Στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης και του Machine Learning οι τεράστιες ποσότητες δεδομένων που συλλέγονται, αποθηκεύονται και αναλύονται, απαιτούν μεθοδικό χειρισμό και επεξεργασία.

Σε προηγούμενο άρθρο μας κάναμε λόγο για τις σχεσιακές βάσεις δεδομένων, που αποτελούν την πιο παραδοσιακή μορφή βάσεων δεδομένων.

Στο σημερινό άρθρο θα μιλήσουμε για τις διανυσματικές βάσεις δεδομένων (vector databases) οι οποίες έχουν αναδειχθεί ως απαραίτητα εργαλεία για την αποθήκευση και ανάλυση πολυδιάστατων διανυσμάτων δεδομένων (data vectors).

Ειδικότερα θα δούμε:

- Τι είναι ένα vector database και πώς λειτουργεί

- Ποια τα πλεονεκτήματα που προσφέρουν

- Ποιες μερικές βασικές περιπτώσεις χρήσεις τους

Ας ξεκινήσουμε από τα βασικά.

Τι Είναι Μια Διανυσματική Βάση Δεδομένων (Vector Database) και Πώς Λειτουργεί;

Μια διανυσματική βάση δεδομένων (vector database) είναι ένα είδος βάσης δεδομένων που αποθηκεύει δεδομένα με τη μορφή πολυδιάστατων διανυσμάτων (vectors) που αντιπροσωπεύουν ορισμένα χαρακτηριστικά ή ιδιότητες.

Ο αριθμός των διαστάσεων σε κάθε διάνυσμα δύναται να ποικίλει με βάση το πόσο πολύπλοκα είναι τα δεδομένα, τα οποία ενίοτε μπορεί να περιλαμβάνουν εικόνες, κείμενο, ήχο και έπειτα μετατρέπονται σε αριθμητικές αναπαραστάσεις χρησιμοποιώντας ενσωματώσεις (embeddings).

Έτσι, τα δεδομένα μπορούν να αξιοποιηθούν αποτελεσματικά σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης.

Η ενσωμάτωση (embedding) επιτυγχάνεται χρησιμοποιώντας ένα ορισμένο neural network (νευρωνικό δίκτυο).

Χάρει στις ενσωματώσεις, τα μη αριθμητικά δεδομένα όπως ένα κείμενο, μετασχηματίζονται σε μια μορφή που μπορούν να αξιοποιήσουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, επιτρέποντάς τους να εντοπίσουν μοτίβα, σχέσεις και ομοιότητες στα δεδομένα.

Συνολικά λοιπόν, μια διανυσματική βάση δεδομένων είναι έτσι φτιαγμένη ώστε να μπορεί να εντοπίζει και να ανακτά με ακρίβεια και αμεσότητα τα δεδομένα με βάση την διανυσματική τους ομοιότητα.

Με αυτό τον τρόπο, πραγματοποιούνται αναζητήσεις με βάση την σημασιολογική συνάφεια αντί για αποκλειστικές ακριβείς αντιστοιχίσεις.

Αφού είδαμε τι είναι μια διανυσματική βάση δεδομένων και πώς λειτουργεί, ας δούμε ποια είναι τα βασικά πλεονεκτήματά της.

Ποια Πλεονεκτήματα Προσφέρει Μια Διανυσματική Βάση Δεδομένων;

Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων αποτελούν πολύ σημαντικά εργαλεία για την αξιοποίηση και εξαγωγή χαρακτηριστικών από μη δομημένα δεδομένα, όπως εικόνες, βίντεο και κείμενο, στο έπακρο.

Παρακάτω λοιπόν έχουμε συγκεντρώσει τα βασικά πλεονεκτήματα που τις κάνουν να ξεχωρίζουν.

   Πλεονέκτημα #1: Επεκτασιμότητα

Μια διανυσματική βάση δεδομένων έχει τη δυνατότητα να διασφαλίζει ότι αν χρειαστεί, μπορεί να κλιμακωθεί σε πολλαπλούς κόμβους, σε περίπτωση παραδείγματος χάριν που πραγματοποιείται αύξηση των δεδομένων, τα οποία μπορεί να φτάσουν ακόμα και εκατομμύρια στοιχεία.

   Πλεονέκτημα #2: Υποστήριξη πολλαπλών χρηστών και προσαρμοστικότητα

Μια διανυσματική βάση δεδομένων προσφέρει προσαρμοστικότητα, φιλική διεπαφή χρήστη και δυνατότητα ρύθμισης του συστήματος με βάση για παράδειγμα των διακυμάνσεων του ρυθμού ερωτημάτων.

