Was ist die VECTOR-Datenbank?

Es handelt sich um eine umfassende Untersuchung seiner konzeptionellen Grundlagen, seiner technologischen Infrastruktur und auch seiner Anwendungsbereiche. Vektorspeichersysteme sind Infrastrukturen, die Daten als mehrdimensionale numerische Darstellungen speichern und eine schnelle, auf Ähnlichkeit basierende Suche innerhalb dieser Daten ermöglichen. Der Zweck dieser Studie besteht darin, auf akademischer Ebene die technischen Komponenten des Vektorspeichers sowie seine Funktionsweise und zukünftigen Entwicklungsbereiche zu analysieren. Vektorspeicher sind im Wesentlichen spezielle Datenspeichersysteme, die Daten in Form von mehrdimensionalen numerischen Darstellungen, sogenannten Vektoren, speichern. Tatsächlich handelt es sich bei Vektorspeichern um spezialisierte Systeme, die für die Speicherung eingebetteter Vektoren entwickelt wurden. Aufgrund der einzigartigen Eigenschaften von Vektor-Einbettungen sind Vektorspeichersysteme tatsächlich eine spezielle Konstruktion, die sie von herkömmlichen Datenspeichersystemen unterscheidet. Eine Vektordatenbank ist eine spezielle Datenbank, die für die Speicherung, Verwaltung und Suche hochdimensionaler Vektor-Einbettungen entwickelt wurde. Die grundlegende Fähigkeit einer Vektordatenbank ist die semantische Ähnlichkeit, die konzeptionell ähnliche Datenpunkte identifiziert, anstatt Schlüsselwörter zu analysieren. Sie speichert sowohl dichte als auch spärliche Vektor-Einbettungen, die von maschinellen Lernmodellen generiert werden, um eine schnelle Ähnlichkeitssuche und -abfrage zu ermöglichen. Der von der Datenbank erstellte Vektor positioniert verwandte Elemente näher beieinander, sodass das System die Ergebnisse nach ihrer Relevanz ordnen kann.

Vektor-Speicher

Es handelt sich um ein spezialisiertes Datensystem, das Daten in numerischen Dimensionen darstellt. Diese Vektoren werden in der Regel von Modellen des maschinellen Lernens erzeugt, die den semantischen Inhalt von Audiodateien, Videos und Bildern repräsentieren. Diese Darstellungen werden als Einbettungsvektoren bezeichnet.

WAS IST DIE ERKLÄRUNG EINES EINBETTUNGSVEKTORS?

Einbettungen, die eigentlich die Grundlage der Vektorspeicherung bilden, sind die mathematische Darstellung komplexer Daten in transformierter Form. Beispielsweise erhalten Stift, Notizbuch, Schule und Lehrer Vektorwerte, die demselben semantischen Cluster nahekommen. Es ist wichtig zu beachten, dass eingebettete Darstellungen, die vom Modell eines Anbieters generiert wurden, bei einer Übertragung zu einem anderen Anbieter nicht verstanden werden. Beispielsweise ist eine vom Modell X erzeugte Einbettung nicht mit dem Modell eines anderen Anbieters kompatibel.

WIE VECTOR STORAGE FUNKTIONIERT

In einer Vektordatenbank werden Daten zunächst während der Datenerfassung verarbeitet. Rohdaten wie Text, Bilder oder Videos werden erfasst. Die Einbettung erfolgt, wenn ein maschinelles Lernmodell einen Vektor für die Daten generiert. Der Vektor wird dann gespeichert, d. h. in der Vektordatenbank aufgezeichnet. Ein Beispiel für ein solches System ist Chroma. Um den Zusammenhang zwischen Vektordatenbanken und Vektorspeichersystemen zu erklären, muss man zunächst Vektordatenbanken verstehen und dann ihre Beziehung und die daraus resultierenden technischen Komplexitäten untersuchen. Schließlich muss noch darauf eingegangen werden, was bei der Bewertung von Vektordatenbanken für Ihre Projekte zu beachten ist.

