Yapay zeka (YZ) işleme, vektörleştirilmiş verilerin kullanımına dayanır. Başka bir deyişle, YZ gerçek dünya bilgilerini içgörü elde etmek, aranmak ve işlenmek için kullanılabilecek verilere dönüştürür.
Vektör veritabanları bu işin merkezinde yer alıyor çünkü yapay zeka modellemesiyle oluşturulan veriler bu şekilde depolanıyor ve yapay zeka çıkarımı sırasında bu verilere buradan erişiliyor.
Bu makalede vektör veritabanlarına ve vektör verilerinin yapay zeka ve makine öğrenmesinde nasıl kullanıldığına bakıyoruz. Yüksek boyutlu verileri, vektör yerleştirmeyi, vektör verilerinin depolama zorluklarını ve vektör veri tabanı ürünleri sunan tedarikçileri inceliyoruz.
Yüksek boyutlu veri nedir?
Vektör verisi, sözde yüksek boyutlu verinin bir alt türüdür. Bu, önemli ölçüde basitleştirmek gerekirse, bir veri noktasının özellik veya değerlerinin sayısının toplanan örnekleri veya veri noktalarını çok aştığı veridir.
Düşük boyutlu veriler (yani her veri noktası için çok fazla değer olmaması) tarihsel olarak daha yaygındı. Yüksek boyutlu veriler, büyük miktarda bilgi yakalama yeteneği mümkün hale geldikçe ortaya çıkar. Konuşmayı veya görüntüleri birçok olası öznitelik, bağlam vb. ile işleyen çağdaş AI iyi bir örnek sunar.
Vektörler nelerdir?
Vektörler, niceliklerin tek veya daha karmaşık sayı düzenlemeleriyle ifade edildiği bir dizi veri türünden biridir.
Yani matematikte, bir skaler, 5 veya 0,5 gibi tek bir sayıdır, oysa bir vektör, 5 veya 0,5 gibi tek boyutlu bir sayı dizisidir. [0.5, 5]Daha sonra bir matris bunu iki boyuta genişletir, örneğin:
[[0.5, 5],
[5, 0.5],
[0.5, 5]].
Son olarak, tensörler bu kavramı üç veya daha fazla boyuta genişletir. 3B bir tensör, bir görüntüdeki renkleri (kırmızı, yeşil ve mavi değerlerine göre) temsil edebilirken, 4B bir tensör, bir video kullanım örneğinde 3B tensörleri bir araya getirerek veya istifleyerek zaman boyutunu ekleyebilir.
Tensörler daha fazla boyut ekler ve karmaşık verileri temsil edebilen çok boyutlu sayı dizileridir. Bu nedenle yapay zeka, makine öğrenimi ve TensorFlow ve PyTorch gibi derin öğrenme çerçevelerinde kullanılmaya uygundurlar.
Vektör gömme nedir?
Yapay zekada, tensörler verileri depolamak ve işlemek için kullanılır. Tensör tabanlı çerçeveler, tensörler oluşturmak ve bunlar üzerinde hesaplamalar yapmak için araçlar sağlar.
Örneğin, doğal dildeki bir ChatGPT isteği, kelime anlamı, semantik bağlam vb. için ayrıştırılır ve işlenir ve ardından çok boyutlu tensör biçiminde gösterilir. Başka bir deyişle, gerçek dünya konusu, üzerinde matematiksel işlemlerin gerçekleştirilebileceği bir şeye dönüştürülür. Buna vektör yerleştirme denir.
Sorguya yanıtlar elde etmek için, ayrıştırma ve işlemenin sayısal (karmaşık da olsa) sonucu, mevcut olanın (yani, zaten vektör gömülü verilerin) tensör tabanlı gösterimleriyle karşılaştırılabilir ve bir yanıt sağlanabilir. Bu temel kavramı (al ve temsil et; karşılaştır ve yanıtla) herhangi bir AI kullanım durumuna, örneğin görüntülere veya alıcı davranışına aktarabilirsiniz.
Vektör veritabanı nedir?
Vektör veritabanları yüksek boyutlu vektör verilerini depolar. Veri noktaları benzerliğe göre kümelerde depolanır.
