مقدمه ای بر پایگاه داده برداری Weaviate (Fat. Bob van Luijt)

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
در این گفتگو، کریش پالانیاپان با باب ون لویجت، مدیر عامل Weaviate، در مورد زمینه در حال ظهور پایگاه های داده برداری و اهمیت آنها در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مصاحبه می کند. باب مفهوم جاسازی های برداری، تکامل پایگاه های داده از SQL به NoSQL و اکنون به پایگاه های داده برداری، و قابلیت های منحصر به فردی که پایگاه های داده برداری برای سیستم های جستجو و توصیه ارائه می دهند را توضیح می دهد. آنها در مورد اهمیت تجربه توسعه دهندگان، بازخورد جامعه و آینده فناوری پایگاه داده در زمینه یکپارچه سازی هوش مصنوعی بحث می کنند.

باب تکامل توسعه هوش مصنوعی را مورد بحث قرار می دهد و بر تغییر به سمت برنامه های کاربردی بومی هوش مصنوعی و دموکراتیک کردن ابزارهای هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان تاکید می کند. باب مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG) و اهمیت آن را در افزایش کاربردهای هوش مصنوعی توضیح می دهد. آنها در مورد ادغام مدل ها با پایگاه های داده برداری، گزینه های مختلف ذخیره سازی داده موجود در Weaviate و اهمیت مستندات کاربرپسند برای توسعه دهندگان بحث می کنند. گفتگو با بینش هایی در مورد آینده هوش مصنوعی و پتانسیل برای برنامه های کاربردی نوآورانه به پایان می رسد.

غذای آماده

پایگاه داده های برداری برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شده اند.
جاسازی های برداری امکان جستجوی معنایی را فراهم می کند و بازیابی داده ها را بهبود می بخشد.
تجربه توسعه دهندگان برای پذیرش فناوری های جدید پایگاه داده بسیار مهم است.
بازخورد جامعه نقش مهمی در شکل دادن به ویژگی های پایگاه داده ایفا می کند.
پایگاه های داده برداری می توانند حجم زیادی از داده ها را به طور موثر مدیریت کنند.
معماری پایگاه داده های برداری با پایگاه داده های سنتی متفاوت است.
پایگاه داده های بومی هوش مصنوعی برای برنامه های کاربردی مدرن ضروری هستند.
سیستم های جستجو از مبتنی بر کلمه کلیدی به مبتنی بر معنایی تکامل یافته اند.
آینده پایگاه های داده بر یکپارچه سازی و انعطاف پذیری هوش مصنوعی متمرکز خواهد بود.
درک تعبیه‌های برداری کلید استفاده از پایگاه‌های داده برداری است. اولین پذیرندگان هوش مصنوعی آگاه و متخصص بودند.
در دوران پس از JGPT، همه توسعه دهندگان می خواهند با هوش مصنوعی بسازند.
برنامه های دارای هوش مصنوعی می توانند بدون مدل کار کنند، در حالی که برنامه های کاربردی بومی هوش مصنوعی نمی توانند.
Weaviate بر برنامه‌های بومی هوش مصنوعی در هسته فناوری خود تمرکز دارد.
تجربه توسعه دهندگان برای ساخت برنامه های هوش مصنوعی بسیار مهم است.
RAG امکان ادغام مدل های مولد با بازیابی پایگاه داده را فراهم می کند.
پایگاه داده های برداری برای مدل های یادگیری ماشین ضروری هستند.
Weaviate چندین گزینه ذخیره سازی داده را برای رفع نیازهای مختلف ارائه می دهد.
مستندات باید برای توسعه دهندگان در دسترس و قابل درک باشد.
آینده برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در مورد یکپارچه سازی یکپارچه و تجربه کاربر است.

فصل ها

00:00 مقدمه ای بر پایگاه های داده برداری02:46 درک جاسازی های برداری05:47 تکامل پایگاه‌های داده: از SQL به Vector09:08 موارد استفاده برای پایگاه های داده برداری11:47 نقش هوش مصنوعی در پایگاه های داده برداری14:45 ذخیره سازی و نمایه سازی در پایگاه های داده برداری17:49 ساخت برنامه های کاربردی با پایگاه های داده برداری21:01 بازخورد جامعه و روند بازار23:57 آینده فناوری پایگاه داده33:43 تکامل توسعه هوش مصنوعی39:08 دموکراتیک کردن توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی41:52 درک نسل افزوده بازیابی (RAG)47:07 یکپارچه سازی مدل ها با پایگاه های داده برداری50:17 گزینه های ذخیره سازی داده در Weaviate53:34 اندیشه های پایانی و جهت گیری های آینده

پادکست

در Spotify بررسی کنید.

