирање во реално време. Различни категории на системи го поддржуваат динамичкиот пристап, секој со свои карактеристики на перформанси и компромиси. Изборот на вистинскиот зависи од вашите специфични барања - обемот на податоци, обрасците на прашањата, толеранцијата за задоцнување и оперативната сложеност. Векторски бази на податоци (на пример, Weaviate, Pinecone, Milvus, Vespa, Qdrant): се оптимизирани специјално за складирање, индексирање и спроведување на брзи пребарувања за сличност на високо-димензионални векторски податоци. Нивниот дизајн се фокусира на векторски операции, што ги прави високо ефикасни за оваа намена. Хибридни бази на податоци (на пример, MongoDB Atlas Vector Search, PostgreSQL со pgvector, Redis со redis-vss): се добро воспоставени бази на податоци (NoSQL, релациона, клучна вредност) кои имаат вградено векторско пребарување преку екстензии или вградени карактеристики. Пребарувачки алатки со векторски можности (на пример, Elasticsearch, OpenSearch): Првично изградени за пребарување на текст и анализа на дневници, овие пребарувачи имаат интегрирани векторски пребарувачки функции. За организациите кои веќе ги користат, ова овозможува можност за искористување на постоечката инфраструктура за пребарување на текст и векторска сличност. Споредување на предностите и недостатоците на секој тип на база на податоци Batch пристап Додека динамичкиот пристап се фокусира на живите барања против постојано менување на податоците, Овој пристап е идеален кога се работи за масивни збирки на податоци (обично над еден милион вектори), каде што прашањата се обработуваат во големи, колективни сетови, наместо интерактивно. Партискиот пристап е образец за обработка на големи векторски збирки на податоци кои бараат офлајн, не-реално време обработка. Batch processing is particularly valuable for foundational Vector Management tasks critical for efficient Vector Search services, such as: Иницијална индексна зграда за многу големи збирки на податоци. Периодичен модел обука или ретренинг со користење на векторски репрезентации. Пред-компјутерирање на најблиските соседи или други анализи низ целиот сет на податоци. Задачите за чистење, трансформација или збогатување на податоци се применуваат на векторите во големина. За да се оптимизира обработката на партиите за вашата апликација, клучно е да се земат предвид неколку фактори: (1) Storage Technologies Поузданото складирање е од суштинско значење за складирање на големи векторски збири на податоци и обезбедување дека тие се достапни за серијална обработка. Изборот на технологија за складирање влијае на скалабилност, брзина на пристап и интеграција со процесните цевки. Подолу се дадени некои заеднички опции: Складирање на објекти (на пример, Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage): Ова решение за складирање е високо скалабилно и економично, што го прави погодно за складирање на големи, статични векторски сетови. Добро се интегрира со моторите за обработка базирани на облак како Spark и Flink. Меѓутоа, нејзиниот главен недостаток е повисоката латентност на пристап во споредба со датотечните системи, што го прави помалку идеален за I/O-интензивни операции кои бараат брзи, ниски латентни читања или пишувања. Дистрибуирани датотечни системи (на пример, HDFS, GlusterFS): Овие системи се дизајнирани за складирање на масивни збирки на податоци на повеќе сервери, нудејќи пристап со висок проток идеален за големи податоци рамки како Hadoop и Spark. Тие обезбедуваат редовност на податоците и се оптимизирани за последователни читања. (2) Data Serialization Formats За ефикасно складирање на векторите за серијална обработка, од клучно значење е да се изберат формати на податоци кои го намалуваат просторот за складирање и овозможуваат брзи операции за читање/пишување. Avro и Parquet: Овие се бинарни формати за серијализација кои се широко користат во екосистемот на големи податоци (на пример, Hadoop, Spark). И двете нудат одлична компресија и поддршка за еволуција на шеми, што е особено корисно ако векторските димензии или метаподатоците се менуваат со текот на времето. Avro е обично префериран за