Векторска уграђења су кичма модерних ИИ система, инкапсулирајући сложене обрасце из текста, слика, аудио и других типова података.Чак и најбоља уграђења су у суштини бескорисна без чврстих система на месту за складиштење, преузимање и управљање њима ефикасно на скали..
Ovaj često zanemaren aspekt, poznat kao Vector Search & Management (VS&M), ključan je za pretvaranje vaših podataka u nešto što zapravo pokreće vrednost.
This article presents a systematic approach to vector search and managementНа основу три кључна стуба:(1) access patterns, (2) performance requirements, and (3) data characteristics.
Оцењивањем вашег система кроз овај оквир, доносићете информисане архитектонске одлуке које балансирају брзину, тачност, трошкове и скалабилност.Део 1 смо истражили како радити са правим изворима податакаСада ћемо се бавити следећим слојем: трансформисање тих уграђивања у оперативне системе кроз ефикасно претраживање вектора и управљање.
Систематски приступ векторском претраживању и управљању
Tokom poslednjih nekoliko godina izgradnje ML sistema, video sam timove koji su uložili ozbiljne napore u stvaranje sofisticiranih vektorskih ugrađivanja.
Jer bez obzira na to koliko su vaši ugrađivači dobri, oni su samo korisni koliko i vaša sposobnost da ih preuzmete i delujete na njih – brzo, precizno i na skali.
- Не можете приказати релевантне резултате
- Уграђивање нестаје уместо побољшања са повратним информацијама
- Кашњење и трошкови излазе из контроле како ваши подаци расту
То је мотор иза семантичке претраге, препорука и свих паметних функција које корисници очекују. Прескочите га, и изградили сте мозак без нервног система.
Пре него што уђемо у техничке детаље, успоставимо оквир одлука који ће водити наше изборе имплементације:
(1) Define System Requirements
- Циљеви перформанси (латенција, проток, повлачење)
- Карактеристике података (обим, димензионалност, учесталост ажурирања)
- Оперативна ограничења ( трошкови, инфраструктура, стручност тима)
(2) Choose Access Patterns
- Статичка меморија (мали, стабилни скуп података)
- Dinamički pristup (veliki ili često menjajući se skup podataka)
- Бацх обрада (оффлине аналитика и изградња индекса)
(3) Select Technical Implementation
- Алгоритам за претрагу (тачан против приближног)
- Технике оптимизације (квантизација, филтрирање)
- Стратегије складиштења и индексирања
(4) Establish Evaluation Framework
- Системске метрике (пропуст, латенција, коришћење ресурса)
- Квалитетне метрике (подсећање, прецизност, релевантност)
- Оперативне метрике (време изградње, латенција ажурирања)
Ovaj okvir obezbeđuje da tehničke odluke budu u skladu sa vašim specifičnim slučajevima korišćenja i poslovnim zahtevima.
Основни концепти
Vector Search & Management se sastoji od dve međusobno povezane komponente:
- Менаџмент вектора: Инфраструктура за складиштење, индексирање, ажурирање и одржавање векторских уграђивања и сродних метаподатака. Добијање овог права осигурава свежину података, приступачност и припрема векторе за надолазне задатке.
- Vector Search: The query engine that enables fast and relevant retrieval from potentially massive vector datasets. This is where the magic of finding similar items happens at scale.
Зашто је овладавање претрагом и управљањем вектором непогодно
Ефективне могућности претраживања вектора и управљања откључавају три кључне предности:
- Евалуација и побољшање уграђивања: Како знате да ли ваше уграђивање заиста функционише добро у пракси? Да бисте одговорили на ово, потребно је да их упитате у односу на репрезентативне скупове података и да их процените користећи метрике као што је recall@k. Без ефикасне претраге вектора, процена уграђивања у милионима или милијардама предмета постаје изузетно спора, ограничавајући тестове на мале узорке или једноставне случајеве.
- Свеже, релевантне информације о МЛ моделима: Модели који обављају трансферно учење, РЛ, препоруке, детекцију аномалија или активно учење ослањају се на уграђене информације као улаз.Поред тога, векторске могућности претраге омогућавају ефикасно претраживање специфичних вектора потребних за сложене задатке обуке (као што је проналажење тврдих негативних за активно учење).
