حل ناسازگاری ابعاد بردار در گردش کار هوش مصنوعی

مقدمه

هنگام توسعه گردش کار عامل AI با استفاده از ابزارهایی مانند N8N و Pinecone ، یک مسئله مشترک که می تواند ایجاد شود عدم تطابق ابعاد بردار است. این امر زمانی اتفاق می افتد که ابعاد تعبیه شده توسط مدل شما با آنچه که پایگاه داده بردار شما انتظار دارد مطابقت ندارد. در این پست وبلاگ ، ما چگونگی شناسایی و حل و فصل چنین عدم تطابق ها را بررسی خواهیم کرد ، با تمرکز بر سناریوی خاص که در آن تعبیه ها در ابتدا 768 بعد بودند اما برای مطابقت با یک شاخص که انتظار 1536 ابعاد را داشت ، نیاز داشت.

درک ابعاد بردار

ابعاد بردار به طول یا اندازه بازنمودهای عددی (تعبیه شده) مورد استفاده در مدل های یادگیری ماشین و پایگاه داده های بردار مراجعه کنید. این تعبیه ها ویژگی های پیچیده داده های پیچیده را در یک فرم جمع و جور ضبط می کنند و باعث می شوند جستجوهای شباهت کارآمد و سایر عملیات.

• کلوچه: یک سرویس بانک اطلاعاتی وکتور مدیریت شده که به شما امکان می دهد بردارهای متراکم را به طور کارآمد ذخیره و پرس و جو کنید.
• مشتری اولاما: از مدل هایی برای تولید تعبیه شده در متن به صورت محلی استفاده می کند.

مشکل: عدم تطابق ابعاد بردار

در گردش کار ما با خطایی روبرو شدیم که شاخص Pinecone ما برای بردارهای ابعاد 1536 پیکربندی شده بود اما تعبیه شده از اندازه 768 را از مجموعه محلی Ollama ما با استفاده از تنظیمات دریافت کرد nomic-embed-text:latestبشر این عدم تطابق منجر به پیام خطا شبیه به:

"Vector dimension 768 does not match the dimension of the index 1536"

مراحل حل مسئله

مرحله 1: منبع عدم تطابق را مشخص کنید

اطمینان حاصل کنید که هر قسمت از گردش کار شما در حال تولید یا انتظار ابعاد بردار خاص است:

• اندازه تعبیه مدل را بررسی کنید: تأیید کنید که مدل تعبیه شما (nomic-embed-text) بردارهایی را با اندازه سازگار با آنچه انتظار دارید تولید می کند (در این حالت ، در ابتدا در 768 تنظیم شده است).
• پیکربندی فهرست را تأیید کنید: تأیید کنید که شاخص Pinecone شما به دلیل ابعاد مورد انتظار خود به درستی تنظیم شده است (در ابتدا در 1536 تنظیم شده است).

مرحله 2: اندازه های جاسازی را تراز کنید

برای رفع عدم تطابق ، ما باید خروجی مدل خود را تنظیم کنیم یا نحوه پیکربندی شاخص های Pinecone را تغییر دهیم:

1. تنظیم خروجی مدل:

   • در صورت امکان ، فرآیند تولید تعبیه خود را تغییر دهید تا بردارهایی را با آنچه Pinecone انتظار دارد مطابقت دهد (به عنوان مثال ، تغییر از nomic-embed-text که در اندازه خروجی می شود 768).
   • با این حال ، اگر تغییر معماری مدل به دلیل محدودیت هایی مانند نیازهای عملکرد یا مشکلات سازگاری با اجزای پایین دست امکان پذیر نباشد.

2. پیکربندی شاخص های pinecone:

   • از آنجا که اصلاح مدل های موجود ممکن است بدون به خطر انداختن عملکرد یا عملکرد در جای دیگر در جریان کار – به ویژه آنهایی که کاملاً در چندین سرویس ادغام شده اند – چالش برانگیز باشد – تنظیم چگونگی ایجاد شاخص ها عملی تر می شود.
   • شاخص های موجود را به روز کنید تا در صورت لزوم بردارهای کم بعدی را بپذیرند. در غیر این صورت موارد جدیدی را ایجاد کنید که به طور خاص متناسب با استفاده از این اندازه های کوچکتر به طور مؤثر و بدون تأثیر بر کارآیی کلی سیستم در طول زمان تأثیر منفی بگذارد ، زیرا نیاز به تکامل بیشتر در خط پایین می رود!

پایان

عدم تطابق ابعاد بردار شامل درک هر دو انتها است – خط لوله تولید داده شما (Ollama) و لایه ذخیره سازی/نمایه سازی (Pinecone). با شناسایی اختلافات در اوایل مراحل توسعه به جای دیرتر در مراحل استقرار هنگامی که اشکال زدایی به دلیل اینکه به نظر می رسد دست و پا چلفتی تر می شود به دلیل اینکه همه چیز خوب به نظر می رسد به جز یک قطعه کوچک در جایی که در عمق سیستم های پیچیده پیچیده ایجاد می شود و باعث می شود ریشه دقیق دشوار باشد ، مگر شروع بلافاصله هر زمان که برای اولین بار امضا می شود مشکل ظاهر می شود!