11. Oktober 2023
Vektordarstellung: Die Kraft von KI und ML in der Datenverarbeitung freisetzen
KI und ML sind Technologien, die Computern helfen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Sie können mit verschiedenen Arten von Daten arbeiten, einschließlich:
- Bilder: KI/ML kann Bilder analysieren und verstehen, was nützlich ist in Anwendungen wie Bilderkennung, Bildersuche oder medizinischer Bildgebung.
- Unstrukturierte Texte: Dies beinhaltet die Arbeit mit Text, der keinem spezifischen Format folgt, wie Social-Media-Beiträge, Geschäftsverträge, Blogs oder wissenschaftliche Artikel. KI/ML kann Bedeutung und Erkenntnisse aus dieser Art von Daten extrahieren.
- Audio/Video: Diese Technologien können Audio- und Videodaten verarbeiten, wodurch es beispielsweise möglich ist, gesprochene Wörter zu transkribieren oder Muster und Handlungen in Videos zu erkennen.
- Benutzer-/Artikelprofile: KI/ML kann Benutzerprofile (wie Ihr Social-Media- oder Einkaufsverhalten) und Artikelprofile (wie Produktbeschreibungen) analysieren, um Empfehlungen auszusprechen oder Inhalte zu personalisieren.
- Verläufe: KI/ML kann aus historischen Daten lernen, wie vergangenen Verkaufsaufzeichnungen oder Benutzerinteraktionen, um Vorhersagen zu treffen oder Prozesse zu optimieren.
In der Welt der KI und ML werden Daten oft als Vektoren dargestellt, die Arrays von Zahlen sind. Die Umwandlung verschiedener Datentypen (wie Text, Bilder oder Audio) in Vektoren ermöglicht es Maschinen, solche Daten effizient zu verstehen und damit zu arbeiten. Technisch gesehen ist die Vektordarstellung in KI/ML, die häufig als Vektoreinbettung bezeichnet wird, da sie unstrukturierte Daten in den Vektorraum einbettet (oder setzt) und dem neuronalen Netz oder einem anderen ML-Modell hilft, die Daten zu verarbeiten.
Viele KI/ML-Modelle verwenden Vektoren als primäre Art der Darstellung und Verarbeitung von Daten, weil sie vielseitig sind und komplexe Muster und Beziehungen erfassen können. Zum Beispiel können Wörter in einem Textdokument in numerische Vektoren umgewandelt werden, was es Computern ermöglicht, sie mathematisch zu analysieren, zu visualisieren und zu vergleichen. Diese numerische Darstellung ermöglicht es KI/ML-Modellen, Aufgaben wie Textklassifizierung, Bilderkennung oder Empfehlungssysteme effektiv durchzuführen.
Warum Vektordatenbanken?
Diese Effektivität ist jedoch nicht der einzige Grund, warum Vektordatenbanken zu einem äußerst beliebten Werkzeug des Datenmanagements geworden sind, und dafür gibt es mehrere Gründe:
- ChatGPT-Hype: Mit der rasant wachsenden Popularität von ChatGPT und ähnlichen KI-Chatbots spielen Vektordatenbanken eine entscheidende Rolle. Sie ermöglichen diesen Chatbots, Benutzeranfragen intelligenter zu verstehen und zu beantworten, indem sie große Mengen an Textdaten effizient speichern und abrufen.
- Semantische Suche: Wenn Sie im Internet nach etwas suchen, möchten Sie definitiv präzise Ergebnisse erzielen. Vektordatenbanken ermöglichen semantische Suchmaschinen und machen Ihre Online-Suchen genauer. Sie können nicht nur finden, wonach Sie fragen, sondern auch, was Sie meinen, und verbessern so Ihre Sucherfahrung.
- Empfehlungen Ob Netflix Ihre nächste Serie zum Binge-Watching vorschlägt oder Amazon Produkte empfiehlt, die Ihnen gefallen könnten – Empfehlungen werden von Vektordatenbanken ermöglicht. Sie analysieren Ihre Präferenzen und vergangenes Verhalten, um Ihnen maßgeschneiderte Vorschläge zu machen und Ihre Online-Interaktionen personalisierter und angenehmer zu gestalten.
Im Wesentlichen sind Vektordatenbanken das Rückgrat der modernen Technologie, das die Fähigkeiten der KI erweitert, die Suchgenauigkeit verbessert und unsere digitalen Erlebnisse intelligenter und bequemer macht.
Der Prozess, der stattfindet und Vektordatenbanken so effizient macht, ist in diesem Schema visuell dargestellt:
Die Idee des Vektorindex
Eine der Hauptfunktionen, die Vektordatenbanken im Kontext der semantischen Suche so effizient macht, ist der Vektorindex. Lassen Sie uns herausfinden, was das ist und warum es so wichtig ist.
