Hallo,
vor ein paar Tagen habe ich Vector Embeddings hier vorgestellt und Schulungen empfohlen.
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Für die Vektorsuche benötigst du eine spezielle Art von Datenbank, die Vektordatenbank genannt wird. Eine Vektordatenbank ist ein Datenbanksystem, das dem Speichern und Durchsuchen von Vektoren dient. Das System ist auf die effiziente Suche nach ähnlichen Vektoren innerhalb der Datenbank optimiert. Unter Vektoren versteht man in diesem Sinne Elemente aus dem reellen Vektorraum, die in der Regel hochdimensionale Repräsentationen von unstrukturierten Daten, wie Bildern, Videos oder Texten, sind¹.
Vektordatenbanken bieten viele Vorteile für die Anwendungsentwicklung, wie z.B.:
- Die Möglichkeit, Einbettungsmodelle zu operationalisieren, die durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erzeugt werden.
- Die Erstellung von einzigartigen Anwendungserlebnissen, die auf der Ähnlichkeit von Daten basieren, anstatt auf Schlüsselwörtern oder Frequenzen.
- Die Verbesserung der Suchrelevanz, indem semantisches Verständnis in das Ranking einfließt.
- Die Unterstützung von mehreren Modalitäten, wie z.B. Text, Bild, Audio oder Video.
Es gibt verschiedene Vektordatenbanken, die du verwenden kannst, wie z.B. Milvus, Qdrant, Elastic oder AWS OpenSearch Service.
Welche Anwendungen gibt es für Vektordatenbanken
Vektordatenbanken sind Datenbanken, die Vektoren als numerische Darstellungen von Datenobjekten speichern und abrufen können. Sie werden oft für Anwendungen verwendet, die künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung oder Bildverarbeitung nutzen. Einige Beispiele für solche Anwendungen sind:
- Bildsuche: Mit Vektordatenbanken kannst du Bilder nach ihrer Ähnlichkeit zu einem anderen Bild oder einer Beschreibung suchen. Zum Beispiel kannst du ein Foto von einem Hund aufnehmen und nach ähnlichen Hunden suchen oder eine Landschaft beschreiben und ein Bild generieren, das der Beschreibung entspricht.
- Textanalyse: Mit Vektordatenbanken kannst du Texte nach ihrer Bedeutung, ihrem Kontext oder ihrem Stil durchsuchen oder vergleichen. Zum Beispiel kannst du nach ähnlichen Artikeln, Büchern oder Tweets suchen oder Texte generieren, die einem bestimmten Thema oder Ton entsprechen.
- Empfehlungssysteme: Mit Vektordatenbanken kannst du personalisierte Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte basierend auf den Präferenzen oder dem Verhalten der Benutzer erstellen. Zum Beispiel kannst du ähnliche Filme, Musik oder Spiele empfehlen oder personalisierte Werbung anzeigen .
Vektordatenbanken bieten also viele Möglichkeiten, um einzigartige und innovative Anwendungserlebnisse zu schaffen, die auf der Ähnlichkeit von Daten basieren.
Wie funktioniert die Vektorsuche?
Die Vektorsuche ist eine Methode, um ähnliche Daten in einem Datensatz zu finden, indem man sie als Vektoren darstellt. Ein Vektor ist eine numerische Darstellung eines Datenobjekts, wie z.B. eines Textes, eines Bildes oder eines Videos. Ein Vektor hat mehrere Dimensionen, die die Eigenschaften oder die Bedeutung des Datenobjekts beschreiben. Zum Beispiel kann ein Vektor für einen Text die Häufigkeit oder das Gewicht bestimmter Wörter oder Konzepte enthalten.
Um die Vektorsuche durchzuführen, muss man zuerst die Daten in Vektoren umwandeln. Dies kann mit verschiedenen Techniken geschehen, wie z.B. mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder Sprachmodellen. Dann muss man die Vektoren in einer Datenbank speichern und indexieren, die die Vektorsuche unterstützt. Eine solche Datenbank wird auch Vektordatenbank genannt.
Wenn man eine Abfrage an die Vektordatenbank stellt, muss man diese ebenfalls in einen Vektor umwandeln. Dann sucht die Datenbank nach den ähnlichsten Vektoren in ihrem Index, indem sie die Distanz oder den Winkel zwischen den Vektoren berechnet. Dieser Prozess wird auch als Approximate Nearest Neighbor (ANN) Suche bezeichnet. Die Datenbank gibt dann die Datenobjekte zurück, die den ähnlichsten Vektoren entsprechen.
Die Vektorsuche ermöglicht eine semantische Suche, die die Bedeutung und den Kontext der Daten berücksichtigt, anstatt nur nach Schlüsselwörtern oder Frequenzen zu suchen. Die Vektorsuche kann für verschiedene Anwendungsfälle verwendet werden, wie z.B. für Bildsuche, Textanalyse, Empfehlungssysteme oder Klassifizierung. Die Vektorsuche kann relevantere und präzisere Ergebnisse liefern als die herkömmliche Suche.
Schulung - Empfehlung:
Vector Search RAG Tutorial – Combine Your Data with LLMs with Advanced Search
https://www.youtube.com/watch?v=JEBDfGqrAUA&
In dem Kurs wird MongoDB Atlas verwendet.
MongoDB Atlas ist ein gehosteter MongoDB-Service in der Cloud, der keine Installation erfordert und eine kostenlose Stufe zum Einstieg bietet. Du kannst MongoDB Atlas über die Atlas-Benutzeroberfläche oder die Atlas-CLI verwenden, um einen Atlas-Cluster zu erstellen, zu verwalten und zu verbinden.
Vektorsuche ist eine Funktion von MongoDB Atlas, die es dir ermöglicht, intelligente Anwendungen zu erstellen, die auf semantischer Suche und generativer KI basieren. Du kannst Vektoreinbettungen mit maschinellen Lernmodellen wie OpenAI oder Hugging Face erstellen und in Atlas speichern und abrufen. Du kannst Vektorsuche für Anwendungsfälle wie Ähnlichkeitssuche, Empfehlungssysteme, Q&A-Systeme oder dynamische Personalisierung verwenden.
Um Vektorsuche zu verwenden, musst du einen Atlas-Cluster mit der Version 6.0 oder höher haben.
Beste Grüße
Ralf
