استخدام قواعد بيانات المتجهات في حلول الذكاء الاصطناعي
تعرف على قواعد بيانات المتجهات، التي تمكن من البحث والإدارة السريعة والفعالة للبيانات عالية الأبعاد الضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
سنغطي ما يلي...
بينما نستكشف عالم الذكاء الاصطناعي، وخاصةً عند التعمق في الذكاء الاصطناعي التوليدي وبرامج الماجستير في القانون، غالبًا ما نركز على النماذج، ولكن ماذا عن البيانات؟ إدارة البيانات الضخمة وتخزينها واسترجاعها لا تقل أهمية. يُعد استخدام قواعد البيانات المتجهة جزءًا مفتاح من هذه العملية، وخاصةً عند التعامل مع البيانات المتجهة، مثل التضمينات التي تُولّدها برامج الماجستير في القانون. تُشكّل قواعد البيانات هذه العمود الفقري لتطبيقات مثل روبوتات الدردشة وأنظمة التوصية، حيث يُعدّ استرجاع البيانات بسرعة ودقة أمرًا بالغ الأهمية.
في هذا الدرس، سنشرح بالتفصيل ماهية قواعد البيانات المتجهة، وكيفية عملها، وبعض الأدوات الشائعة المتاحة. في النهاية، ستدرك أهمية فهم قواعد البيانات المتجهة لأي شخص يطور أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتستفيد من إمكانيات برامج الماجستير في القانون.
ما هي قاعدة البيانات المتجهة؟
قاعدة بيانات المتجهات هي قاعدة بيانات متخصصة مصممة لتخزين أنواع بيانات متنوعة - نصوص وصور ومقاطع صوتية وفيديو - بتنسيق رقمي يُسمى متجهًا . يُمثل كل متجه كائنًا عبر أبعاد متعددة، حيث يلتقط كل بُعد سمة بيانات محددة. على سبيل المثال، قد يتضمن متجه الصورة أبعادًا لكثافة البكسل، وقنوات الألوان، وخصائص الملمس، والموقع المكاني.
من خلال تخزين البيانات كمتجهات، تمكن قواعد بيانات المتجهات من معالجة وتحليل أنواع مختلفة من البيانات بكفاءة من خلال التقنيات الرياضية، مما يجعل من السهل التعامل مع البيانات المعقدة ومتعددة الأبعاد والبحث عنها.
لماذا لا نستخدم قواعد البيانات التقليدية؟
قواعد البيانات التقليدية (سواءً العلائقية أو NoSQL) غير مناسبة لتخزين البيانات المتجهة والاستعلام عنها. ويرجع ذلك إلى افتقارها إلى الهياكل وتقنيات الفهرسة الفعّالة اللازمة لعمليات البحث عن المتجهات عالية الأبعاد، مما يجعلها أبطأ في التعامل مع مهام مثل البحث الدلالي والاستعلامات القائمة على التشابه.
دور قواعد بيانات المتجهات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
لنبدأ بسيناريو. أنت تُنشئ روبوت دردشة ذكيًا يُساعد المستخدمين بتوصيات أفلام مُخصصة أو حقائق عن تغير المناخ. كيف يُحقق هذا الروبوت ذلك؟ في الواقع، يأخذ النظام بيانات غير مُهيكلة، نصوصًا، صورًا، أو مقاطع صوتية، ويُحوّلها إلى تضمينات أو متجهات . هذه المتجهات هي تمثيلات رقمية للبيانات تُجسّد المعنى والعلاقات.
الآن، لننظر إلى التحدي: عندما يطرح مستخدم سؤالاً على روبوت المحادثة، يحتاج إلى فحص ملايين المتجهات للعثور على استجابة الأنسب فورًا. وبدون طريقة سريعة وفعالة لتخزين هذه المتجهات والبحث فيها، سيستغرق روبوت المحادثة وقتًا طويلاً للرد. وهنا يأتي دور قواعد بيانات المتجهات، فهي تجعل هذه العملية سريعة وفعالة للغاية، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتخزين المتجهات وإدارتها واسترجاعها على نطاق واسع.
حقيقة ممتعة: كان أول استخدام معروف للتضمينات المتجهة في أواخر التسعينيات لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهي الآن تدعم المساعدين مثل Siri وAlexa!
تجدر الإشارة إلى أن قواعد بيانات المتجهات ضرورية لمهام مثل البحث الدلالي وأنظمة التوصية، ولكنها لا تُستخدم لجميع أنواع بيانات الذكاء الاصطناعي. وتبرز عند استخدام التضمينات في المهام التي تتطلب عمليات بحث سريعة عن التشابه.
كيف تعمل قواعد البيانات المتجهة؟
للاستفادة القصوى من قواعد بيانات المتجهات، من المفيد فهم المفهوم الأساسي وراءها، وهو البحث التقريبي عن أقرب جار (ANN). صُممت طريقة البحث هذه للعثور بسرعة على متجهات مشابهة لمتجه الاستعلام، حتى عند التعامل مع ملايين نقاط البيانات.
دعونا نحلل العملية:
إنشاء التضمين: يتم تحويل النصوص والصور وما إلى ذلك إلى متجهات باستخدام نماذج مثل BERT أو Word2Vec. يُنتج BERT تضمينات قائمة على السياق، بينما يُنشئ Word2Vec تضمينات ثابتة.
الفهرسة: تتم فهرسة المتجهات لاسترجاعها بسرعة باستخدام تقنيات مثل التجزئة الحساسة للموقع (LSH) أو العالم الصغير القابل للملاحة الهرمي (HNSW).
البحث: يتم تحويل الاستعلامات إلى متجهات، والعثور على متجهات مماثلة بسرعة بواسطة خوارزميات الجار الأقرب (ANN)، مع التضحية ببعض الدقة من أجل السرعة.
الاسترجاع: يتم استرجاع المتجهات الأكثر صلة وتمريرها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الاستجابات، مثل الإجابة على الأسئلة أو تقديم التوصيات.
الآن بعد أن رأيت كيفية عمل قواعد بيانات المتجهات وأهميتها الكبيرة، فأنت جاهز لاتخاذ الخطوة التالية في رحلتك في مجال الذكاء الاصطناعي - استكشاف الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) وإطلاق العنان لمزيد من الإمكانات من أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك!
لغز
هل أنت مستعد لاستكشاف المزيد؟
اكتشف المزيد عن قواعد بيانات المتجهات من خلال دوراتنا المتخصصة.