Database Vettoriale Guida per Principianti!

Guida Database Vettoriale!

Nell’era della crescente complessità dei dati e delle informazioni ad alta dimensionalità, i database tradizionali spesso non sono sufficienti per gestire ed estrarre in modo efficiente il significato da insiemi di dati intricati. Entrano in gioco i database vettoriali, un’innovazione tecnologica che si è affermata come soluzione alle sfide poste dal panorama in continua espansione dei dati.

Comprensione dei Database Vettoriali

I database vettoriali hanno acquisito un’importanza significativa in vari campi grazie alla loro capacità unica di memorizzare, indicizzare e cercare in modo efficiente punti di dati ad alta dimensionalità, spesso chiamati vettori. Questi database sono progettati per gestire dati in cui ogni voce è rappresentata come un vettore in uno spazio multidimensionale. I vettori possono rappresentare una vasta gamma di informazioni, come caratteristiche numeriche, embedding da testi o immagini e persino dati complessi come strutture molecolari.

Rappresentiamo il database vettoriale utilizzando una griglia 2D in cui un asse rappresenta il colore dell’animale (marrone, nero, bianco) e l’altro asse rappresenta la dimensione (piccola, VoAGI, grande).

In questa rappresentazione:

  • Immagine A: Colore marrone, dimensione VoAGI
  • Immagine B: Colore nero, dimensione piccola
  • Immagine C: Colore bianco, dimensione grande
  • Immagine E: Colore nero, dimensione grande

Puoi immaginare ogni immagine come un punto tracciato su questa griglia in base ai suoi attributi di colore e dimensione. Questa griglia semplificata cattura l’essenza di come un database vettoriale potrebbe essere rappresentato visivamente, anche se gli spazi vettoriali effettivi potrebbero avere molte più dimensioni e utilizzare tecniche sofisticate per la ricerca e il recupero.

Spiega i Database Vettoriali come se avessi cinque anni

Immagina di avere diversi tipi di frutta, come mele, arance, banane e uva. Ami il gusto delle mele e vuoi trovare altre frutte che abbiano un gusto simile alle mele. Invece di ordinare la frutta in base al colore o alla dimensione, decidi di raggrupparla in base a quanto sia dolce o acida.

Quindi metti insieme tutte le frutte dolci, come mele, uva e banane mature. Metti le frutte acide in un altro gruppo, come arance e banane non mature. Ora, quando vuoi trovare frutti che hanno un gusto simile alle mele, basta guardare nel gruppo delle frutte dolci perché è più probabile che abbiano un gusto simile.

Ma cosa succede se stai cercando qualcosa di specifico, come una frutta dolce come una mela ma con un sapore pungente come un’arancia? Potrebbe essere un po’ difficile trovarla nei tuoi gruppi, giusto? Ecco quando chiedi a qualcuno che ne sa molto sulle diverse frutte, come un esperto di frutta. Loro possono suggerirti una frutta che corrisponde alla tua richiesta di gusto unica perché conoscono i sapori di molte frutte.

In questo caso, quella persona esperta agisce come un “database vettoriale”. Hanno molte informazioni su diverse frutte e possono aiutarti a trovarne una che si adatta al tuo gusto speciale, anche se non si basa sulle solite cose come i colori o le forme.

Analogamente, un database vettoriale è come questo esperto disponibile per i computer. È progettato per ricordare molti dettagli sulle cose, come il cibo, in modo speciale. Quindi, se stai cercando un cibo simile nel gusto a qualcosa che ami o un cibo con una combinazione di sapori che ti piace, questo database vettoriale può trovare rapidamente le opzioni giuste per te. È come avere un esperto di sapori per i computer che conosce tutto sui gusti e può suggerire ottime scelte in base a ciò che desideri, proprio come quella persona esperta con la frutta.

Come Archiviano i Dati i Database Vettoriali?

I database vettoriali archiviano i dati utilizzando embedding vettoriali. Gli embedding vettoriali nei database vettoriali si riferiscono a un modo di rappresentare oggetti, come elementi, documenti o punti dati, come vettori in uno spazio multidimensionale. Ad ogni oggetto viene assegnato un vettore che cattura diverse caratteristiche o attributi di quell’oggetto. Questi vettori sono progettati in modo tale che oggetti simili abbiano vettori più vicini tra loro nello spazio vettoriale, mentre oggetti dissimili hanno vettori più distanti.

Pensa agli embedding vettoriali come a un codice speciale che descrive gli aspetti importanti di un oggetto. Immagina di avere animali diversi e vuoi rappresentarli in un modo in cui animali simili abbiano codici simili. Ad esempio, gatti e cani potrebbero avere codici abbastanza vicini, poiché condividono caratteristiche comuni come avere quattro zampe e pelliccia. D’altra parte, animali come pesci e uccelli avrebbero codici più distanti, riflettendo le loro differenze.

In un database vettoriale, questi embedding vengono utilizzati per archiviare e organizzare gli oggetti. Quando vuoi trovare oggetti simili a una determinata query, il database guarda gli embedding e calcola le distanze tra l’embedding della query e gli embedding degli altri oggetti. Ciò consente al database di identificare rapidamente gli oggetti più simili alla query.