- Могућности апликација у реалном времену: Корисничке апликације као што су семантичка претрага, препоруке и претрага визуелне сличности захтевају одговоре на упит са ниском латенцијом и високим протоком, посебно пошто се подаци стално мењају. Док уграђивање дефинише сличност, то је векторски претраживач који испоручује резултате у милисекундима, на скали.Традиционалне базе података се боре да задовоље ове захтеве, чинећи специјализоване векторске системе претраге и управљања.
Навигација дизајнерских трговина за претрагу и управљање вектором
Успешна имплементација Вецтор Сеарцх & Манагемент захтева балансирање конкурентних приоритета.
Zahtevi za performanse
Сваки претраживач вектора прави компромисе између:
(1) Speed/Latency:Колико брзо систем мора да реагује? Да ли је потребна латенција испод 100ms, или је прихватљива секунда?
(2) Accuracy/Recall:Који ниво прецизности је потребан? Да ли је довољно пронаћи 95% релевантних резултата, или морате да ухватите 99,9%?
(3) Cost:Koje budžetske ograničenja postoje?Viši performansi obično zahtevaju više resursa, što dovodi do povećanih troškova.
(4) Scalability:Како систем треба да скалира како подаци расту? Да ли мора да обрађује милионе упита преко милијарди вектора?
Карактеристике података
Разумевање ваших података је кључно за дизајн векторске претраге:
(1) Data Volume:Broj vektora u vašem skupu podataka u osnovi utiče na izbore arhitekture.Sistemi koji se bave hiljadama, milionima ili milijardama vektora zahtevaju različite pristupe.
(2) Vector Dimensionality:Више димензије (1024+) у односу на ниже димензије (128) утичу на употребу меморије, израчунавање захтева и избор алгоритма.
(3) Update Frequency:Колико често вектори мењају облик целог цевовода:
- Стреаминг у реалном времену: Одмах ажурирање које захтева континуирано индексирање
- Честе серије: Редовно ажурирање (сатно / дневно) омогућава периодично поновно индексирање
- Ретко оптерећење: Ретко ажурирање омогућава статичку оптимизацију
Query Access шаблони
Размотрите како корисници и системи комуницирају са вашим векторским подацима одређује архитектуру:
(1) High-throughput single lookups:Брза појединачна упита која захтева оптимизоване путеве за претрагу
(2) Complex batch queries:Аналитичка радна оптерећења која обрађују више вектора истовремено
(3) Filtering before search:Сценарији који захтевају филтрирање метаподатака пре или поред векторске сличности
Један начин размишљања о процесу дизајна је да га визуализујете као троугао, где сваки од ових фактора формира један угао, а оптимални дизајн лежи на раскрсници свих три:
Svaki projekat uključuje svesne kompromise, posebno kada definišete prioritete i odlučujete koje aspekte treba da stavite u prioritet.На пример, у једнојe-commerce recommendation system, потреба за ниском кашњењем (брзином) и ажурирањима у реалном времену може имати предност.
Ово би захтевало приоритет брзог претраживања вектора чим корисник комуницира са системом. Међутим, то би могло значити прихватање благо нижих стопа повлачења или већих инфраструктурних трошкова због захтјева одржавања актуелних, брзих и релевантних података.
S druge strane, u jednomoffline analytical system, можете дати приоритет тачности у односу на кашњење, са обрадом партија и дубље анализе постају примарни фокус.Разумевање како приоритети вашег корисничког случаја утичу на перформансе и избор архитектуре је од виталног значаја.
So, how do we achieve the desired speed and accuracy within these constraints?To nas dovodi direktno u prostor motora Vector pretrage.
The Core Engine: Nearest Neighbor Search Algorithms
Претрага вектора зависи од брзине – могућност брзог скенирања скупа података и израчунавања сличности између вектора. У срцу овог задатка је претрага најближег суседа (НН). Циљ је једноставан: узимајући у обзир вектор упита, пронађите векторе у вашем индексираном скупу података који су најближи према изабраној метрици удаљености (као што је Козинска сличност или Евклидова удаљеност). Постоји више начина за обављање претраге најближег суседа. Почнимо са најједноставнијим приступом.
