COS'È il database VECTOR?

Si tratta di un'analisi completa delle sue basi concettuali, dell'infrastruttura tecnologica e anche dei suoi ambiti di applicazione. I sistemi di archiviazione vettoriale sono infrastrutture che memorizzano i dati come rappresentazioni numeriche multidimensionali e consentono ricerche rapide basate sulla somiglianza tra questi dati. Lo scopo di questo studio è in realtà quello di analizzare, a livello accademico, i componenti tecnici dell'archiviazione vettoriale, nonché i suoi principi di funzionamento e le aree di sviluppo futuro. L'archiviazione vettoriale diventa essenzialmente un sistema speciale di archiviazione dati che memorizza i dati sotto forma di rappresentazioni numeriche multidimensionali chiamate vettori. Infatti, l'archiviazione vettoriale è un sistema specializzato progettato per memorizzare vettori incorporati. A causa delle caratteristiche uniche dei vettori incorporati, i sistemi di archiviazione vettoriale sono in realtà un progetto specializzato che li distingue dai sistemi tradizionali di archiviazione dati. Un database vettoriale è un database speciale progettato per memorizzare, gestire e cercare vettori incorporati ad alta dimensione. La capacità fondamentale di un database vettoriale è la similarità semantica, che identifica punti dati concettualmente simili piuttosto che analizzare parole chiave. Memorizza sia incorporamenti vettoriali densi che sparsi generati da modelli di apprendimento automatico al fine di fornire una ricerca e un recupero rapidi in base alla similarità. Il vettore creato dal database posiziona gli elementi correlati più vicini tra loro, consentendo al sistema di classificare i risultati in base alla pertinenza.

MEMORIA VETTORIALE

Si tratta di un sistema di dati specializzato che rappresenta i dati in dimensioni numeriche. Questi vettori sono tipicamente prodotti da modelli di apprendimento automatico che rappresentano il contenuto semantico di file audio, video e immagini. Queste rappresentazioni sono chiamate vettori di incorporamento.

COS'È IL VETTORIO DI INCORPORAMENTO?

Gli embedding, che costituiscono la base dell'archiviazione vettoriale, sono la rappresentazione matematica di dati complessi in forma trasformata. Ad esempio, penna, quaderno, scuola, insegnante: tutti questi elementi ricevono valori vettoriali vicini allo stesso cluster semantico. È importante notare che le rappresentazioni incorporate generate dal modello di un fornitore non saranno comprese se trasferite a un altro fornitore. Ad esempio, un embedding prodotto dal modello X non sarà compatibile con il modello di un altro fornitore.

COME FUNZIONA L'ARCHIVIAZIONE VETTORIALE

In un database vettoriale, i dati vengono prima elaborati durante la raccolta. Vengono acquisiti dati grezzi come testo, immagini o video. La creazione dell'incorporamento avviene quando un modello di apprendimento automatico genera un vettore per i dati. Il vettore viene quindi memorizzato, ovvero registrato nel database vettoriale. Un esempio di tale sistema è Chroma. Per spiegare la connessione tra database vettoriali e sistemi di archiviazione vettoriale, è necessario prima comprendere i database vettoriali, quindi esaminare la loro relazione e le complessità tecniche che ne derivano. Infine, è necessario affrontare gli aspetti da considerare nella valutazione dei database vettoriali per i propri progetti.

CARATTERISTICHE PRINCIPALI DEI NEGOZI VECTOR

Per i dati ad alta dimensionalità, gli embedding vettoriali consistono tipicamente in centinaia o migliaia di dimensioni e creano sfide uniche sia per l'archiviazione che per il recupero. Per la ricerca specializzata, a differenza dei database tradizionali che utilizzano query di corrispondenza esatta, i database basati su vettori utilizzano la ricerca del vicino più prossimo con metriche di distanza specifiche. Dal punto di vista dell'efficienza, i database tradizionali sono generalmente inefficienti quando si lavora con dati vettoriali, perché gli archivi vettoriali sono costruiti da zero per gestire in modo efficiente l'archiviazione e il recupero di vettori ad alta dimensionalità.

Flessibilità limitata

Per ottimizzare le prestazioni, i vector store si concentrano in genere sul supporto di dati numerici e ad alta dimensionalità, sacrificando parte della versatilità tipica dei database generici.

Progetti di schemi semplificati

Rispetto ai database generici, gli archivi vettoriali hanno solitamente schemi meno flessibili e privilegiano strutture ottimizzate per i dati vettoriali.

Supporto query specializzato

Anziché supportare un'ampia varietà di tipi di query, gli archivi vettoriali sono ottimizzati principalmente per l'operazione di recupero del vicino più prossimo eseguita sui dati vettoriali.

DATABASE VETTORIALE

D'altra parte, un database vettoriale forma un sistema più completo che integra le capacità sia dei database vettoriali che degli archivi vettoriali, fornendo al contempo caratteristiche e funzionalità iniziali. Le caratteristiche principali di un database vettoriale includono:

Supporto query più ampio

I database vettoriali consentono query più complesse che combinano ricerche di similarità vettoriale con operazioni tradizionali sui database.

Dati vettoriali

Questi sistemi collegano i vettori memorizzati ai dati strutturati utilizzando meccanismi di interrogazione robusti e complessi, simili a quelli presenti nei database relazionali.

Indicizzazione vettoriale avanzata

Molti vettoriali banche dati includono tecniche di indicizzazione avanzate per migliorare le prestazioni delle query sia vettoriali che non vettoriali.

SISTEMA VETTORIALE BEN OTTIMIZZATO

Aggiungere il supporto di schemi ad alta dimensione e funzionalità di ricerca del vicino più prossimo a un database non è necessariamente un progetto estremamente complesso. Tuttavia, ottimizzare queste funzionalità per l'uso in produzione rappresenta una sfida significativa. Un database vettoriale pronto per la produzione deve includere componenti di archiviazione efficienti. Un'archiviazione efficiente e veloce significa che il sistema deve essere in grado di inserire, aggiornare ed eliminare rapidamente i dati vettoriali anche quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni.

Supporto per più metriche di distanza

Applicazioni diverse possono richiedere misurazioni di similarità diverse; pertanto, un archivio vettoriale versatile dovrebbe supportare varie metriche di distanza.

Questo spiega in dettaglio perché lo storage vettoriale ha assunto un ruolo fondamentale nella gestione moderna dei dati. In breve, lo storage vettoriale, a differenza dei database tradizionali, consente di valutare i dati in base al significato semantico, offrendo vantaggi significativi per le soluzioni che supportano sia i sistemi di ricerca che quelli analitici. Con l'aumento del volume dei dati non strutturati, si prevede che l'importanza delle tecnologie di storage vettoriale crescerà ulteriormente. Attualmente, circa l'80% dei dati prodotti nell'ecosistema digitale è considerato non strutturato. I sistemi di archiviazione dati tradizionali non riescono a cogliere le relazioni semantiche all'interno di tali dati.