Як ваше підприємство має використовувати векторні бази даних для своїх LLM-додатків - AI&YOU #54

Статистика/факт тижня: Статистика/факт тижня: Протягом наступних трьох років 45,9% підприємств мають намір пріоритетно масштабувати додатки ШІ та ML. У наступному фінансовому році 56,8% очікують двозначного зростання доходів від інвестицій в AI/ML, а ще 37% очікують

Оскільки LLM стають все більш складними та вимогливими, підприємства стикаються з проблемою ефективного зберігання та пошуку величезних обсягів даних, необхідних для навчання та експлуатації цих моделей. Введіть векторні бази даних - ключ до розкриття повного потенціалу Магістри в галузі підприємництва Застосування штучного інтелекту.

У цьому випуску AI&YOU ми ділимося думками з трьох блогів, які ми опублікували цього тижня:

  1. Як ваше підприємство має використовувати векторні бази даних для додатків LLM у 2024 році

  2. Як побудувати масштабований корпоративний ШІ з векторними базами даних у 2024 році

  3. 10 стратегій впровадження векторних баз даних на вашому підприємстві

How your enterprise should be using vector database for its LLM apps – AI&YOU #54

Векторні бази даних - це спеціалізовані бази даних, призначені для зберігання та управління векторними даними високої розмірності. На відміну від традиційних баз даних, які зберігають дані у вигляді рядків і стовпців, векторні бази даних представляють дані у вигляді числових векторів у векторному просторі.

Кожна точка даних, наприклад, текстовий документ або зображення, перетворюється на векторне вбудовування - щільне числове представлення фіксованої довжини, яке відображає семантичне значення даних.

Як працюють векторні бази даних

В основі векторних баз даних лежить концепція векторних включень і векторного простору. Векторні включення генеруються за допомогою моделей машинного навчання, таких як word2vec або BERT, які вчаться відображати точки даних у векторний простір високої розмірності. У цьому векторному просторі схожі точки даних представлені векторами, які знаходяться близько один до одного, тоді як несхожі точки даних віддалені один від одного.

Векторні бази даних дозволяють здійснювати ефективний пошук за схожістю та пошук найближчих сусідів. Коли надається вектор запиту, база даних може швидко знайти найбільш схожі вектори у векторному просторі, використовуючи метрики відстані, такі як косинусна схожість або евклідова відстань. Це дозволяє швидко і точно знаходити релевантні дані на основі семантичної схожості, а не точного збігу ключових слів.

Переваги використання векторних баз даних для LLM-додатків

Векторні бази даних мають кілька ключових переваг над традиційними базами даних, коли мова йде про підтримку додатків LLM:

  1. Семантичний пошук: Векторні бази даних забезпечують семантичний пошук, що дозволяє LLM отримувати інформацію на основі значення і контексту запиту, а не покладатися на точний збіг ключових слів.

  2. Масштабованість: Векторні бази даних призначені для ефективної обробки великих обсягів векторних даних. Вони можуть зберігати та обробляти мільйони або навіть мільярди векторів високої розмірності.

  3. Швидший час виконання запитів: Спеціалізовані алгоритми індексування та пошуку, що використовуються у векторних базах даних, забезпечують блискавичний час виконання запитів навіть для великих наборів даних.

  4. Покращена точність: Використовуючи семантичну інформацію, зафіксовану у векторних вбудовуваннях, векторні бази даних можуть допомогти LLM надавати більш точні та контекстно-релевантні відповіді на запити користувачів.

База даних вектора кольоровості

Магістерські програми та векторні бази даних: Ідеальне поєднання для корпоративного ШІ

Успіх LLM значною мірою залежить від якості та доступності даних, на яких вони навчаються. Саме тут у гру вступають векторні бази даних, що забезпечують потужне рішення для зберігання та пошуку величезних обсягів даних, необхідних для LLM.

Магістри LLM навчаються на величезних масивах даних, що містять мільярди слів, що дозволяє їм вивчати тонкощі мови та розвивати глибоке розуміння контексту і значення. Після попередньої підготовки LLMs можуть бути точно налаштовані на специфічні для домену дані, щоб адаптуватися до конкретних випадків використання та галузей. Якість і релевантність цих даних безпосередньо впливають на продуктивність і точність роботи LLM в корпоративних додатках штучного інтелекту.