Потпуно скенирање (приступ брутне силе)
Замислите да имамо скуп података од 1 милион 1000-димензионалних вектора и треба да пронађемо сличне векторе за одређени упит.Наивни приступ би упоредио вектор упита са сваким једним вектором - обављајући 1 милијарду операција (1М вектора * 1000 димензија) по упиту.
Потпуно скенирање је метода брутне силе, секвенцално проверавајући сваку тачку података у скупу података како би се осигурало да пронађе апсолутне најближе суседе.Једноставан је за имплементацију и не захтева сложено индексирање. За мање сетове података - испод милион вектора, посебно оних који се често не мењају - овај приступ може добро радити и чак може бити добра почетна тачка.
Међутим, како се скуп података повећава или ако свежина података постане кључна, практичност пуног скенирања брзо се смањује. Када пређете милион-векторску ознаку или вам треба често ажурирање, рачунарски трошкови сваког упита значајно се повећавају.
Performance characteristics:
- Латенција: O(n×d) где n = број вектора и d = димензије
- Меморија: О(н×д) – захтева комплетан скуп података у меморији за оптималан учинак
- Тачност: 100% повратка (гарантовано да пронађете праве најближе комшије)
- Време изградње: О(1) — није потребно индексирање
Po mom iskustvu, oslanjanje samo na kompletno skeniranje za velike, dinamične proizvodne sisteme retko je održiva opcija.
Алгоритам приближавања најближег суседа (АНН)
Ово је место где алгоритми приближног најближег суседа (АНН) улазе у слику.
АНН алгоритми уводе приближавања за драматично побољшану брзину.
(1) Tree-based methods (KD-trees, Ball trees)
Они деле векторски простор на гнездене регионе, тако да не морате све да претражујете.
- Одлично за ниске димензије података (мисли ≤20 димензија)
- Борба лоше у високим димензијама због "проклетства димензионалности"
- Најбоље за мале или структуриране скупове података где се исплати прецизно партиционирање
(2) Locality-Sensitive Hashing (LSH)
Ово хашира векторе тако да слични долазе у исту канту чешће него не.
- Добро скалира са бројем димензија и величином сета података
- Не морате скенирати цео простор
- Али: захтева пажљиво подешавање хасх функција и прагова да би се добило добро повлачење
(3) Graph-based methods
Они граде графикон где се сваки чвор (вектор) повезује са својим најближим суседима - претрага постаје брз прелаз.
- HNSW (Hierarchical Navigable Small World): Kreira višeslojni grafikon za efikasno navigaciju velikim skupovima podataka
- NSG (Navigable Spreading-out Graph): Fokusira se na izgradnju dobro izrađenog grafikona kako bi se smanjili skokovi i smanjili troškovi pretrage
- ДискАНН: Оптимизовано за милијарде скупова података, дизајнирано да искључи ССД уместо да све држи у РАМ-у
Ključna prednost ANN-a u odnosu na brute force pretragu je njegova sposobnost da efikasno rukuje velikim skupovima podataka.Резултати бенчмаркинг, као што су они изБенчмарк, доследно показују овај компромис: брутална сила пружа највишу прецизност, али подржава мање упита по секунди (КПС). АНН алгоритми, с друге стране, омогућавају много виши КПС, што их чини идеалним за системе у реалном времену - иако обично постоји благо смањење повратка, у зависности од алгоритма и како је прилагођен.
Пример кода: Full Scan vs. ANN
Да би ови концепти били конкретнији, покажимо основну поређење између пуног скенирања (линеарна претрага) и АНН приступа користећи ИВФФлат индекс користећи популарниФајс библиотека.
import numpy as np
import faiss
import time
# 1. Create a synthetic dataset
num_vectors = 1000000 # One million vectors
vector_dim = 1000 # 1000 dimensions
print(f"Creating dataset with {num_vectors} vectors of dimension {vector_dim}...")
dataset = np.random.rand(num_vectors, vector_dim).astype('float32')
# 2. Define a sample query vector
query_vector = np.random.rand(vector_dim).astype('float32')
query_vector_reshaped = query_vector.reshape(1, vector_dim)
# --- Linear Scan (Full Scan) Example ---
print("\n--- Linear Scan (using IndexFlatL2) ---")
# 3. Create a Faiss index for exact L2 distance search (Full Scan)
index_flat = faiss.IndexFlatL2(vector_dim)
# 4. Add the dataset vectors to the index
print("Adding vectors to IndexFlatL2...")
index_flat.add(dataset)
print(f"Index contains {index_flat.ntotal} vectors.")
