Изучение векторных баз данных и встраиваний в искусственный интеллект

• Билл Кеннеди делится знаниями об искусственном интеллекте, полученными за последние пару месяцев.  

• Он создал игру Connect Four, которую можно скачать и поиграть.  

• Видео посвящено векторным базам данных и векторным встраиваниям.  

• Векторные базы данных важны для работы с решениями для искусственного интеллекта.  

• Модели LLM, такие как большие языковые модели, зависят от качества вводимой информации.  

• Векторные базы данных помогают сделать модели более интеллектуальными.  

• Видео начинается с простого ручного решения для понимания векторного встраивания.  

• Цель - создать общее представление о векторном встраивании и его применении.  

• Переход к репозиторию для обучения искусственному интеллекту на GitHub.  

• Создание трехмерного графика для визуализации векторного пространства.  

• Векторизация данных, таких как изображения и тексты, для их отображения в пространстве.  

• Идея нахождения объектов, похожих друг на друга, в пространстве.  

• Использование книги для векторизации контента и поиска похожих фрагментов.  

• Возможность запроса векторной базы данных для нахождения похожих данных.  

• Важность векторных элементов для повышения производительности и точности.  

• Алгоритмы, использующие косинусное сходство, для нахождения похожих данных.  

• Понимание, как векторы могут быть построены на графике.  

• Пример с пятью функциями для создания вектора.  

• Создание вектора из пяти фрагментов информации: авторитет, животное, человек, богатство и пол.  

• Вектор состоит из пяти точек, представляющих данные.  

• Пример с данными о лошадях, мужчинах и королях для визуализации сходства.  

• Визуализация данных для идентификации похожих объектов.  

• Необходимость алгоритма для определения сходства точек данных.  

• Переход к следующему этапу для отображения данных на экране.  

• Косинусное сходство используется для оценки сходства между точками данных.  

• Функция подобия в векторном пакете возвращает оценку сходства и процент сходства.  

• Пример использования: сравнение данных для всадника, женщины, короля и королевы.  

• Сравнение лошади с конем дает 100% сходство.  

• Сравнение лошади с человеком дает 50% сходство.  

• Сравнение мужчины с женщиной дает нулевой процент сходства.  

• Сравнение мужчины и короля дает 70% сходство.  

• Сравнение женщины и королевы также дает 70% сходство.  

• Это показывает, что даже с небольшим набором данных можно достичь точности.  

• Классический тест: вычитание мужчины из короля и добавление женщины к королю должно дать сходство с королевой.  

• В векторном пакете реализована идея вычитания и сложения для математических игр.  

• Пример: вычитание мужчины из короля и добавление женщины к королю дает 100% сходство с королевой.  

• Пример показывает, как векторизация данных и использование косинусного алгоритма могут помочь в понимании сходства.  

• Для реальных задач нужны сотни или тысячи точек данных, что лучше всего обеспечивают LLM.  

• В следующем видео будет использован LLM для векторизации данных и проверки сходства.