خلاصه

1. NoSQL در مقابل SQL و ظهور پایگاه های داده برداری

• هنگامی که پایگاه های داده NoSQL برای اولین بار ظهور کرد، یک منحنی یادگیری برای کسانی که با سیستم های مبتنی بر SQL آشنا بودند وجود داشت.

• مهندسان در ابتدا سعی کردند تفکر RDBMS را در پایگاه های داده NoSQL اعمال کنند که به خوبی کار نکرد.

• پایگاه داده های SQL همه منظوره هستند، اما مقیاس بندی برخی عملیات، مانند اتصال، می تواند باعث مشکلات عملکرد شود.

• این امر منجر به ایجاد پایگاه های اطلاعاتی تخصصی شد (به عنوان مثال، نمودار، سری زمانی، ذخیره سازی اسناد)، تحت NoSQL طبقه بندی می شود.

• یک دسته جدید، پایگاه های داده برداری، برای ذخیره و جستجوی کارآمد جاسازی های برداری پدید آمد.

2. نقش پایگاه های داده برداری

• پایگاه های داده سنتی می توانند آرایه هایی از اعداد (جاسازی های برداری) را ذخیره کنند، اما فاقد قابلیت جستجوی کارآمد برای داده های برداری هستند.

• پایگاه های داده برداری با معماری های بهینه شده برای جستجوی جاسازی های برداری پدید آمدند.

• Weaviate نمونه ای از یک پایگاه داده برداری است که به یک پایگاه داده بومی هوش مصنوعی تبدیل می شود و توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را امکان پذیر می کند.

3. هوش مصنوعی و تجربه توسعه دهنده

• تجربه توسعه دهنده برای پایگاه های داده برداری با پایگاه های داده SQL و NoSQL متفاوت است.

• تمرکز Weaviate روی ستون فقرات ساختن برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی، ادغام با مدل‌های یادگیری ماشین است.

• نحوه تعامل توسعه دهندگان با مدل ها و پایگاه های داده برداری برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی جدید و متحول کننده است.

4. مقایسه با پایگاه های داده سنتی

• پایگاه داده های برداری فقط داده ها را ذخیره نمی کنند، بلکه از یک معماری جدید برای بازیابی سریع بر اساس مجاورت در فضای برداری استفاده می کنند.

• مثال: جستجوی «نقاط برجسته در فرانسه» با استفاده از جاسازی‌های برداری، داده‌های مرتبط مانند «برج ایفل» را بدون نیاز به تطابق دقیق کلمات کلیدی بازیابی می‌کند.

• این به طور اساسی نحوه بازیابی داده ها را در مقایسه با سیستم های سنتی مبتنی بر کلمه کلیدی تغییر می دهد.

5. کاربردها و موارد استفاده

• جاسازی های برداری در ابتدا در سیستم های جستجو و توصیه محبوبیت پیدا کردند (به عنوان مثال، جستجو برای نشانه ها یا توصیه های محصول).

• پایگاه های داده سنتی برای پشتیبانی از این موارد استفاده مبتنی بر هوش مصنوعی تلاش می کردند، که منجر به نیاز به پایگاه های داده برداری شد.

• موارد استفاده برای پایگاه داده های برداری شامل جستجوی تجارت الکترونیک، کشف تقلب، و تشخیص تصویر، که در آن جستجو مبتنی بر مجاورت ضروری است.

6. جاسازی های برداری توضیح داده شده است

• جاسازی های برداری بر این ایده استوار است که کلماتی که تمایل به هم رخ دادن دارند از نظر معنایی مرتبط هستند و در جملات نزدیک تر به نظر می رسند.

• این روابط در فضاهای برداری چند بعدی ذخیره می شوند (گاهی اوقات صدها یا هزاران ابعاد).

• پایگاه داده برداری نزدیکترین تطابق را در این فضا جستجو می کند و امکان بازیابی کارآمد اشیاء داده مرتبط را فراهم می کند. (مثلاً متن، تصویر یا صدا).

7. ذخیره سازی و جستجو در پایگاه های داده برداری

• پایگاه های داده برداری از یک فهرست جستجوی تخصصی، متفاوت از شاخص های جستجوی سنتی مبتنی بر کلیدواژه استفاده می کنند.

• نحوه ذخیره و نمایه سازی داده های برداری امکان بازیابی سریعتر را بر اساس نزدیکی بردارها فراهم می کند و آنها را برای برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی ایده آل می کند.

رونوشت

https://products.snowpal.com/api/v1/file/98a1a760-565c-45fc-969b-b9e599445d8e.pdf