# 5. Perform the search
print("Performing linear scan search...")
start_time = time.time()
distances_flat, indices_flat = index_flat.search(query_vector_reshaped, k=1)
end_time = time.time()
# On typical hardware, this might take 1-2 seconds for this dataset size
print(f"Linear scan time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
print(f"Nearest neighbor index (Linear): {indices_flat[0][0]}, Distance: {distances_flat[0][0]}")
# --- Approximate Nearest Neighbor (ANN) Example ---
print("\n--- ANN Scan (using IndexIVFFlat) ---")
# 6. Define and create an ANN index (IVFFlat)
# IVF1024 partitions the data into 1024 clusters (voronoi cells)
nlist = 1024 # Number of clusters/cells
quantizer = faiss.IndexFlatL2(vector_dim)
index_ivf = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, vector_dim, nlist)
# 7. Train the index on the dataset (learns the cluster centroids)
# This is a one-time operation that can be slow but improves query performance
print(f"Training IndexIVFFlat with {nlist} clusters...")
index_ivf.train(dataset)
print("Training complete.")
# 8. Add the dataset vectors to the trained index
print("Adding vectors to IndexIVFFlat...")
index_ivf.add(dataset)
print(f"Index contains {index_ivf.ntotal} vectors.")
# 9. Perform the ANN search
# nprobe controls search accuracy vs. speed tradeoff
# Higher values = better recall but slower search
index_ivf.nprobe = 10 # Search within the 10 nearest clusters
print(f"Performing ANN search (nprobe={index_ivf.nprobe})...")
start_time = time.time()
distances_ivf, indices_ivf = index_ivf.search(query_vector_reshaped, k=1)
end_time = time.time()
# On typical hardware, this might take 10-20ms - about 100x faster than brute force
print(f"ANN scan time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
print(f"Nearest neighbor index (ANN): {indices_ivf[0][0]}, Distance: {distances_ivf[0][0]}")
# Expected recall rate at nprobe=10 is approximately 90-95%
# To verify, we could compute overlap between exact and approximate results
У овом примеру прво креирамо велики скуп података случајних вектора.IndexFlatL2Овај индекс једноставно чува све векторе и упоређује упит са сваким током претраге - нашом бруто силом.
Затим се пребацујемо наIndexIVFFlat, уобичајена АНН техника. Ово укључује додатни корак обуке у којем индекс сазнаје структуру података раздвајајући га у ћелије (или Воронои ћелије). Током претраге, параметар нпробе одређује колико се раздвајања проверава, омогућавајући алгоритму да интелигентно узоркује само подскуп података, значајно смањујући број потребних поређења.
Покретање овог кода (стварни времена зависе у великој мери од хардвера) обично показује да је АНН претрага (IndexIVFFlat), упркос почетној обуци оверхеад, обавља операцију претраживања знатно брже од линеарног скенирања (IndexFlatL2), наглашавајући практичну предност брзине АНН метода за велике податке.
Međutim, važno je napomenuti da različite implementacije ANN-a imaju svoje kompromise za optimizaciju. IndexIVFFlat je samo jedna opcija, a izbor prave metode uključuje procenu kompromisa u pogledu brzine, tačnosti, upotrebe memorije i vremena indeksiranja.
Смањење меморијског отиска: квантизација
Како векторски скупови података расту масивно, потрошња меморије постаје значајан изазов, нарочито када се ради о милионима или милијардама високих димензионалних вектора.Када скуп података прелази расположиву РАМ на једној машини, инжењери често прибегавају раздвајању индекса преко више машина, уводећи оперативну сложеност и повећавајући трошкове инфраструктуре.
