Imagine procurar coisas semelhantes com base em insights mais profundos, em vez de exclusivamente palavras-chave. É nisso que os bancos de dados vetoriais e as pesquisas por similaridade ajudam. Bancos de dados vetoriais permitem pesquisa por similaridade vetorial. Ele usa a intervalo entre vetores para encontrar pontos de dados em consultas de pesquisa.
No entanto, a procura por similaridade em dados de subida dimensão pode ser lenta e consumir muitos recursos. Entre nas técnicas de quantização! Eles desempenham um papel importante na otimização do armazenamento de dados e na aceleração da recuperação de dados em bancos de dados vetoriais.
Nascente item explora várias técnicas de quantização, seus tipos e casos de uso do mundo real.
O que é quantização e porquê funciona?
Quantização é o processo de conversão de dados contínuos em pontos de dados discretos. Principalmente quando se trata de parâmetros em graduação de bilhões, a quantização é precípuo para gerenciamento e processamento. Em bancos de dados vetoriais, a quantização transforma dados de subida dimensão em espaço compactado, preservando características importantes e distâncias vetoriais.
A quantização reduz significativamente os gargalos de memória e melhora a eficiência do armazenamento.
O processo de quantização inclui três processos principais:
1. Compressão de vetores de subida dimensão
Na quantização, usamos técnicas porquê geração de livro de códigos, engenharia de recursos e codificação. Essas técnicas comprimem incorporações de vetores de subida dimensão em um subespaço de baixa dimensão. Em outras palavras, o vetor é dividido em vários subvetores. Incorporações vetoriais são representações numéricas de áudio, imagens, vídeos, texto ou dados de sinal, permitindo um processamento mais fácil.
2. Mapeamento para valores discretos
Esta lanço envolve mapear os subvetores de baixa dimensão para valores discretos. O mapeamento reduz ainda mais o número de bits de cada subvetor.
3. Armazenamento de vetores compactados
Finalmente, os valores discretos mapeados dos subvetores são colocados no banco de dados do vetor original. Dados compactados que representam a mesma informação em menos bits otimizam seu armazenamento.
Benefícios da quantização para bancos de dados vetoriais
A quantização oferece uma série de benefícios, resultando em computação melhorada e menor consumo de memória.
1. Pesquisa vetorial escalável eficiente
A quantização otimiza a procura vetorial reduzindo o dispêndio de cômputo de conferência. Portanto, a procura vetorial requer menos recursos, melhorando sua eficiência universal.
2. Otimização de memória
Vetores quantizados permitem armazenar mais dados no mesmo espaço. Aliás, a indexação e a pesquisa de dados também são otimizadas.
3. Velocidade
Com armazenamento e recuperação eficientes, a computação é mais rápida. Dimensões reduzidas permitem processamento mais rápido, incluindo manipulação de dados, consultas e previsões.
Alguns bancos de dados vetoriais populares porquê Qdrant, Pinecone e Milvus oferecem várias técnicas de quantização com diferentes casos de uso.
Casos de uso
A capacidade da quantização de reduzir o tamanho dos dados e, ao mesmo tempo, preservar informações significativas torna-o um recurso útil.
Vamos nos aprofundar em algumas de suas aplicações.
1. Processamento de imagem e vídeo
Imagens e dados de vídeo têm uma gama mais ampla de parâmetros, aumentando significativamente a dificuldade computacional e o consumo de memória. A quantização compacta os dados sem perder detalhes importantes, permitindo armazenamento e processamento eficientes. Isso acelera as pesquisas de imagens e vídeos.
2. Compressão do protótipo de tirocínio de máquina
Treinar modelos de IA em grandes conjuntos de dados é uma tarefa intensiva. A quantização ajuda reduzindo o tamanho e a dificuldade do protótipo sem comprometer sua eficiência.
3. Processamento de Sinal
Os dados de sinal representam pontos de dados contínuos, porquê GPS ou imagens de vigilância. A quantização mapeia os dados em valores discretos, permitindo armazenamento e estudo mais rápidos. Aliás, o armazenamento e a estudo eficientes aceleram as operações de pesquisa, permitindo uma conferência mais rápida dos sinais.
Diferentes técnicas de quantização
Embora a quantização permita o tratamento contínuo de parâmetros em graduação de bilhões, ela corre o risco de perda irreversível de informações. No entanto, encontrar o estabilidade notório entre perda e compactação de informações aceitáveis melhora a eficiência.
Cada técnica de quantização vem com prós e contras. Antes de escolher, você deve compreender os requisitos de compressão, muito porquê os pontos fortes e as limitações de cada técnica.
