GenAI 101: Начало работы с векторной базой данных

• Векторные базы данных поддерживают неструктурированные данные и многомерные векторы.  

• Они позволяют быстро получать релевантные результаты, что важно для приложений RAG.  

• Векторные базы данных помогают обрабатывать данные для создания искусственного интеллекта.  

• Нерелевантные результаты в GPT часто связаны с большими наборами данных.  

• Векторные базы данных помогают исправить эти проблемы.  

• Векторы представляют собой величины, которые не могут быть выражены одним числом.  

• Пример: двумерное пространство для представления данных о животных.  

• Векторное пространство позволяет группировать данные по сходству.  

• Пример с домашними и дикими животными, кошками и собаками.  

• AstroDB используется для хранения и обработки векторных данных.  

• Пример поиска по сходству с немецкой овчаркой.  

• Двумерное пространство ограничено, поэтому рассматриваются n-мерные пространства.  

• Возможность описания данных глубже, включая среду обитания и продолжительность жизни.  

• Вложения и векторы часто используются взаимозаменяемо.  

• Вложения сохраняют семантическое значение данных с помощью векторов.  

• Пример векторного вложения в компьютерный терминал с 1536 измерениями.  

• Модели встраивания, такие как Ada2 от OpenAI, генерируют эти векторы.  

• Чем больше измерений, тем более конкретными становятся данные.  

• Векторный поиск и модели встраивания важны для обработки данных.  

• Введение в третий вектор для дальнейшего обсуждения.  

• Модели внедрения - это новая волна искусственного интеллекта и машинного обучения ML.  

• Они абстрагируют процессы принятия решений, делая их надежными и мощными.  

• Модели внедрения позволяют присваивать вес различным параметрам, что делает их эффективными.  

• Можно тестировать несколько моделей внедрения для разных вариантов использования.  

• Модели могут оценивать сходство между объектами, например, породами собак.  

• Использование API позволяет легко тестировать и использовать модели внедрения.  

• Вопрос о том, как модель назначает вектор плоскому дисплею.  

• Модель учитывает контекст, что оба объекта являются компьютерами.  

• Плоские дисплеи могут иметь более высокий рейтинг сходства по сравнению со старыми мониторами.  

• Для векторного поиска нужна векторная база данных.  

• Традиционные базы данных, такие как реляционные, не подходят для хранения векторов большой размерности.  

• Векторные базы данных позволяют эффективно хранить и искать данные высокой размерности.  

• Векторные базы данных поддерживают высокопроизводительный поиск и алгоритмы приближенного ближайшего соседа.  

• Примеры таких баз данных: Datastax и AzureDB.  

• Векторные базы данных позволяют выполнять векторные поисковые запросы в режиме реального времени.  

• Встраивание данных влияет на реакцию модели.  

• Количество измерений в модели внедрения должно быть сбалансировано.  

• Существуют сторонние компании, которые разработали свои модели внедрения, что упрощает процесс.  

• Переход к демонстрации работы с векторной базой данных.  

• Создание базы данных на платформе AstroDB.  

• Простота добавления данных и создания коллекций.  

• Использование ключевого слова "vectorize" для векторизации данных.  

• Выбор модели и показателей сходства.  

• Загрузка данных и создание коллекции.  

• Загрузка CSV-файла с данными о породах собак и кошек.  

• Векторизация столбца "описание".  

• Создание нового столбца "vector" и обновление данных.  

• Подключение к базе данных через код.  

• Использование Python, TypeScript и Java.  

• Вставка документов и векторизация данных.  

• Вставка данных и выполнение гибридного поиска.  

• Использование вектора запроса для поиска.  

• Результаты поиска и векторы результатов.  

• Итоги по векторным базам данных и их применению.  

• Введение в викторину и регистрация участников.  

• Вопросы и ответы на викторину, включая определение вектора и характеристики векторной базы данных.  

• Векторы поддерживают эффективное хранение вложений.  

• Встраивание эффективно хранит векторы.  

• Это был третий вариант, который был сложным для понимания.  

• Тигренок занял первое место на последней минуте.  

• Призы будут вручены победителю, если он оставит комментарий.  

• Благодарности всем участникам за терпение.  

• Призывы к оставлению комментариев для получения информации о победителях.  

• QR-коды для быстрого доступа к ресурсам и информации о Datastax.  

• Сессия была интересной, несмотря на технические трудности.  

• Призыв обращаться за помощью при возникновении вопросов.  

• Запись будет опубликована в открытом доступе.  

• Благодарности за участие и понимание.  

• Анонс следующей прямой трансляции и прощание.