Zunächst sollten wir beachten, dass Vektordatenbanken, wie übliche SQL-Datenbanken, Indizierung für schnelleren Zugriff auf Informationen verwenden. Stellen Sie sich zur besseren Verständnis den Index am Ende eines Buches vor, der es Ihnen ermöglicht, wichtige Konzepte, Kapitel und Seiten schneller zu finden. Da Vektoren jedoch nicht alphabetisch indiziert werden können (da sie nur Zahlenfolgen sind und keine einzelne Zahl eine besondere Bedeutung hat – die Semantik ist im Vektor als Ganzes enthalten), basiert er auf speziellen Indizes, und die ordnungsgemäße Verwendung einer Vektordatenbank erfordert häufig das Setzen und Feinabstimmen des Index.
Im einfachsten Fall kann man den Anfragevektor direkt mit allen Vektoren in einer Datenbank vergleichen. Obwohl dies naiv und unpraktisch klingt, ist es die genaueste Suche, und mit modernen Computern und für eine vernünftig kleine Anzahl von Datensätzen (bis zu Zehntausenden) funktioniert sogar ein solch einfacher Ansatz perfekt. Darüber hinaus ist dies die einfachste Methode, wenn wir über die Möglichkeit sprechen, neue Vektoren zu einer Datenbank hinzuzufügen. Technisch ist dieser Ansatz als "flat"-Index bekannt.
Wenn die Anzahl der Vektoren wächst (moderne Anwendungen erfordern Millionen und Milliarden von Datensätzen), wird der "flat"-Index wirklich ineffizient. Daher wurden mehrere effiziente Ansätze entwickelt, wie z.B. Gruppierung (Clustering) von Vektoren.
Moderne Vektorindizes ermöglichen sowohl schnelle Suche als auch Komprimierung von Daten, sodass eine Instanz mit weniger RAM mit einer größeren Datenbank arbeiten kann. Zum besseren Verständnis können Sie sich das Schema ansehen.
Allerdings bringt die Leistung zwei unerwünschte Zusätze mit sich:
- Erstens benötigt der fortgeschrittene Vektorindex erhebliche Zeit. Normalerweise wird eine Kombination aus "flat"-Index und fortgeschrittenerem Index verwendet. Mit anderen Worten: Die Vektordatenbank fügt neue Vektoren in den "flat"-Index ein und optimiert (reindiziert) die Daten nur außerhalb der Hauptzeiten.
- Zweitens haben fortgeschrittene Indextypen einen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Leistung. Und dies ist der Nebeneffekt einer schnellen Suche durch Millionen von Daten. Je schneller das erforderliche Ergebnis erzeugt wird, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass nicht alle relevanten Vektoren zurückgegeben werden.
- Erstens benötigt der fortgeschrittene Vektorindex erhebliche Zeit. Normalerweise wird eine Kombination aus "flat"-Index und fortgeschrittenerem Index verwendet. Mit anderen Worten: Die Vektordatenbank fügt neue Vektoren in den "flat"-Index ein und optimiert (reindiziert) die Daten nur außerhalb der Hauptzeiten.
- Zweitens haben fortgeschrittene Indextypen einen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Leistung. Und dies ist der Nebeneffekt einer schnellen Suche durch Millionen von Daten. Je schneller das erforderliche Ergebnis erzeugt wird, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass nicht alle relevanten Vektoren zurückgegeben werden.
In vielen Fällen (wie Empfehlungssysteme, Online-Werbung und viele Arten der Suche) kann die verringerte Genauigkeit kein Problem sein. Für kritischere Anwendungen wird empfohlen, regelmäßig sowohl die Leistung (Suchzeit) als auch die Genauigkeit der Suche zu testen und zu überwachen und die Hardware (z.B. Anzahl und Typ von Cloud-Instanzen) und die Einstellungen der Vektordatenbank entsprechend den Projektanforderungen zu optimieren.
Beispiele für Vektorindizes
Derzeit gibt es wenige Vektordatenbanken auf dem Markt, wobei alle paar Monate neue Lösungen erscheinen. Grob gesagt und zum besseren Verständnis können die Vektordatenbanken in folgende Gruppen eingeteilt werden:
- Open-Source-Lösungen, normalerweise mit einer Cloud-Hosting-Option. Beispiele: Milvus/Ziliz, Qdrant, Weaviate;
- NoSQL-Datenbanken oder Suchmaschinen mit Vektor-Suchfunktionalität, die in neueren Versionen hinzugefügt wurde. Beispiele: Redis, Elastic search;
- Vektor-Such-Erweiterungen für SQL-Datenbanken, wie pgvector oder sqlite-vss;
- SaaS-Lösungen, wie Azure Semantic Search oder Pinecone;
- Vektor-Such- (Indizierungs-) Bibliotheken, die sich hauptsächlich an Entwickler richten; Beispiele: FAISS oder HNSWlib.