1. Quantização Binária
A quantização binária é um método que converte todos os embeddings de vetores em 0 ou 1. Se um valor for maior que 0, ele é mapeado para 1, caso contrário, é marcado porquê 0. Portanto, ele converte dados de subida dimensão em dimensões significativamente mais baixas, permitindo pesquisa de similaridade mais rápida.
Fórmula
A fórmula é:
Fórmula de quantização binária. Imagem do responsável.
Cá está um exemplo de porquê a quantização binária funciona em um vetor.
Representação gráfica da quantização binária. Imagem do responsável.
Forças
- Pesquisa mais rápida, superando técnicas de quantização escalar e de resultado.
- Reduz o consumo de memória por um fator de 32.
Limitações
- Maior proporção de perda de informações.
- Os componentes do vetor requerem uma média aproximadamente igual a zero.
- Reles desempenho em dados de baixa dimensão devido à maior perda de informações.
- A novidade pontuação é necessária para obter os melhores resultados.
Bancos de dados vetoriais porquê Qdrant e Weaviate oferecem quantização binária.
2. Quantização Escalar
A quantização escalar converte números de ponto flutuante ou decimais em inteiros. Isso começa com a identificação de um valor mínimo e supremo para cada dimensão. O pausa identificado é logo dividido em vários compartimentos. Por último, cada valor em cada dimensão é atribuído a um divisão.
O nível de precisão ou pormenor em vetores quantizados depende do número de caixas. Mais compartimentos resultam em maior precisão ao tomar detalhes mais sutis. Portanto, a precisão da pesquisa vetorial também depende do número de compartimentos.
Fórmula
A fórmula é:
Fórmula de quantização escalar. Imagem do responsável.
Cá está um exemplo de porquê a quantização escalar funciona em um vetor.
Representação gráfica da quantização escalar. Imagem do responsável.
Forças
- Otimização significativa de memória.
- Pequena perda de informação.
- Processo parcialmente reversível.
- Compressão rápida.
- Pesquisa escalável eficiente devido à pequena perda de informações.
Limitações
- Uma ligeira subtracção na qualidade da pesquisa.
- Vetores de baixa dimensão são mais suscetíveis à perda de informações, pois cada ponto de dados carrega informações importantes.
Bancos de dados vetoriais porquê Qdrant e Milvus oferecem quantização escalar.
3. Quantização do Resultado
A quantização do resultado divide os vetores em subvetores. Para cada seção, os pontos centrais, ou centróides, são calculados usando algoritmos de ajuntamento. Seus centróides mais próximos representam cada subvetor.
A pesquisa por similaridade na quantização de produtos funciona dividindo o vetor de pesquisa no mesmo número de subvetores. Em seguida, uma lista de resultados semelhantes é criada em ordem crescente de intervalo do centróide de cada subvetor até cada subvetor de consulta. Uma vez que o processo de pesquisa vetorial compara a intervalo dos subvetores de consulta aos centróides do vetor quantizado, os resultados da pesquisa são menos precisos. No entanto, a quantização do resultado acelera o processo de procura por similaridade e maior precisão pode ser alcançada aumentando o número de subvetores.
Fórmula
Encontrar centróides é um processo iterativo. Utiliza o recálculo da intervalo euclidiana entre cada ponto de dados ao seu centróide até a convergência. A fórmula da intervalo euclidiana no espaço n-dimensional é:
Fórmula de quantização do resultado. Imagem do responsável.
Cá está um exemplo de porquê funciona a quantização do resultado em um vetor.
Representação gráfica da quantização do resultado. Imagem do responsável.
Forças
- Maior taxa de compressão.
- Melhor eficiência de armazenamento do que outras técnicas.
Limitações
- Não é adequado para vetores de baixa dimensão.
- Compressão com uso intenso de recursos.
Bancos de dados vetoriais porquê Qdrant e Weaviate oferecem quantização de produtos.
Escolhendo o método de quantização correto
Cada método de quantização tem seus prós e contras. A escolha do método notório depende de fatores que incluem, mas não estão limitados a:
- Dimensão de dados
- Ressarcimento entre precisão de compressão
- Requisitos de eficiência
- Restrições de recursos.
Considere o gráfico de conferência aquém para entender melhor qual técnica de quantização é adequada ao seu caso de uso. Nascente gráfico destaca fatores de precisão, velocidade e compressão para cada método de quantização.
Imagem porQdrant
Da otimização do armazenamento à pesquisa mais rápida, a quantização mitiga os desafios de armazenar parâmetros em graduação de bilhões. No entanto, compreender previamente os requisitos e as compensações é crucial para uma implementação bem-sucedida.
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