Проблеми використання традиційних баз даних для зберігання та пошуку даних про ОМР

Традиційні бази даних, такі як реляційні бази даних, не дуже добре підходять для обробки неструктурованих і багатовимірних даних, необхідних для LLM. Ці бази даних стикаються з наступними проблемами:

  1. Масштабованість: Традиційні бази даних часто стикаються з проблемами продуктивності при роботі з великими наборами даних, що ускладнює зберігання та пошук величезних обсягів даних, необхідних для навчання та роботи LLM.

  2. Неефективний пошук: Пошук за ключовими словами в традиційних базах даних не може охопити семантичне значення і контекст даних, що призводить до нерелевантних або неповних результатів при запитах LLM.

  3. Відсутність гнучкості: Жорстка схема традиційних баз даних ускладнює роботу з різноманітними типами даних і структурами, пов'язаними з магістерськими програмами, що постійно розвиваються.

Як векторні бази даних долають ці виклики

Векторні бази даних спеціально розроблені для подолання обмежень традиційних баз даних, коли йдеться про підтримку LLM:

  1. Ефективний пошук за схожістю для контекстно-залежного пошуку даних: Представляючи дані у вигляді векторів у високорозмірному просторі, векторні бази даних забезпечують швидкий і точний пошук за схожістю. LLM можуть отримувати релевантну інформацію на основі семантичного значення запиту, забезпечуючи більш контекстуально відповідні відповіді.

  2. Масштабованість для роботи з великими наборами даних: Векторні бази даних створені для ефективної обробки величезних обсягів векторних даних. Вони можуть горизонтально масштабуватися на декількох машинах, що дозволяє зберігати і обробляти мільярди векторних вбудовувань, необхідних для LLM.

Визначення випадків використання векторних баз даних у ваших програмах LLM

Before implementing a vector database, it’s crucial to identify the specific use cases where it can provide the most value for your enterprise AI applications.

Семантичний пошук та отримання інформації це одна з областей, де векторні бази даних досягають успіху. Представляючи документи, зображення та інші дані у вигляді векторів, LLM можуть отримувати найбільш семантично схожі результати за допомогою запитів природною мовою, підвищуючи точність і релевантність результатів пошуку.

Отримання доповненого покоління, або ГАНЧІР'Я, є ще одним ключовим випадком використання, де LLM може генерувати точніші та контекстуально релевантні відповіді завдяки інтеграції з векторними базами даних. Під час процесу генерації LLM отримує відповідну інформацію з векторної бази даних на основі вхідного запиту, підвищуючи зв'язність і фактичну правильність згенерованого тексту.

Системи персоналізації та рекомендацій також можуть отримати значну користь від векторних баз даних. Представляючи вподобання, поведінку та особливості користувача у вигляді векторів, LLM можуть генерувати вузькоспрямовані рекомендації та специфічні для користувача результати, обчислюючи схожість між векторами користувача та елемента.

Векторні бази даних також можна використовувати для управління знаннями та організація контенту. Підприємства можуть використовувати векторні бази даних для організації та управління великими обсягами неструктурованих даних, автоматично класифікуючи та тегуючи вміст, об'єднуючи схожі вектори разом, що полегшує пошук та навігацію.

Вибір правильної векторної бази даних для ваших потреб

Вибір відповідної векторної бази даних має вирішальне значення для успіху ваших корпоративних програм штучного інтелекту. Оцінюючи різні рішення для векторних баз даних, враховуйте компроміси між варіантами з відкритим вихідним кодом і пропрієтарними рішеннями.

Векторні бази даних з відкритим вихідним кодом пропонують гнучкість, кастомізацію та економічну ефективність, мають активні спільноти, регулярні оновлення та обширну документацію. З іншого боку, пропрієтарні рішення, які часто надаються хмарними платформами або спеціалізованими постачальниками, пропонують керовані послуги, підтримку корпоративного рівня та безперешкодну інтеграцію з іншими інструментами в їхній екосистемі, але можуть мати вищу вартість і ризики прив'язки до певного постачальника.

Scalability, performance, and ease of integration are critical factors to assess when choosing a vector database. Evaluate the database’s ability to handle the scale of your data, both in terms of storage capacity and query performance, and consider the database’s indexing and search algorithms, such as approximate nearest neighbor (ANN) search, which can significantly speed up similarity search on large datasets.