Normalerweise speichern alle Vektordatenbanken einen Vektor für die Ähnlichkeitssuche, eine ID des Datensatzes zur Verknüpfung mit anderen Datenspeichern und Metadaten (wie Textfragmente, Veröffentlichungsdatum, Autor und Ähnliches). Viele Vektordatenbanken unterstützen das Filtern von Datensätzen nach Metadaten und ermöglichen so eine hybride Suche – wenn semantische Ähnlichkeit mit einer SQL-ähnlichen Abfrage kombiniert wird, um die Informationsgewinnung noch flexibler zu gestalten.
Wenn Ihnen all diese Informationen zu komplex erscheinen und Sie den Nutzen für Ihr Unternehmen nicht erkennen, können Sie sich jederzeit an die Hilfe von Profis wenden. Silk Data bietet Ihnen umfassende Expertise und viele Jahre praktische kommerzielle Erfahrung. Sie können um reine Beratung oder Vollzeit-Projektzusammenarbeit bitten – Silk Data kann all diese Aufgaben abdecken. Kontaktieren Sie uns, und wir sind bereit zu helfen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Fast alle modernen Vektordatenbanken, sowohl Open Source als auch proprietär, basieren auf ähnlichen, gut bewährten Algorithmen. Der Hauptunterschied zwischen ihnen liegt in der Funktionalität im Zusammenhang mit Metadatenfilterung, hybrider Suche, Skalierung und Integration mit SQL-Datenbank oder Suchindex. Daher wird die Auswahl einer Vektordatenbank für Ihren Fall hauptsächlich von den geschäftlichen Anforderungen Ihres Projekts bestimmt. Beispiele für die wichtigsten Geschäftsanforderungen sind der Umfang (Anzahl der Bilder, Texte oder anderer Elemente), Anforderungen an die Filterung oder spezielle Behandlung domänenspezifischer Schlüsselwörter und die Integration in eine bestehende Infrastruktur.
Die Skalierung einer Vektordatenbank unterscheidet sich nicht von anderen Softwarelösungen: Man kann vertikal skalieren (d.h. auf einen Server mit mehr CPU und RAM umsteigen), horizontal skalieren (mehrere Server und Datenaufteilung oder Sharding verwenden) oder beides. Die meisten modernen Vektordatenbanken unterstützen sowohl vertikale als auch horizontale Skalierung in der Cloud. Die spezifische Wahl der Skalierungsstrategie hängt von den Projektanforderungen ab.
Alle Vektordatenbanken unterstützen gut dokumentierte REST-APIs, und das Hinzufügen der Vektordatenbank zum Projekt unterscheidet sich nicht vom Hinzufügen eines anderen externen Dienstes. Ein wichtiger Punkt bei Vektordatenbanken ist jedoch die Erstellung der Vektoren. Normalerweise werden Vektoren von einem KI/ML-Modell berechnet, wie einem neuronalen Netz. Daher sollte jedes Bild, jedes Dokument oder jedes andere Informationselement von diesem Modell verarbeitet werden. Für Millionen und Milliarden von Datenelementen kann das Befüllen der Vektordatenbank mit Daten viel Zeit in Anspruch nehmen. Es existieren verschiedene Skalierungslösungen, um diesen Engpass zu überwinden, von der Verwendung mehrerer Modelle parallel bis hin zum Ausführen eines neuronalen Netzes auf einem Server mit GPU/TPU (Grafik-/Tensor-Prozessoreinheit, normalerweise eine spezielle Hardware von NVIDIA oder Google). Die Wahl des optimalen Ansatzes hängt vom Typ und der Größe der Daten, dem Typ des KI-Modells und anderen Details des Projekts ab.
Sicherlich ist dieser Teil der KI-Landschaft ausgereift genug. Es gibt spezielle Software-Frameworks namens ETL (normalerweise bedeutend Extract, Transform, Load oder Embed, Transform, Load), die darauf ausgelegt sind, Daten aus vorhandenen Speichern (sei es eine Datenbank oder ein Data Lake) zu holen, sie durch ein ML-Modell zu verarbeiten und in eine Datenbank zu laden. Die Verwendung von ETL-Tools steht hauptsächlich im Zusammenhang mit MLOps, also dem Deployment, der Überwachung und dem Support von KI-Lösungen. Wie zuvor hängt die Auswahl der Tools von den Daten und den Geschäftsanforderungen für Ihr Projekt ab.