Једно ефикасно решење овог проблема јеквантизација, техника дизајнирана да смањи траг меморије компресијом векторских податакаЦиљ је представљати високопрецизне плутајуће тачке вектора са мање података, обично користећи методе које мапирају континуиране вредности на мањи скуп дискретних представљања.
На тај начин, квантизација смањује захтеве за простором за складиштење, што може помоћи у уклапању великих индекса на мање машине или чак једну машину.
Постоји неколико приступа квантизацији вектора, са три уобичајена типа:
(1) Scalar Quantization
Ова техника смањује прецизност сваке димензије у вектору. Уместо коришћења високопрецизних 32-битних пловила, свака димензија се може складиштити користећи мање бита, као што су 8-битни читави бројеви. SQ нуди солидну равнотежу између компресије, прецизности претраге и брзине, што га чини популарним избором за смањење употребе меморије.
Performance impact:
- Смањење меморије: 4к (32-бит → 8-бит)
- Утицај брзине: Минималан (понекад бржи због смањене пропусне ширине меморије)
- Утицај тачности: Типично 1–3% смањење повратка
- Случај употребе: Добра опција опште намене за иницијалну оптимизацију меморије
(2) Binary Quantization
Узима компресију даље представљањем векторских компоненти са бинарним кодовима, често користећи само 1 бит по компоненти или групи компоненти. Ово резултира високом компресијом и веома брзим прорачунима удаљености (нпр. Хамминг удаљеност). Међутим, БК може довести до значајног губитка информација, што може смањити тачност, тако да је најбоље погодан за случајеве када је брзина критична и подаци су добро погодни за бинарну репрезентацију.
Performance impact:
- Смањење меморије: 8–64к у зависности од конфигурације
- Uticaj brzine: Kompleksni izračuni udaljenosti mogu biti sporiji
- Uticaj preciznosti: 5–15% smanjenje opoziva (ovisno o konfiguraciji)
- Случај употребе: Системи великих размера у којима је меморија примарно ограничење
(3) Product Quantization
Ова техника узима другачији приступ. Раздваја сваки високи димензионални вектор на мање суб-векторе, који се квантизирају независно користећи технике кластерирања као што су к-медија. Сваки суб-вектор представља код из кодека, што доводи до значајне компресије. Док ПК постиже ниску употребу меморије, процес израчунавања растојања и обављања претраживања може бити рачунарски интензивнији од СК, што резултира споријим временом упита и евентуално нижим прецизношћу на сличним нивоима компресије.
Performance impact:
- Смањење меморије: 32к у поређењу са 32-битним пловидбама
- Утицај брзине: Врло брзо користећи израчунавање удаљености хамминг
- Uticaj preciznosti: Značajno (20% + smanjenje povlačenja)
- Случај употребе: ултра-високе апликације у којима брзина троши савршену прецизност
Технике квантизације се често користе у комбинацији са АНН методама претраживања, а не као алтернативе.На пример, FAISS индекси као што је IndexIVFPQ комбинују структуру ИВФ-а (за брз избор кандидата користећи АНН) са Квантизацијом производа (за компресију вектора унутар сваке листе).
Избор праве стратегије квантизације, као што је избор оптималне методе АНН, захтева разумевање компромиса и усклађивање са потребама вашег система и карактеристикама података.
Филтрирање стратегија
У већини реалних сценарија, неопходно јекомбинује векторску сличност са филтрирањем метаподатакаРазмислите о упитама као што су "Пронађи сличне производе који су на залихама и испод 50 долара."
Филтрирање приступа
(1) Pre-filtering
Овај приступ филтрира податке на основу метаподатака пре него што се уроните у векторску сличност. Најбоље функционише када је филтер метаподатака високо селективан (на пример, проналажење производа испод $50).
Example: Прво филтрирате производе који су испод 50 долара, а затим израчунајте сличност само на подсету који испуњава тај критеријум.
(2) Post-filtering
Са пост-филтрирањем, прво извршите претрагу векторске сличности, а затим примените филтере метаподатака. Ово је солидна опција када филтер метаподатака није посебно селективан. Недостатак? Може постати неефикасан када радите са великим скуповима података који имају строге филтере.
ExampleПронађите првих 1000 сличних производа, а затим их смањите на оне испод 50 долара.