Вивчіть, наскільки добре векторна база даних інтегрується з вашим існуючим стеком технологій, включаючи фреймворки LLM, конвеєри даних і наступні додатки, і надавайте перевагу базам даних з активними спільнотами, вичерпною документацією та оперативними каналами підтримки, щоб забезпечити доступ до своєчасної допомоги, виправлення помилок та оновлення функцій.

Відкриті та пропрієтарні векторні бази даних

Найкращі практики інтеграції векторних баз даних з вашими програмами LLM

Щоб забезпечити безперешкодне та ефективне впровадження векторних баз даних у ваші корпоративні програми штучного інтелекту, слід дотримуватися кількох найкращих практик.

По-перше, розробіть надійний конвеєр попередньої обробки даних to clean, normalize, and transform your raw data into a format suitable for vector embedding generation. Experiment with different embedding models and techniques to find the most appropriate approach for your specific use case and data types, and fine-tune pre-trained embedding models on your domain-specific data to capture the unique semantics and relationships within your enterprise’s context.

Реалізувати перевірка якості даних та етапи валідації щоб забезпечити узгодженість і надійність ваших векторних вбудовувань.

Оптимізація запитів і налаштування продуктивності are essential for efficient vector database usage. Fine-tune your vector database’s indexing and search parameters to strike a balance between query speed and accuracy, and employ techniques like dimensionality reduction, quantization methods, and caching mechanisms to optimize the storage and retrieval of vectors.

Створіть комплексна система моніторингу відстежувати продуктивність, доступність і працездатність вашої бази даних векторів, а також виконувати регулярні завдання з обслуговування, щоб забезпечити цілісність і свіжість ваших векторних даних.

Безпека та контроль доступу мають першорядне значення при роботі з конфіденційними корпоративними даними. Впроваджуйте надійні заходи безпеки, такі як шифрування, автентифікація та механізми контролю доступу, щоб захистити конфіденційну інформацію, а також регулярно перевіряйте та переглядайте журнали доступу, щоб виявляти та запобігати спробам несанкціонованого доступу або підозрілим діям.

Виховувати в собі культура співпраці та обміну знаннями між вашими командами ШІ, заохочуючи обмін найкращими практиками, отриманими уроками та інноваційними ідеями, пов'язаними з векторними базами даних і програмами LLM.

Дотримуючись цих найкращих практик і враховуючи унікальні вимоги вашого підприємства, ви зможете успішно впровадити векторні бази даних і розкрити весь потенціал ваших LLM-додатків.

Найкращі практики роботи з векторними базами даних

Увімкнення розширеної генерації пошуку (RAG) з векторними базами даних

Одне з найцікавіших застосувань векторних баз даних у корпоративному штучному інтелекті - це їхня здатність забезпечувати розширену генерацію запитів. RAG поєднує потужність великих мовних моделей з векторним пошуком, щоб генерувати контекстно-релевантні та точні відповіді.

В корпоративному середовищі RAG можна використовувати для створення інтелектуальних чат-ботів і віртуальних помічників, які можуть розуміти запити користувачів і відповідати на них з надзвичайною точністю. Використовуючи векторні бази даних для зберігання і пошуку релевантної інформації, ШНМ можуть генерувати відповіді, подібні до людських, але адаптовані до конкретного контексту розмови.

Наприклад, фінансова установа може розгорнути чат-бота на основі RAG для надання персоналізованих інвестиційних порад клієнтам. Інтегруючи векторні бази даних з LLM, чат-бот може зрозуміти фінансові цілі клієнта, його толерантність до ризику та інвестиційні вподобання і генерувати індивідуальні рекомендації на основі найбільш релевантної інформації, отриманої з бази даних.

Вплив на масштабованість, впровадження та рентабельність інвестицій в АІ на підприємстві

Досягнення в області технологій векторних баз даних і їх інтеграція з іншими інноваціями в галузі штучного інтелекту глибоко впливають на впровадження, масштабування і використання штучного інтелекту на підприємствах. рентабельність інвестицій (ROI). Оскільки векторні бази даних забезпечують більш масштабовані, ефективні та зрозумілі рішення ШІ, компанії отримають більшу віддачу від своїх інвестицій в ШІ.