KERNFUNKTIONEN VON VECTOR STORES

Bei hochdimensionalen Daten bestehen Vektor-Einbettungen in der Regel aus Hunderten oder Tausenden von Dimensionen und stellen sowohl für die Speicherung als auch für den Abruf eine besondere Herausforderung dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die exakte Suchanfragen verwenden, nutzen vektorbasierte Datenbanken für die spezialisierte Suche die Suche nach dem nächsten Nachbarn mit spezifischen Distanzmetriken. Aus Effizienzgründen sind herkömmliche Datenbanken im Allgemeinen ineffizient, wenn sie mit Vektordaten arbeiten, da Vektorspeicher von Grund auf neu aufgebaut werden, um die Speicherung und den Abruf hochdimensionaler Vektoren effizient zu verwalten.

Begrenzte Flexibilität

Um die Leistung zu optimieren, konzentrieren sich Vektorspeicher in der Regel auf die Unterstützung hochdimensionaler und numerischer Daten und verzichten dafür auf einen Teil der Vielseitigkeit, die allgemeine Datenbanken bieten.

Vereinfachte Schema-Entwürfe

Im Vergleich zu Allzweckdatenbanken haben Vektorspeicher in der Regel weniger flexible Schema-Designs und priorisieren Strukturen, die für Vektordaten optimiert sind.

Spezialisierte Abfrageunterstützung

Anstatt eine Vielzahl von Abfragetypen zu unterstützen, sind Vektorspeicher in erster Linie für die Suche nach dem nächsten Nachbarn in Vektordaten optimiert.

Vektordatenbank

Andererseits ist ein Vektordatenbank bildet ein umfassenderes System, das die Fähigkeiten sowohl von Vektordatenbanken als auch von Vektorspeichern integriert und gleichzeitig erste Features und Funktionen bereitstellt. Zu den wichtigsten Merkmalen einer Vektordatenbank gehören:

Umfassendere Abfrageunterstützung

Vektordatenbanken ermöglichen komplexere Abfragen, die Vektorähnlichkeitssuchen mit herkömmlichen Datenbankoperationen kombinieren.

Vektordaten

Diese Systeme verknüpfen gespeicherte Vektoren mit strukturierten Daten mithilfe robuster und komplexer Abfragemechanismen, ähnlich denen in relationalen Datenbanken.

Erweiterte Vektorindizierung

Viele vektorbasierte Datenbanken umfassen fortschrittliche Indizierungstechniken zur Verbesserung der Leistung sowohl vektorbasierter als auch nicht vektorbasierter Abfragen.

GUT OPTIMIERTES VEKTORSYSTEM

Das Hinzufügen von hochdimensionaler Schemaunterstützung und Funktionen zur Suche nach nächsten Nachbarn zu einer Datenbank ist nicht unbedingt ein extrem komplexes Projekt. Die Optimierung dieser Funktionen für den produktiven Einsatz stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar. Eine produktionsreife Vektordatenbank muss über effiziente Speicherkomponenten verfügen. Effiziente und schnelle Speicherung bedeutet, dass das System in der Lage sein muss, Vektordaten auch bei großen Datenmengen schnell einzufügen, zu aktualisieren und zu löschen.

Unterstützung für mehrere Distanzmetriken

Unterschiedliche Anwendungen können unterschiedliche Ähnlichkeitsmessungen erfordern; daher sollte ein vielseitiger Vektorspeicher verschiedene Distanzmetriken unterstützen.

Dies erklärt im Detail, warum Vektorspeicher eine entscheidende Rolle im modernen Datenmanagement übernommen haben. Kurz gesagt ermöglicht Vektorspeicher im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken die Auswertung von Daten auf der Grundlage ihrer semantischen Bedeutung und bietet damit erhebliche Vorteile für Lösungen, die sowohl Such- als auch Analysesysteme unterstützen. Angesichts der zunehmenden Menge unstrukturierter Daten wird die Bedeutung von Vektorspeichertechnologien voraussichtlich weiter zunehmen. Derzeit gelten etwa 801 TP3T der im digitalen Ökosystem produzierten Daten als unstrukturiert. Herkömmliche Datenspeichersysteme sind nicht in der Lage, semantische Beziehungen innerhalb solcher Daten zu erfassen.