Bazy danych służą do przechowywania zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych danych. Podczas gdy relacyjne i dokumentowe bazy danych są powszechnie używane do danych strukturalnych, takich jak dane osobowe i finansowe itp., mogą one nie być idealne dla aplikacji ML/AI, które obejmują dane nieustrukturyzowane, takie jak obrazy, tekst, filmy i dźwięk, ze względu na ich wysoką wymiarowość i rozmiar.
Tradycyjne bazy danych mogą wprowadzać opóźnienia w wyszukiwaniu informacji, co czyni je mniej odpowiednimi dla aplikacji AI skoncentrowanych na NLP. Z kolei wektorowe bazy danych oferują bardziej efektywne rozwiązanie do przechowywania i wyszukiwania nieustrukturyzowanych danych. Zapewniają one różne możliwości obsługi nieustrukturyzowanych danych i skutecznie wzmacniają aplikacje AI.
Oto niektóre z możliwości wektorowych baz danych:
Wydajne pobieranie
Wektorowe bazy danych oferują szybkie i wydajne wyszukiwanie reprezentacji wektorowych na podstawie zapytań lub miar podobieństwa, umożliwiając modelom językowym szybki dostęp do osadzeń wektorowych.
Indeksowanie i wyszukiwanie
Zapewniają możliwości indeksowania i wyszukiwania, umożliwiając wydajne wyszukiwanie i pobieranie wektorów na podstawie określonych kryteriów, takich jak wyszukiwanie podobieństwa, wyszukiwanie najbliższego sąsiada lub zapytania dotyczące zakresu.
Skalowalność
Wektorowe bazy danych są zaprojektowane do obsługi dużych przestrzeni wektorowych, wydajnie przechowując i pobierając miliony, a nawet miliardy wektorów.
Pomiar podobieństwa
Oferują funkcje pomiaru podobieństwa lub odległości między wektorami, ułatwiając zadania takie jak porównywanie podobieństwa semantycznego, grupowanie i systemy rekomendacji.
Wysokowymiarowe wsparcie wektorowe
Wektorowe bazy danych mogą obsługiwać wektory wielowymiarowe, często używane w modelach językowych, umożliwiając przechowywanie i wyszukiwanie złożonych reprezentacji.
Wektorowe bazy danych mogą przechowywać dane geoprzestrzenne, tekst, funkcje, profile użytkowników i skróty jako metadane powiązane z wektorami. Chociaż głównym celem wektorowych baz danych jest przechowywanie i wyszukiwanie danych wektorowych, a nie haseł kryptograficznych.