(3) Hybrid filtering
Хибридно филтрирање постиже равнотежу – користећи метаподаци за смањење простора за претрагу пре него што га фино подесите са векторским претрагом. Овај приступ често користи комбинацију инвертованих индекса и векторских индекса да бисте добили најбоље од оба света.
Example: Користите метаподаци (као што су категорија и опсег цена) да бисте ограничили простор за претрагу, а затим нулу на најбољим одговарајућим векторима.
Стратегије имплементације
(1) Inverted Index + Vector Index
Овом стратегијом креирате одвојене индексе за метаподатке и векторе. Прво, индекс метаподатка вам помаже да идентификујете мањи скуп кандидата. Затим примените претрагу вектора само на те кандидате, штедећи време.
(2) Joint Indexing
Овде, комбинујете метаподаци директно у векторски индекс. Замислите ИВФ кластере који такође укључују атрибуте метаподатака. Ово омогућава систему да ефикасно исече нерелевантне кандидате током претраге. Заједничко индексирање најбоље функционише када постоји блиска веза између метаподатака и векторске сличности.
(3) Filter-Aware ANN
Овај метод иде дубље модификовањем самог АНН алгоритма како би се узео у обзир филтер мета података током преласка графа. То је мало сложеније, али може значајно убрзати ваше упите. Све више векторских база података почиње да нуди ово као уграђену функцију, што га олакшава имплементацију на скали.
Кључни приступни модели
Način na koji vaša aplikacija pristupa vektorskim podacima – njegovom obrascu pristupa – ima veliki uticaj na performanse, dizajn skladišta i ukupnu arhitekturu sistema.Усклађивање обрасца приступа са потребама ваше апликације је кључ за изградњу ефикасног система за претраживањеХајде да погледамо неке уобичајене обрасце.
Статички In-Memory Access
Један од најједноставнијих образаца приступа за претрагу вектора је статички приступ у меморији.Овај приступ је идеалан када радите са релативно малим скуповима података - обично испод милион вектора - који се често не мењају.
У овом подешавању, цео векторски индекс се учитава у меморију на покретању апликације. Пошто се сва векторска поређења дешавају локално у процесу, нема потребе за комуникацијом са спољним складиштењем током упита.
Static in-memory access je pogodan za slučajeve korišćenja koji zahtevaju odgovore niskog latencije i mogu udobno da uklapaju svoje vektorske podatke u RAM jedinog uređaja.To je praktičan izbor kada je skup podataka mali i stabilan, a jednostavnost i brzina su glavni prioriteti.
Implementation Considerations
Статички приступ у меморији је релативно једноставан за имплементацију користећи уобичајене Питон алате, посебно за мање сетове података.
- For lightweight setups — say, under 100,000 vectors — NumPy might be enough. It allows for efficient in-memory operations like cosine similarity using simple arrays. This is a good option when query complexity is low and performance needs are modest.
- U tim slučajevima, biblioteke kao što je Faiss nude efikasnije indeksiranje i pretraživanje sličnosti, uključujući podršku za ANN i kvantifikaciju, a još uvek rade u potpunosti u memoriji.
- Ako vaša aplikacija treba da filtrira po metapodatcima uz vektorsku sličnost – ili ako je vaš skup podataka u memoriji velik, ali se još uvek uklapa u RAM – alati kao što su LanceDB ili Chroma mogu biti bolji.
Service Restart Implications
Један недостатак овог обрасца је оно што се дешава када се услуга поново покрене. Пошто сви подаци живе у меморији, пуни векторски скуп података мора се поново учитати на покретању. Ово може увести приметна одлагања, посебно са великим индексима, и привремено утицати на доступност система током иницијализације. Ако је време покретања критично, мораћете то узети у обзир приликом дизајнирања стратегије распореда.
Dinamički pristup
Динамички обрасци приступа су изграђени за производне системе у којима су векторски скупови података превелики или превише нестабилни за статичке приступе у меморији. Ово постаје посебно важно када се ради са више од милион вектора или када се уграђења стално додају, ажурирају или замењују - као у случајевима коришћења који укључују податке живих сензора, понашање корисника у реалном времену или аналитику стреаминг-а.