Vektör veritabanları, üretken AI kullanım durumları için gereken hız ve performansı sunar. Gartner, 2026 yılına kadar işletmelerin %30’undan fazlasının ilgili iş verileriyle temel modeller oluşturmak için vektör veritabanlarını benimseyeceğini söyledi.
Geleneksel ilişkisel veritabanları satırlar ve sütunlar üzerine kuruluyken, vektör veritabanındaki veri noktaları bir dizi boyutta vektör biçimini alır. Geleneksel veritabanları yapılandırılmış verilerin klasik tezahürüdür. Her sütun bir değişkeni temsil eder ve her satır o değişkenin bir değerini temsil eder.
Bu arada, vektör veritabanları vektörler aracılığıyla temsil edilen birden fazla süreklilik boyunca var olan değerler üzerindeki değerleri işleyebilir. Bu nedenle, önceden belirlenmiş değişkenlere bağlı kalmak zorunda değillerdir ancak yapılandırılmamış veriler olarak düşündüğümüz şeylerde bulunabilecek türden özellikleri temsil edebilirler – renk tonları, bir görüntüdeki piksellerin düzeni ve örneğin bir bütün olarak yorumlandığında neyi temsil edebilecekleri.
Yapılandırılmamış veri kaynaklarını yapay zekaya hazır hale getirmek için geleneksel bir ilişkisel veritabanına dönüştürmek imkansız değil, ancak basit bir konu da değil.
Geleneksel veritabanlarında ve vektör veritabanlarında yapılan aramalarda fark açıktır. Bir SQL veritabanında, anahtar sözcükler veya sayısal değerler gibi açık, kesin değerler ararsınız ve istediğiniz sonuçları almak için tam eşleşmelere güvenirsiniz.
Vektör araması, verileri daha az kesin bir şekilde temsil eder. Tam bir eşleşme olmayabilir ancak etkili bir şekilde modellenirse, aranan şeyle ilgili sonuçlar döndürür ve geleneksel bir veritabanının çıkaramayacağı gizli kalıplardan ve ilişkilerden kaynaklanabilir.
Vektör veritabanlarının depolama zorlukları nelerdir?
Yapay zeka modellemesi, kelimeler, sesler veya resimler gibi genellikle matematiksel olmayan çok büyük miktardaki veriler için vektör yerleştirmelerini bir vektör veritabanına yazmayı içerir. Yapay zeka çıkarımı daha sonra model ve yeni sağlanan sorguları kullanarak vektör yerleştirilmiş verileri karşılaştırır.
Bu, çok yüksek performanslı işlemciler tarafından, özellikle de sunucu CPU’larından çok büyük miktarda işlem yükünü alan grafiksel işlem birimleri (GPU’lar) tarafından gerçekleştirilir.
Vektör veritabanları, özellikle modelleme sırasında aşırı G/Ç taleplerine maruz kalabilir ve büyük ölçüde ölçeklenebilme ve en verimli işlemeyi sağlamak için konumlar arasında veri taşınabilirliği sunma yeteneğine ihtiyaç duyacaktır.
Vektör veritabanları, aramaları hızlandırmak için indekslenebilir ve benzerliğe dayalı sonuçlar sağlamak için vektörler arasındaki mesafeyi ölçebilir.
Öneri sistemleri, anlamsal arama, görüntü tanıma ve doğal dil işleme görevleri gibi görevleri kolaylaştırır.
Vektör veritabanlarını kim sağlıyor?
Özel ve açık kaynaklı veritabanı ürünleri arasında DataStax, Elastic, Milvus, Pinecone, Singlestore ve Weaviate yer almaktadır.
Mevcut veritabanlarına ek olarak, PostgreSQL’in açık kaynak kodlu pgvector’ü, Apache Cassandra’da vektör arama özelliğinin sağlanması ve Redis’te vektör veritabanı yeteneği gibi vektör veritabanı ve veritabanı arama eklentileri de bulunmaktadır.
IBM watsonx.data gibi vektör veritabanı yeteneklerinin entegre edildiği platformlar da mevcuttur.
Bu arada, hiper ölçeklenebilir bulut sağlayıcıları (AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure) kendi tekliflerinin yanı sıra pazaryerleri aracılığıyla üçüncü taraflardan da vektör veritabanı ve arama hizmeti sağlıyor.