Vektör Veritabanı Nedir?
Bilgi birçok biçimde gelir. Metin belgeleri, zengin medya ve ses gibi bazı bilgiler yapılandırılmamıştır. Uygulama günlükleri, tablolar ve grafikler gibi bazı bilgiler ise yapılandırılmıştır. Yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) alanındaki yenilikler, bir tür ML modeli olan gömme modelleri oluşturmamızı sağladı. Gömmeler, her tür veriyi bir varlığın anlamını ve bağlamını yakalayan vektörler halinde kodlar. Bu, komşu veri noktalarını arayarak benzer varlıkları bulmamızı sağlar. Vektör araması yöntemleri, akıllı telefonunuzla fotoğraf çekip benzer görüntüleri aramak gibi benzersiz deneyimlere olanak tanır.
Vektör veritabanları, vektörleri yüksek boyutlu noktalar olarak saklama ve alma olanağı sağlar. N boyutlu alanda en yakın komşuları verimli ve hızlı bir şekilde aramak için ilave özellikler ekler. Genellikle k-en yakın komşu (k-NN) dizinleriyle desteklenir. Hiyerarşik Gezilebilir Küçük Dünya (HNSW) ve Ters Dosya Dizini (IVF) gibi algoritmalarla oluşturulur. Vektör veritabanları; veri yönetimi, hata toleransı, kimlik doğrulama ve erişim denetimi gibi ek özellikler ve bir sorgu altyapısı sağlar.
Vektör veritabanları nasıl kullanılır?
Vektör veritabanları genellikle görsel, anlamsal ve çok modlu arama gibi vektör araması kullanım durumlarını desteklemek için kullanılır. Daha yakın zamanda, konuşma tabanlı arama deneyimleri sağlayan akıllı aracılar oluşturmak için üretici yapay zeka (AI) metin modelleriyle eşleştirildiler. Ayrıca üretici yapay zeka modellerinin, sohbet botlarının gerçek olmayan ancak inandırıcı yanıtlar vermesine neden olabilen halüsinasyonlar görmesini önleyebilirler.
Geliştirme süreci, ürün görüntüleri gibi bir koleksiyonu vektörler halinde kodlamak için tasarlanmış bir gömme modelinin oluşturulmasıyla başlar. Veri içe aktarma işlemine veri hidrasyonu da denir. Uygulama geliştiricisi artık bir ürün görüntüsünü kodlayıp benzer görüntüleri sorgulamak için vektörü kullanarak benzer ürünleri aramak üzere veritabanını kullanabilir.
Modelin içinde, k-en yakın komşu (k-NN) dizinleri, vektörlerin verimli bir şekilde alınmasını sağlar ve sonuçları benzerliğe göre sıralamak için kosinüs gibi bir mesafe fonksiyonunu uygular.
Vektör veritabanları neden önemlidir?
Geliştiricileriniz bir vektör veritabanında gömmelerle oluşturulan vektörleri dizine ekleyebilir. Bu, komşu vektörleri sorgulayarak benzer varlıkları bulmalarına olanak tanır.
Vektör veritabanları, gömme modellerini operasyonel hale getirmek için bir yöntem sağlar. Uygulama geliştirme; kaynak yönetimi, güvenlik denetimleri, ölçeklenebilirlik, hata toleransı ve gelişmiş sorgu dilleri aracılığıyla etkili bilgi alımı gibi veritabanı özellikleri sayesinde daha verimlidir.
Vektör veritabanları sonuçta geliştiricilerin benzersiz uygulama deneyimleri oluşturmasını destekler. Örneğin, kullanıcılarınız akıllı telefonlarında fotoğraf çekip benzer görüntüleri arayabilir.
Geliştiriciler, görüntüler ve taranmış belgeler gibi içeriklerden meta veri ayıklamayı otomatikleştirmek için başka tür makine öğrenimi modellerini kullanabilir. Hem anahtar kelimelerde hem de vektörlerde hibrit aramayı etkinleştirmek için vektörlerin yanında meta verileri dizine ekleyebilirler. Ayrıca, arama sonuçlarını iyileştirmek için anlamsal anlayışı ilgi derecesiyle birleştirebilirler.
Üretici yapay zeka (AI) alanındaki yenilikler, metin oluşturabilen ve insanlarla karmaşık konuşmaları yönetebilen ChatGPT gibi yeni model türlerini kullanıma sundu. Bunlardan bazıları birden fazla modalitede çalışabilir; örneğin, bazı modeller kullanıcıların bir manzarayı tanımlayıp açıklamaya uyan bir görüntü oluşturmasına olanak tanır.
Bununla birlikte üretici modeller, örneğin bir sohbet botunun kullanıcıları yanlış yönlendirmesine neden olabilecek halüsinasyonlara eğilimlidir. Vektör veritabanları, üretici yapay zeka modellerini tamamlayabilir. Üretici yapay zeka sohbet botları için harici bir bilgi bankası sağlayabilir ve güvenilir bilgi vermelerine yardımcı olabilir.