За разлику од статичких подешавања, где се подаци учитавају и чувају у меморији, динамички приступ одлаже складиштење и претраживање у спољне векторске базе података или претраживаче. Ови системи су дизајнирани за руковање великим димензионалним подацима на скали, нудећи функције као што су упорно складиштење, концентрична ажурирања и индексирање у реалном времену.
Različite kategorije sistema podržavaju dinamički pristup, svaki sa svojim karakteristikama performansi i kompromisima. Odabir pravog zavisi od vaših specifičnih zahteva – volumena podataka, uzoraka upita, tolerancije latencije i operativne kompleksnosti.
- Вектор-нативе векторске базе података (нпр. Weaviate, Pinecone, Milvus, Vespa, Qdrant): оптимизоване су посебно за складиштење, индексирање и извођење брзих претраживања сличности на високим димензионалним векторским подацима. Њихов дизајн се фокусира на векторске операције, чинећи их високо ефикасним за ту сврху.
- Хибридне базе података (нпр. MongoDB Atlas Vector Search, PostgreSQL with pgvector, Redis with redis-vss): су добро успостављене базе података (NoSQL, релациона, кључна вредност) које имају уграђену векторску претрагу кроз екстензије или уграђене функције. Они нуде предност управљања и векторским и традиционалним типовима података у једном систему, пружајући флексибилност за апликације које захтевају оба.
- Претраживачки алати са векторским могућностима (нпр. Elasticsearch, OpenSearch): првобитно направљени за претрагу текста и анализу дневника, ови претраживачи имају интегрисане векторске функције претраге. За организације које их већ користе, то омогућава могућност искориштавања постојеће инфраструктуре за претраге текста и векторске сличности.
Поређење предности и недостаци сваког типа базе података
Батцх Приступ
Dok se dinamički pristup fokusira na žive upite protiv stalno se menjajućih podataka,партијски приступ је шема за руковање великим векторским скуповима података који захтевају оффлине, не-реалну обраду.Овај приступ је идеалан када се ради о масивним скуповима података (обично преко милион вектора) где се упита обрађује у великим, колективним сетовима, а не интерактивно.
Batch obrada je posebno vredna za osnovne zadatke upravljanja vektorima koji su ključni za efikasne usluge pretraživanja vektorima, kao što su:
- Početna izgradnja indeksa za veoma velike skupove podataka.
- Периодични модел обуке или ретренинг користећи векторске репрезентације.
- Прерачунавање најближих суседа или других анализа у целом скупу података.
- Задаци чишћења, трансформације или обогаћивања података примењени на векторе у величини.
Да бисте оптимизовали обраду партија за вашу апликацију, кључно је узети у обзир неколико фактора:
(1) Storage Technologies
Поуздано складиштење је од суштинског значаја за складиштење великих векторских сетова података и осигурање да су приступачни за обраду партија. Избор технологије складиштења утиче на скалабилност, брзину приступа и интеграцију са процесним цевоводима.
- Складиштење објеката (нпр. Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage): Ово решење за складиштење објеката је високо скалабилно и економично, што га чини погодном за складиштење великих, статичких векторских сетова. Добро се интегрише са моторима за обраду заснованим на облаку као што су Спарк и Флинк. Међутим, његов примарни недостатак је већа кашњења приступа у поређењу са датотечним системима, што га чини мање идеалним за И / О интензивне операције које захтевају брзе, ниске кашњења читања или писања.
- Дистрибуирани датотечни системи (нпр. ХДФС, ГлустерФС): Ови системи су дизајнирани за складиштење масивних сетова података преко више сервера, нудећи приступ високом протоку идеалан за велике оквире података као што су Хадооп и Спарк. Они пружају редунантност података и оптимизовани су за секвенцијално читање.
(2) Data Serialization Formats
Да би се вектори ефикасно складиштили за серијалну обраду, кључно је одабрати формате података који смањују простор за складиштење и омогућавају брзе операције читања / писања.
