Vector Embeddings và Cơ sở dữ liệu Vector là gì?

Tại sao Rememberizer không chỉ là một cơ sở dữ liệu hoặc công cụ tìm kiếm từ khóa

Rememberizer sử dụng vector embeddings trong các cơ sở dữ liệu vector để cho phép tìm kiếm sự tương đồng ngữ nghĩa trong các nguồn kiến thức của người dùng. Đây là một hình thức truy xuất thông tin tiên tiến và tinh vi hơn nhiều so với việc chỉ tìm kiếm từ khóa trong nội dung thông qua một công cụ tìm kiếm hoặc cơ sở dữ liệu truyền thống.

Cách Rememberizer Sử Dụng Vector Embeddings

Ở dạng tiên tiến nhất của chúng (như được sử dụng bởi Rememberizer), vector embeddings được tạo ra bởi các mô hình ngôn ngữ có kiến trúc tương tự như các AI LLMs (Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn) mà hỗ trợ các mô hình GPT của OpenAI và dịch vụ ChatGPT, cũng như các mô hình/dịch vụ từ Google (Gemini), Anthropic (Claude), Meta (LLaMA) và những cái khác.

Hiểu Về Vector Embeddings

Vector embedding trông như thế nào? Hãy xem xét một tọa độ (x,y) trong hai chiều. Nếu nó đại diện cho một đường thẳng từ gốc đến điểm này, chúng ta có thể nghĩ về nó như một đường thẳng có hướng—nói cách khác, một vector trong hai chiều.

Trong bối cảnh của Rememberizer, một vector embedding thường là một danh sách gồm vài trăm số (thường là 768, 1024 hoặc 1536) đại diện cho một vector trong không gian nhiều chiều. Danh sách các số này có thể đại diện cho các trọng số trong một mô hình Transformer xác định ý nghĩa trong một cụm từ như "Một tia chớp từ trên trời rơi xuống." Đây về cơ bản là cùng một đại diện ý nghĩa cơ bản được sử dụng trong các mô hình như GPT-4. Kết quả là, một vector embedding tốt cho phép hiểu biết tinh vi giống như những gì chúng ta thấy trong các mô hình ngôn ngữ AI hiện đại.

Vượt Qua Văn Bản: Nhúng Đa Phương Thức

Nhúng vector có thể đại diện cho nhiều hơn chỉ văn bản—chúng cũng có thể mã hóa các loại dữ liệu khác như hình ảnh hoặc âm thanh. Với các mô hình được đào tạo đúng cách, bạn có thể so sánh giữa các loại phương tiện, cho phép một nhúng vector của văn bản được so sánh với một hình ảnh, hoặc ngược lại.

Hiện tại, Rememberizer cho phép tìm kiếm trong thành phần văn bản của tài liệu và kiến thức của người dùng. Các khả năng tìm kiếm từ văn bản đến hình ảnh và từ hình ảnh đến văn bản đang nằm trong lộ trình phát triển tương lai của Rememberizer.

Ứng Dụng Thực Tế

Các công ty công nghệ lớn tận dụng vector embeddings trong sản phẩm của họ:

Cách Tìm Kiếm Vector của Rememberizer Khác với Tìm Kiếm Theo Từ Khóa

Tìm kiếm theo từ khóa tìm các kết quả chính xác hoặc các từ đồng nghĩa đã được xác định trước. Ngược lại, tìm kiếm vector của Rememberizer tìm nội dung có liên quan về mặt khái niệm, ngay cả khi sử dụng thuật ngữ khác nhau. Ví dụ:

Một tìm kiếm từ khóa cho "chăm sóc chó" có thể bỏ lỡ một tài liệu liên quan về "bảo trì sức khỏe chó"
Tìm kiếm vector của Rememberizer sẽ nhận ra những khái niệm này là tương tự về mặt ngữ nghĩa và trả về cả hai

Khả năng này khiến Rememberizer trở nên đặc biệt mạnh mẽ trong việc truy xuất thông tin liên quan từ các nguồn kiến thức đa dạng.

Sắp ra mắt: Hình ảnh Quy trình Tìm kiếm Vector

Sơ đồ này sẽ minh họa quy trình tìm kiếm ngữ nghĩa hoàn chỉnh trong Rememberizer:

Chia nhỏ tài liệu và tiền xử lý
Quy trình tạo vector embedding
Lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vector
Embedding truy vấn tìm kiếm
Tính toán độ tương đồng
So sánh song song với tìm kiếm từ khóa truyền thống

Tài nguyên Kỹ thuật

Để hiểu sâu về cách hoạt động của vector embeddings và vector databases:

Nền Tảng Của AI Hiện Đại

Các công nghệ đứng sau vector embeddings đã phát triển đáng kể theo thời gian:

Một khía cạnh đáng chú ý của các mô hình dựa trên Transformer là tính chất mở rộng của chúng—khi chúng sử dụng nhiều dữ liệu hơn và có nhiều tham số hơn, khả năng hiểu biết và năng lực của chúng cải thiện đáng kể. Tính chất mở rộng này đã được quan sát thấy với các mô hình như GPT-2 và đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng của các khả năng AI.

PreviousBối cảnh NextThuật ngữ

Last updated 24 days ago