операции ориентирани кон редови или тешки работни оптоварувања за пишување, додека Parquet, со својот колонарен формат, е оптимизиран за аналитички барања кои се тешки за читање, што е идеално за задачи за обработка на серии. Овие формати, исто така, се интегрираат беспрекорно со дистрибуираните процеси и облакот за складирање, што ги прави универзални оп Компресирани NumPy матрици: За поедноставни, базирани на Python цевки, серијализирање на NumPy матрици користејќи формати како .npz или персонализирана серијализација со библиотеки за компресија како zlib или lz4 е ефикасен пристап. Овој метод е особено корисен во научни Python средини и лесно се интегрира со библиотеки како NumPy и SciPy. (3) Execution Environment При изборот на местото и начинот на работа на вашата партија, мора да одлучите помеѓу само-управуваната инфраструктура и услугите во облак: Извршување на локално ниво: Користењето алатки како Apache Hadoop или Apache Spark на вашата сопствена инфраструктура ви дава целосна контрола врз животната средина, безбедноста и конфигурацијата. Сепак, ова доаѓа со значителни трошоци поврзани со инсталацијата на инфраструктурата, одржувањето и потребата за оперативна експертиза. Облачни услуги: Платформи како Amazon EMR, Google Cloud Dataproc или Azure HDInsight обезбедуваат решенија за управувана обработка на партици врз основа на популарни рамки како Spark. Овие услуги апстрактираат голем дел од управувањето со инфраструктурата, нудејќи скалабилност на база на плаќање како што одите и лесна интеграција со други облачни услуги, како што е складирањето на објекти. Тоа е комплицирана одлука. Накратко, изборот на вистинската технологија за складирање, формат за серијализација на податоците и средина за извршување за обработка на партици вектор Тоа зависи од фактори како што се: Големината на вашата векторска база на податоци. Дали податоците се статични или динамични (т.е. колку често се менуваат). Потребна е скалабилност за вашите работни оптоварувања. Дали датотеката е дистрибуирана на повеќе сервери. Барањето (или недостатокот на тоа) за пребарување во реално време покрај парче работни места. Потребна е интеграција со други алатки за обработка на големи податоци или рамки. Нивото на контрола што ви е потребна за обработката на животната средина. Достапни ресурси (време, буџет, експертиза) за инсталација и одржување. Заклучок: Изградба на ефективни системи за пребарување на вектори Како што дискутиравме, Vector Search & Management е критичниот оперативен слој кој ги трансформира апстрактните вградувања во вредни апликации.Со систематско решавање на трите столбови на нашата рамка - пристапните модели, барањата за перформанси и карактеристиките на податоците - можете да изградите системи кои обезбедуваат и техничка извонредност и деловна вредност. Поставување на сето тоа заедно: клучна контролна листа за имплементација (1) Define clear requirements: Латентност на документот, пропуст и цели за повлекување Поставување на потребите за ажурирање на фреквенцијата Идентификување на шаблони за филтрирање и прашање (2) Choose appropriate architecture: Изберете модел на пристап (статички, динамички, серија) Одредување на векторска база на податоци или решение за складирање Дизајн за соодветна скала и раст (3) Optimize for your use case: Изберете и прилагодете ANN алгоритми Примена на соодветна квантитација Дизајн на ефикасни стратегии за филтрирање (4) Implement comprehensive evaluation: Поставување на база на метриката за квалитет Контрола на перформансите на системот Следење на деловното влијание метрики (5) Plan for operational excellence: Дизајн за набљудување Имплементација на грешка за управување Креирање на рамка за тестирање и валидација Во следниот дел од The AI Engineer’s Playbook, ќе истражиме како ефикасно да ги искористиме овие векторски способности во реалните апликации за АИ. Сакате да слушате од мене почесто? ! Контактирајте со мене на LinkedIn Контактирајте со мене на LinkedIn Споделување Активни увид, совети и надградби за да ви помогне да се избегнат скапи грешки и да остане напред во трката за вештачка интелигенција. секојдневно