Ακόμη, οι vector databases μπορούν να υποστηρίξουν πολλαπλούς χρήστες και δίνουν προτεραιότητα στην αποτελεσματική απομόνωση των δεδομένων.

Έτσι, αν πραγματοποιηθεί κάποια αλλαγή σε κάποιο σύνολο δεδομένων, αυτό δεν γίνεται ορατό σε άλλους χρήστες, διασφαλίζοντας την ασφάλεια και το απόρρητο των δεδομένων.

   Πλεονέκτημα #3: Πλήρης σουίτα APIs και SDKs

Υπάρχουν διάφορες δημοφιλείς vector databases, μεταξύ των οποίων η Pinecone, η Weaviate και η Chroma, με την κάθε μια να έχει τα δικά της χαρακτηριστικά και δυνατότητες ευρετηρίασης και αναζήτησης.

Ειδικότερα η Pinecone παρέχει SDK σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, Go και Java, διασφαλίζοντας μεγάλη ευελιξία στην ανάπτυξη και τη διαχείριση.

Χάρει στις δυνατότητές τους, παρέχεται η δυνατότητα στους data engineers και τους data scientists να κατασκευάσουν και να υλοποιήσουν εφαρμογές μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας που επεξεργάζονται και αναλύουν αποτελεσματικά δεδομένα σε κλίμακα.

Στη συνέχεια, αφού μιλήσαμε για τα βασικά πλεονεκτήματα ενός vector database, ας δούμε ορισμένες περιπτώσεις χρήσης τους.

3 Περιπτώσεις Χρήσης Μιας Διανυσματικής Βάσης Δεδομένων

   Χρηματοοικονομικός κλάδος

Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολύ αποτελεσματικά στον χρηματοοικονομικό τομέα για την ανάλυση πολύπλοκων οικονομικών δεδομένων, βοηθώντας τους οικονομικούς αναλυτές να εντοπίσουν μοτίβα και τάσεις.

Αναγνωρίζοντας και εντοπίζοντας βασικές ομοιότητες ή αποκλίσεις, μπορούν να κάνουν μεθοδικές προβλέψεις για το πώς θα κινηθεί η αγορά και να διαμορφώσουν έτσι μια κατάλληλη στρατηγική.

   E-commerce

Στον τομέα του e-commerce, οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων παρέχουν τη δυνατότητα δημιουργίας προηγμένων συστημάτων συστάσεων, προκειμένου οι καταναλωτές να απολαμβάνουν εξατομικευμένες εμπειρίες στις αγορές τους.

Με αυτό τον τρόπο, ένας καταναλωτής μπορεί να λάβει προτάσεις προϊόντων όχι μόνο με βάση τις προηγούμενες αγορές του αλλά και με βάση την καταναλωτική του συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τις ομοιότητες στα χαρακτηριστικά των προϊόντων.

   Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων μπορούν να αξιοποιηθούν και για την ενίσχυση των εφαρμογών της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).

Με τη μετατροπή μεγάλων και πολύπλοκων δεδομένων κειμένου σε διανύσματα, τα chatbots και οι εικονικοί βοηθοί, που αποτελούν βασικές εφαρμογές NLP, μπορούν να κατανοήσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια και να απαντήσουν πιο αποτελεσματικά σε ανθρώπινα ερωτήματα.

Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν για τις διανυσματικές βάσεις δεδομένων, τα πλεονεκτήματα που προσφέρουν καθώς και μερικές βασικές περιπτώσεις χρήσης τους.

Οι vector databases έχουν πάρα πολλές δυνατότητές και εφαρμογές, και όταν ενσωματώνονται σε προηγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης, μπορούν να φέρουν επαναστατικές εξελίξεις σε πολλούς τομείς, από το ηλεκτρονικό εμπόριο έως το NLP.

Αν λοιπόν ο κόσμος των δεδομένων και του machine learning είναι το μονοπάτι που θες να ακολουθήσεις επαγγελματικά, τότε στη Big Blue θα βρεις την ευκαιρία που ψάχνεις.

Πάρε μέρος στο Data Engineering Bootcamp, μάθε περισσότερα για τις δυνατότητες των βάσεων δεδομένων και λάβε ουσιαστική πρακτική γνώση από την πρώτη κιόλας μέρα!