Здатність створювати додатки зі штучним інтелектом, які можуть обробляти й аналізувати величезні обсяги неструктурованих даних у режимі реального часу, відкриває нові можливості для автоматизації, оптимізації та інновацій у різних бізнес-функціях. Від обслуговування клієнтів і маркетингу до управління ланцюжками поставок і фінансового прогнозування - потенційні можливості застосування векторних баз даних у корпоративному ШІ безмежні.

Як результат, ми спостерігаємо значне зростання впровадження штучного інтелекту на підприємствах, де компанії з різних галузей використовують векторні бази даних для отримання конкурентних переваг і зростання бізнесу. Рентабельність інвестицій в ШІ також покращиться, оскільки векторні бази даних допомагають організаціям скоротити час окупності інвестицій, знизити операційні витрати та збільшити потоки доходів.

10 стратегій впровадження векторних баз даних на вашому підприємстві

Цього тижня ми також розглянули 10 стратегій впровадження векторних баз даних на вашому підприємстві:

  1. Приведіть векторні бази даних у відповідність до ваших бізнес-цілей: Визначте конкретні випадки використання, які можуть отримати вигоду від векторних баз даних і створити відчутну цінність для бізнесу.

  2. Оцініть потреби в масштабуванні та продуктивності: Оцініть поточні обсяги даних, прогнозоване зростання та шаблони запитів, щоб визначити оптимальний підхід до масштабування.

  3. Забезпечте безперешкодну інтеграцію та сумісність: Вирішуйте потенційні проблеми інтероперабельності та безперешкодно інтегруйте векторні бази даних з існуючою інфраструктурою та конвеєром даних.

  4. Впроваджуйте надійні заходи безпеки: Protect your organization’s assets by implementing strong encryption, secure key management, and regular access monitoring and auditing.

  5. Оптимізація індексації та продуктивності запитів: Виберіть стратегії індексування, які відповідають характеристикам ваших даних і шаблонам запитів, і постійно повторюйте їх, щоб забезпечити оптимальну продуктивність.

  6. Розвивайте власну експертизу та сприяйте співпраці: Інвестуйте в комплексні навчальні програми та заохочуйте міжфункціональну співпрацю, щоб прискорити впровадження та максимізувати переваги баз даних векторів.

  7. Прийняти поетапний підхід до впровадження: Почніть з невеликих пілотних проектів, збирайте відгуки та поступово розширюйте масштаби впровадження, щоб мінімізувати збої та ефективно управляти ресурсами.

  8. Використовуйте метадані та операційні дані: Використовуйте метадані для створення цільових і контекстно-залежних запитів, а також аналізуйте оперативні дані, щоб точно налаштувати конфігурацію векторної бази даних і оптимізувати продуктивність.

  9. Інтеграція з існуючими конвеєрами даних: Забезпечити ефективне отримання, попередню обробку та перетворення даних, а також розробити політику управління даними для підтримки їхньої якості та надійності.

  10. Виберіть правильне рішення для векторної бази даних: Evaluate both open-source and commercial options to find the best fit for your organization’s requirements and capabilities.

Оскільки ландшафт корпоративного штучного інтелекту продовжує розвиватися, векторні бази даних відіграватимуть дедалі важливішу роль у стимулюванні інновацій та забезпеченні конкурентних переваг. Використовуючи цю трансформаційну технологію та дотримуючись цих стратегій впровадження, ви зможете вивести свою організацію на передові рубежі революції в галузі штучного інтелекту.


Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn

Ви засновник, генеральний директор, венчурний інвестор або інвестор, який шукає експертні консультації з питань АІ або юридичну експертизу? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії або інвестиційних можливостей вашої компанії у сфері ШІ.

Потрібна допомога із запуском вашого корпоративного рішення зі штучного інтелекту? Хочете створити власних працівників зі штучним інтелектом за допомогою нашої платформи управління робочою силою зі штучним інтелектом? Давайте поговоримо

Ми створюємо індивідуальні AI-рішення для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом, у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта.

Давайте обговоримо вашу ідею

    Пов'язані публікації

    Готові зарядити ваш бізнес на повну потужність

    ДАВАЙТЕ
    ГОВОРИТИ
    ukУкраїнська