Ad esempio, in un’app di streaming musicale, le canzoni potrebbero essere rappresentate come vettori utilizzando embedding che catturano caratteristiche musicali come il tempo, il genere e gli strumenti utilizzati. Quando cerchi canzoni simili al tuo brano preferito, il database vettoriale dell’app confronta gli embedding per trovare canzoni che corrispondano alle tue preferenze.

Gli embedding vettoriali sono un modo per trasformare oggetti complessi in vettori numerici che catturano le loro caratteristiche, e i database vettoriali utilizzano questi embedding per cercare ed estrarre in modo efficiente oggetti simili o rilevanti in base alla loro posizione nello spazio vettoriale.

Come funzionano i database vettoriali?

Crediti immagine: VoAGI

Richiesta dell’utente:

  • Inserisci una domanda o una richiesta nell’applicazione ChatGPT.

Creazione dell’embedding:

  • L’applicazione converte la tua input in una forma numerica compatta chiamata embedding vettoriale.
  • Questo embedding cattura l’essenza della tua domanda in una rappresentazione matematica.

Confronto con il database:

  • L’embedding vettoriale viene confrontato con altri embedding memorizzati nel database vettoriale.
  • Misure di similarità aiutano a identificare gli embedding più correlati in base ai contenuti.

Generazione dell’output:

  • Il database genera una risposta composta da embedding che corrispondono strettamente al significato della tua query.

Risposta dell’utente:

  • La risposta, contenente informazioni rilevanti collegate agli embedding identificati, ti viene inviata.

Domande di approfondimento:

  • Quando fai domande successive, il modello di embedding genera nuovi embedding.
  • Questi nuovi embedding vengono utilizzati per trovare embedding simili nel database, collegandosi al contenuto originale.

Come i database vettoriali sanno quali vettori sono simili

Un database vettoriale determina la similarità tra i vettori utilizzando diverse tecniche matematiche, una delle più comuni è la similarità del coseno.

Quando cerchi “Miglior giocatore di cricket al mondo” su Google e mostra un elenco dei migliori giocatori, ci sono diversi passaggi coinvolti, di cui la similarità del coseno è il principale.

La rappresentazione vettoriale della query di ricerca viene confrontata con le rappresentazioni vettoriali di tutti i profili dei giocatori nel database utilizzando la similarità del coseno. Più simili sono i vettori, più alto è il punteggio di similarità del coseno.

Nota: Beh, questo è solo a titolo di esempio. È importante notare che i motori di ricerca come Google utilizzano algoritmi complessi che vanno oltre la semplice similarità dei vettori. Considerano vari fattori come la posizione dell’utente, la cronologia delle ricerche, l’autorevolezza delle fonti e altro ancora per fornire i risultati di ricerca più pertinenti e personalizzati.

Capacità dei database vettoriali

La rilevanza dei database vettoriali risiede nelle loro capacità e applicazioni:

I database vettoriali eccellono nel trovare oggetti simili a un dato vettore di query. Questo è fondamentale in diverse applicazioni come i sistemi di raccomandazione (trovare prodotti o contenuti simili), il recupero di immagini e video, il riconoscimento facciale e il recupero delle informazioni.

  • Dati ad alta dimensionalità

I database relazionali tradizionali hanno difficoltà con i dati ad alta dimensionalità a causa della “maledizione della dimensionalità”, dove le distanze tra i punti dati diventano meno significative man mano che il numero di dimensioni aumenta. I database vettoriali sono progettati per gestire più efficientemente i dati ad alta dimensionalità, rendendoli adatti per applicazioni come l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e la genomica.

  • Machine Learning e AI

I database vettoriali vengono spesso utilizzati per memorizzare gli embedding generati dai modelli di machine learning. Questi embedding catturano le caratteristiche essenziali dei dati e possono essere utilizzati per diverse attività, come il clustering, la classificazione e il rilevamento delle anomalie.

  • Applicazioni in tempo reale

Molti database vettoriali sono ottimizzati per interrogazioni in tempo reale o quasi in tempo reale, rendendoli adatti per applicazioni che richiedono risposte rapide, come i sistemi di raccomandazione nel commercio elettronico, il rilevamento delle frodi e il monitoraggio dei dati dei sensori IoT.

  • Personalizzazione e profilazione dell’utente

I database vettoriali consentono esperienze personalizzate permettendo ai sistemi di comprendere e prevedere le preferenze degli utenti. Questo è cruciale in piattaforme come servizi di streaming, social media e mercati online.

  • Dati spaziali e geografici

I database vettoriali possono gestire dati geografici, come punti, linee e poligoni, in modo efficiente. Questo è essenziale in applicazioni come sistemi di informazione geografica (GIS), servizi basati sulla posizione e applicazioni di navigazione.

  • Sanità e scienze della vita

Nella genomica e nella biologia molecolare, i database vettoriali vengono utilizzati per archiviare ed analizzare sequenze genetiche, strutture proteiche e altri dati molecolari. Questo aiuta nella scoperta di farmaci, nella diagnosi di malattie e nella medicina personalizzata.