Vektör veritabanlarını kimler kullanır?
Vektör veritabanları, vektör araması destekli deneyimler oluşturmak isteyen geliştiriciler içindir. Uygulama geliştiricisi, gömme oluşturmak ve vektör veritabanını veriyle doldurmak için açık kaynak modelleri, otomatik makine öğrenimi (ML) araçlarını ve temel model hizmetlerini kullanabilir. Bu, minimum ML uzmanlığı gerektirir.
Veri bilimciler ve mühendislerinden oluşan bir ekip, ustalıkla ayarlanmış gömmeler oluşturabilir ve bunları bir vektör veritabanı aracılığıyla operasyonel hale getirebilir. Bu, yapay zeka (AI) çözümünü daha hızlı sunmalarına yardımcı olabilir.
Operasyon ekipleri, çözümleri bildik veritabanı iş yükleri olarak yönetme avantajından yararlanır. Mevcut araçları ve akış planlarını kullanabilirler.
Vektör veritabanlarının avantajları nelerdir?
Vektör veritabanları, geliştiricilerin inovasyon yapmasına ve vektör aramasıyla desteklenen benzersiz deneyimler oluşturmasına olanak tanır. Yapay zeka (AI) uygulaması geliştirmeyi hızlandırabilir ve yapay zeka destekli uygulama iş yüklerinin operasyonel hale getirilmesini basitleştirebilir.
Vektör veritabanları, çıplak k-en yakın komşu (k-NN) dizinlerini temel almaya alternatif sağlar. Bu tür bir dizini kullanmak, ayarlamak ve operasyonel hale getirmek çok fazla ek uzmanlık ve mühendislik gerektirir.
İyi bir vektör veritabanı; veri yönetimi, hata toleransı, kritik güvenlik özellikleri ve bir sorgu altyapısı gibi özellikler aracılığıyla uygulamalara bir temel sağlar. Bu özellikler, kullanıcıların ölçeklendirmeyi basitleştirmek, yüksek ölçeklenebilirliği korumak ve güvenlik gerekliliklerini desteklemek için iş yüklerini operasyonel hale getirmelerine olanak tanır.
Sorgu altyapısı ve SDK'ler gibi özellikler, uygulama geliştirmeyi basitleştirir. Ayrıca, geliştiricilerin k-NN aramasının bir parçası olarak meta verilerde daha gelişmiş sorgular (arama ve filtreleme gibi) gerçekleştirmesine olanak tanır. Bilgi alımını geliştirmek için BM25 gibi geleneksel terim sıklığı modellerini vektör puanlarıyla harmanlayan hibrit ilgi derecesi puanlama modellerini kullanma seçeneği de sunar.
AWS, vektör veritabanı gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon Web Services (AWS), vektör veritabanı gereksinimleriniz için birçok hizmet sunar:
- Amazon OpenSearch Hizmeti; etkileşimli günlük analizi, gerçek zamanlı uygulama izleme, web sitesi araması ve daha fazlasını gerçekleştirmenizi kolaylaştırır. Vektör veritabanları için OpenSearch Hizmetinde k-En Yakın Komşu (k-NN) araması hakkında bilgi edinebilirsiniz.
- Amazon Aurora PostgreSQL Uyumlu Sürüm ve PostgreSQL İçin Amazon İlişkisel Veritabanı Hizmeti (Amazon RDS), veritabanınızda makine öğrenimi (ML) modellerinden gömme depolamak ve etkili benzerlik aramaları yapmak için pgvector uzantısını destekler.
- Amazon Neptune ML, grafik verilerini kullanarak kolay, hızlı ve daha doğru bir şekilde tahminde bulunmak üzere grafikler için özel olarak oluşturulmuş bir ML tekniği olan Grafik Sinir Ağlarını (GNN'ler) kullanan yeni bir Neptune özelliğidir.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de vektör veritabanlarını kullanmaya başlayın.
Vektör veritabanlarının zorlukları nelerdir?
Diğer veritabanı teknolojilerinde karşılaşılan zorlukların çoğu, vektör veritabanları için de geçerlidir. Ölçeklenebilirliği, tahmin doğruluğunu, gecikme performansını ve ekonomiyi iyileştirmek için sürekli bir yönelim olacaktır.
Nispeten yeni bir teknoloji olarak birçok vektör veritabanının güvenlik, dayanıklılık, operasyonel destek ve iş yükü desteğinin çeşitlendirilmesi gibi temel veritabanı yetkinliklerinde olgunlaşması gerekir. Bu, yapay zeka (AI) uygulamalarının olgunlaşması ve vektör aramasından daha fazlasını gerektirmesi nedeniyle önemli olacaktır.
AWS ile Sonraki Adımlar
