Векторные базы данных - Введение | Векторные вложения и Поиск сходства

• Видео объясняет, что такое векторные базы данных и как они работают.  

• Пример: изображения собак и слонов, которые могут быть похожи или отличаться.  

• Традиционные базы данных не могут определить сходство или различие между изображениями, но векторные базы данных могут.  

• Исходные данные вводятся в модель встраивания для преобразования в векторные вложения.  

• Векторные вложения сохраняются в векторной базе данных и индексируются для поиска.  

• Векторные вложения могут быть представлены в виде чисел, которые представляют различные измерения исходных данных.  

• Методы уменьшения размерности позволяют сохранить важную информацию и сократить количество измерений.  

• Поиск сходства осуществляется путем нахождения расстояния между векторами.  

• Векторные вложения, представляющие похожие данные, будут расположены ближе друг к другу в векторном пространстве.  

• OpenAI, Huggingface, Coherence, Milv, Chroma DB и Pine Cone - примеры векторных баз данных.  

• Семантический поиск, рекомендации, классификация и объединение в группы, обнаружение аномалий.  

• Векторные базы данных помогают преодолеть ограничения больших языковых моделей с помощью техники "поисковая расширенная генерация" (RAG).