  • Fusione e integrazione dei dati

I database vettoriali possono integrare dati provenienti da diverse fonti e tipi, consentendo un’analisi e una comprensione più complete. Questo è prezioso in scenari in cui i dati provengono da molteplici modalità, come combinare dati testuali, immagini e numerici.

I database vettoriali possono essere utilizzati per creare potenti motori di ricerca multilingue rappresentando i documenti di testo come vettori in uno spazio comune, consentendo ricerche di similarità tra lingue diverse.

  • Dati grafici

I database vettoriali possono rappresentare ed elaborare dati grafici in modo efficiente, il che è cruciale nell’analisi delle reti sociali, nei sistemi di raccomandazione e nella rilevazione delle frodi.

Il ruolo cruciale dei database vettoriali nel panorama dei dati di oggi

I database vettoriali sono sempre più richiesti a causa del loro ruolo essenziale nel affrontare le sfide poste dall’esplosione di dati ad alta dimensionalità nelle applicazioni moderne.

Alla luce dell’adozione sempre più diffusa di tecnologie come l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati, la necessità di archiviare, cercare ed analizzare in modo efficiente rappresentazioni complesse dei dati è diventata fondamentale. I database vettoriali consentono alle aziende di sfruttare il potere della ricerca di similarità, delle raccomandazioni personalizzate e del recupero dei contenuti, guidando esperienze utente migliorate e decisioni migliorate.

Con applicazioni che vanno dall’e-commerce e dalle piattaforme di contenuti alla sanità e ai veicoli autonomi, la richiesta di database vettoriali deriva dalla loro capacità di gestire diversi tipi di dati e fornire risultati precisi in tempo reale. Con l’aumentare della complessità e del volume dei dati, la scalabilità, la velocità e l’accuratezza offerte dai database vettoriali li pongono come uno strumento fondamentale per estrarre significativi insights e cogliere nuove opportunità in vari settori.

SingleStore come database vettoriale

Sfrutta le robuste capacità di database vettoriali di SingleStoreDB, progettate per servire senza soluzione di continuità applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, chatbot, sistemi di riconoscimento delle immagini e altro ancora. Con SingleStoreDB a tua disposizione, la necessità di mantenere un database vettoriale dedicato per i tuoi carichi di lavoro intensivi diventa obsoleta.

Divergendo dagli approcci convenzionali dei database vettoriali, SingleStoreDB adotta un approccio innovativo ospitando i dati vettoriali all’interno di tabelle relazionali insieme a diversi tipi di dati. Questa innovativa amalgama ti consente di accedere facilmente a metadati completi e attributi aggiuntivi relativi ai tuoi dati vettoriali, sfruttando al contempo le ampie capacità di interrogazione di SQL.

SingleStoreDB è stato progettato con attenzione, garantendo un supporto costante alle tue crescenti esigenze di dati. Dì addio alle limitazioni e abbraccia una soluzione che cresce insieme alle tue richieste di dati.

Esempio di abbinamento di volti con SQL in SingleStore

Abbiamo caricato 16.784.377 righe in questa tabella:

create table people(
  id bigint not null primary key,
  filename varchar(255),
  vector blob
);

Ogni riga rappresenta un’immagine di una celebrità e contiene un numero ID univoco, il nome del file in cui è conservata l’immagine e un vettore a virgola mobile composto da 128 elementi che rappresenta il significato del volto. Questo vettore è stato ottenuto utilizzando facenet, una rete neurale pre-addestrata per creare embedding vettoriali da un’immagine del volto.

Non preoccuparti, non è necessario comprendere l’intelligenza artificiale per utilizzare questo tipo di approccio: è sufficiente utilizzare una rete neurale pre-addestrata di qualcun altro o uno strumento che può fornirti vettori sommari per un oggetto.

Ora, effettuiamo una query su questa tabella utilizzando:

select vector
into @v
from people
where filename = "Emma_Thompson/Emma_Thompson_0001.jpg";

select filename, dot_product(vector, @v) as score
from people where score > 0.1
order by score desc
limit 5;

La prima query ottiene un vettore di query @v per l’immagine Emma_Thompson_0001.jpg. La seconda query trova le prime cinque corrispondenze più vicine:

Emma_Thompson_0001.jpg è una corrispondenza perfetta per se stessa, quindi il punteggio è vicino a 1. Ma in modo interessante, la successiva corrispondenza più vicina è Emma_Thompson_0002.jpg. Ecco l’immagine di query e la corrispondenza più vicina:

Inoltre, la velocità di ricerca ottenuta è davvero incredibile. La seconda query ha impiegato solo 0,005 secondi su una macchina con 16 vcpu. E ha elaborato tutti i 16M di vettori. Questo è un tasso di oltre 3,3 miliardi di corrispondenze di vettori al secondo.

La rilevanza dei database di vettori deriva dalla loro capacità di gestire dati complessi e ad alta dimensionalità offrendo meccanismi efficienti di interrogazione e recupero. Man mano che i dati continuano a crescere in complessità e volume, i database di vettori stanno diventando sempre più vitali in una vasta gamma di applicazioni in diversi settori.