Hvad er Vektorindlejringer og Vektordatabaser?

Hvorfor Rememberizer er mere end bare en database eller søgemaskine til nøgleord

Rememberizer bruger vektorindlejringer i vektordatabaser for at muliggøre søgninger efter semantisk lighed inden for brugerens videnskilder. Dette er en fundamentalt mere avanceret og nuanceret form for informationshentning end blot at lede efter nøgleord i indhold gennem en traditionel søgemaskine eller database.

Visualisering af et multidimensionelt vektorrum

Hvordan Rememberizer Bruger Vektorindlejringer

I deres mest avancerede form (som anvendt af Rememberizer) skabes vektorindlejringer af sprogmodeller med arkitekturer, der ligner AI LLM'erne (Store Sprogmodeller), som understøtter OpenAIs GPT-modeller og ChatGPT-tjenesten, samt modeller/tjenester fra Google (Gemini), Anthropic (Claude), Meta (LLaMA) og andre.

Dette gør vektorindlejringer til et naturligt valg for at opdage relevant viden, der skal inkluderes i konteksten af AI-modellens prompts. Teknologierne er komplementære og konceptuelt relaterede. Af denne grund producerer de fleste udbydere af LLM'er som en tjeneste også vektorindlejringer som en tjeneste (for eksempel: Together AIs indlejrings-endpoint eller OpenAIs tekst- og kodeindlejringer).

Forståelse af Vektorindlejringer

Hvordan ser en vektorindlejring ud? Overvej en koordinat (x,y) i to dimensioner. Hvis det repræsenterer en linje fra origo til dette punkt, kan vi tænke på det som en linje med en retning—med andre ord, en vektor i to dimensioner.

I konteksten af Rememberizer er en vektorindlejring typisk en liste af flere hundrede tal (ofte 768, 1024 eller 1536), der repræsenterer en vektor i et højdimensionelt rum. Denne liste af tal kan repræsentere vægte i en Transformer-model, der definerer betydningen i en sætning som "Et lyn fra en klar himmel." Dette er fundamentalt den samme underliggende repræsentation af betydning, der bruges i modeller som GPT-4. Som et resultat muliggør en god vektorindlejring den samme sofistikerede forståelse, som vi ser i moderne AI-sprogmodeller.

Udover tekst: Multimodale indlejringer

Vektorindlejringer kan repræsentere mere end blot tekst—de kan også kode andre typer data såsom billeder eller lyd. Med korrekt trænede modeller kan du sammenligne på tværs af medietyper, hvilket gør det muligt at sammenligne en vektorindlejring af tekst med et billede, eller omvendt.

I øjeblikket muliggør Rememberizer søgninger inden for tekstkomponenten af brugerens dokumenter og viden. Funktioner til tekst-til-billede og billede-til-tekst søgning er på Rememberizers køreplan for fremtidig udvikling.

Virkelige Anvendelser

Store teknologivirksomheder udnytter vektorindlejringer i deres produkter:

• Google bruger vektorindlejringer til at drive både deres tekstsøgning (tekst-til-tekst) og billedsøgning (tekst-til-billede) funktioner (reference)

• Meta (Facebook) har implementeret indlejringer til deres sociale netværkssøgning (reference)

• Snapchat bruger vektorindlejringer til at forstå kontekst og levere målrettet reklame (reference)

Hvordan Rememberizers Vektor Søgning Adskiller Sig Fra Nøgleords Søgning

Nøgleords søgning finder præcise match eller forudbestemte synonymer. I kontrast finder Rememberizers vektor søgning indhold, der er konceptuelt relateret, selv når der bruges forskellig terminologi. For eksempel:

• En nøgleords søgning efter "hund pleje" kunne misse et relevant dokument om "kanin sundhedsvedligeholdelse"

• Rememberizers vektor søgning ville genkende disse begreber som semantisk lignende og returnere begge

Denne evne gør Rememberizer særligt kraftfuld til at hente relevant information fra forskellige videnskilder.

Kommer snart: Visualisering af Vektor Søgning Processen

Dette diagram vil illustrere den komplette semantiske søgearbejdsgang i Rememberizer:

• Dokument chunking og forbehandling

• Vektor indlejring genereringsproces

• Lagring i vektor database

• Søgeforespørgsels indlejring

• Beregnings af lighedsmatch

• Sammenligning side om side med traditionel nøgleords søgning

Tekniske Ressourcer

For at forstå, hvordan vektorindlejringer og vektordatabaser fungerer:

• Start med oversigten fra Hugging Face

• Pinecone (en vektordatabaseservice) tilbyder en god introduktion til vektorindlejringer

• Metas FAISS-bibliotek: "FAISS: A Library for Efficient Similarity Search and Clustering of Dense Vectors" af Johnson, Douze og Jégou (2017) giver omfattende indsigt i effektiv vektor lighedssøgning (GitHub-repository)

Grundlaget for Moderne AI

Teknologierne bag vektorindlejringer har udviklet sig betydeligt over tid:

• Den 2017 artikel "Attention Is All You Need" (reference) introducerede Transformer-arkitekturen, der driver moderne LLM'er og avancerede indlejringsmodeller

• "Approximate Nearest Neighbors: Towards Removing the Curse of Dimensionality" (1998, 2010) etablerede teorien for effektiv lighedssøgning i højdimensionale rum

• BERT (2018, reference) demonstrerede kraften i bidirektional træning til sprogforståelsesopgaver

• Tidligere metoder som GloVe (2014, reference) og Word2Vec (2013, reference) lagde grundlaget for neurale ordindlejringer

For tekniske implementeringsdetaljer og udviklerorienteret vejledning om brug af vektorbutikker med Rememberizer, se Vektorbutikker.

En bemærkelsesværdig egenskab ved Transformer-baserede modeller er deres skaleringsegenskaber—da de bruger mere data og har flere parametre, forbedres deres forståelse og kapaciteter dramatisk. Denne skaleringsegenskab blev observeret med modeller som GPT-2 og har drevet den hurtige udvikling af AI-kapaciteter.

Google-forskere stod bag den oprindelige Transformer-arkitektur beskrevet i "Attention Is All You Need" (patent reference), selvom mange organisationer siden da har bygget videre på og udvidet dette grundlæggende arbejde.