- Avro и Parquet: Ово су бинарни формати серијализације који се широко користе у екосистему великих података (нпр. Hadoop, Spark). Оба пружају одличну компресију и подршку еволуцији шема, што је посебно корисно ако се векторске димензије или метаподаци мењају током времена. Avro је обично пожељан за операције оријентисане на редове или тешке радне оптерећења за писање, док је Parquet, са својим колонарним форматом, оптимизован за аналитичке упита са тешким читањем, што је идеално за рад на обради партија. Ови формати се такође беспрекорно интегришу са дистрибуираним процесима и складиштењем у облаку, чинећи их свестраним опцијама за велике
- Компресирани НумПи Мареис: За једноставније, питонске цевоводе, серијализација НумПи мареја користећи формате као што су .нпз или прилагођена серијализација са библиотекама за компресију као што су злиб или лз4 је ефикасан приступ. Овај метод је посебно користан у научним Питон окружењима и лако се интегрише са библиотекама као што су НумПи и СциПи.
(3) Execution Environment
Prilikom odabira gde i kako će vaši batch poslovi funkcionisati, morate da odlučite između samostalne infrastrukture i cloud usluga:
- Извршење на локацији: Коришћење алата као што су Апацхе Хадооп или Апацхе Спарк на сопственој инфраструктури даје вам потпуну контролу над окружењем, сигурношћу и конфигурацијом. Међутим, то долази са значајним трошковима везаним за подешавање инфраструктуре, одржавање и потребу за оперативном експертизом.Поред тога, скалирање ресурса може бити мање флексибилно и сложеније у поређењу са облачним решењима.
- Услуге у облаку: Платформе као што су Амазон ЕМР, Гоогле Цлоуд Датапроц или Азуре ХДИнсигхт пружају управљана решења за обраду партија заснована на популарним оквирима као што је Спарк. Ове услуге апстрактују велики део управљања инфраструктуром, нудећи скалабилност на основу плаћања и лаког интегрисања са другим услугама у облаку, као што је складиштење објеката.
Укратко, избор праве технологије складиштења, формата сериализације података и окружења извршења за обраду партијских вектораТо је сложена одлука, то јеЗависи од фактора као што су:
- Величина вашег векторског сета података.
- Да ли су подаци статични или динамични (тј. колико често се мењају).
- Scalability potreba za vašim radnim opterećenjima.
- Да ли је скуп података дистрибуиран преко више сервера.
- Захтев (или недостатак тога) за упит у реалном времену заједно са партијским пословима.
- Потреба за интеграцијом са другим алатима или оквирима за обраду великих података.
- Ниво контроле који вам је потребан над окружењем за обраду.
- Доступни ресурси (време, буџет, стручност) за подешавање и одржавање.
Закључак: Изградња ефикасних система за претраживање вектора
Kao što smo već razgovarali, Vector Search & Management je kritični operativni sloj koji pretvara apstraktna ugrađivanja u vredne aplikacije.Sistematičnim rešenjem tri stupa našeg okvira – obrasci pristupa, zahtevi za performanse i karakteristike podataka – možete izgraditi sisteme koji pružaju i tehničku izvrsnost i poslovnu vrednost.
Стављајући све заједно: Кључна контролна листа за имплементацију
(1) Define clear requirements:
- Латенција документа, проток и циљеви повратка
- Одређивање потреба за фреквенцијом ажурирања
- Identify filtering and querying patterns
(2) Choose appropriate architecture:
- Изаберите образац приступа (статички, динамички, партијски)
- Одредити векторску базу података или решење за складиштење
- Дизајн за одговарајућу скалу и раст
(3) Optimize for your use case:
- Изаберите и подесите АНН алгоритме
- Имплементација одговарајуће квантитације
- Дизајн ефикасних стратегија филтрирања
(4) Implement comprehensive evaluation:
- Креирање квалитетне метрике базалне линије
- Монитор перформанси система
- Трацк пословне утицај метрике
(5) Plan for operational excellence:
- Дизајн за посматрање
- Управљање грешкама
- Create testing and validation framework
У следећем делу књиге АИ инжењера, истражићемо како ефикасно искористити ове векторске могућности у стварним АИ апликацијама.
Želite da čujete od mene češće?Connect with me on LinkedIn!
Kontaktirajte me na LinkedinДелим седневникАктивни увид, савети и ажурирања који ће вам помоћи да избегнете скупе грешке и останете испред у трци за АИ.
