A вектор: Автоматизация лесопромышленных предприятий — АВТОМАТИКА-ВЕКТОР

Содержание

АВА ЦЕНТР «А-ВЕКТОР»

АВА ЦЕНТР «А-ВЕКТОР»

+38 (096) 774-37-73

г. Киев, ул. Маршала Малиновского, 3.

Пн-Пт 9:00-19:00 Сб.: 9:00 — 14:00

Направления деятельности

ABA-терапия:

Всё просто – законы поведения одинаковые и работают для всех

ABA – основное направление нашей работы. Это поведенческая терапия, рекомендованная для обучения детей с аутизмом.

Эффективность ABA доказана научными иследованиями. Но это не волшебная таблетка, а работа, которая требует усилий от вас и педагогов.

Записаться на консультацию

Наша команда

Команда центра «А-вектор» — это влюбленные в свою профессию люди, которые находят подход к каждому ребенку и делают занятия интересными.

Каждый член команды работает под кураторством специалистов, прошедших обучение АВА-терапии и под супервизией специалистов уровня ВСВА.

Посмотреть всех

Отзывы о АВА центре «А-Вектор»

Большое вам спасибо!

Марина Клечановская

Центр приятно превзошел наши ожидания 🙂

Людмила Мамалыга

Мы очень рады, что попали именно к вам

Людмила Фальчук

Больше отзывов

С нами весело, полезно и продуктивно

Последние новости и статьи

Больше статей

АВА центр «А-вектор» — это не просто центр для детей с аутизмом и другими особенностями развития, это индивидуальный подход к каждому ребенку и родителям. Каждый ребенок имеет свои потребности и права, но, к сожалению, не всегда умеет правильно заявить о них.

Детям с особыми образовательными потребностями бывает сложно найти способ общения с окружающими, из-за чего страдает качество жизни как самого ребенка, так и его семьи.

Цель нашего центра — научить родителей понимать своего ребенка, общаться с ним и помочь стать самостоятельной личностью, которая не нуждается в помощи посторонних людей для реализации своих желаний и потребностей.

Основное направление, по которому мы работаем — это АBA (applied behavior analysis, или прикладной анализ поведения). Метод утвержден службой здравоохранения США и американской ассоциацией психологов. Он прошел необходимое научное тестирование, подтверждающее практичность, качество и эффективность программы.

Центр был основан Калиткиной Ольгой (мать ребенка с аутизмом и специалист по АВА терапии) и Калиткиним Михаилом (отец ребенка с аутизмом и руководитель компании Ensof).

Работа не ограничивается индивидуальными или групповыми занятиями в центре, но и осуществляется за его пределами, а именно — в инклюзивных группах в образовательных учреждениях.

АВА центр «А-вектор» является единственным в Украине центром, который работает под официальным супервизией американского специалиста Ольги Мелешкевич (ВСВА, Northeastern University, USA) и организован, исходя из лучшего опыта аналогичных центров Израиля и США.

Мы помогаем детям найти интерес к окружающему миру!

Записаться на консультацию

записатися

Залишити відгук

додати фото

Оцінка якості фахівця

Приділіть, будь ласка, нам пару хвилин і оціните якість роботи обраного вами фахівця. Ваша зворотний зв’язок допомагає нам стати краще. Спасибі!

Професіоналізм

5 4 3 2 1

Ставлення

5 4 3 2 1

Доступность информации

5 4 3 2 1

Зацікавленість

5 4 3 2 1

Готовність рекомендувати фахівця

5 4 3 2 1

Завантажити відео / аудіо

Залишити відгук

додати фото

Завантажити відео / аудіо

Надіслати резюме

Завантажити резюме

Відгукнутися на вакансію

Завантажити резюме

Дякуємо!!

Повідомлення відправлено!

Вектор: определение и основные понятия

Навигация по странице:

  • Определение вектора
  • Обозначение вектора
  • Длина вектора
  • Нулевой вектор
  • Коллинеарные вектора
  • Сонаправленные вектора
  • Противоположно направленные вектора
  • Компланарные вектора
  • Равные вектора
  • Единичный вектор

Определение вектора

Определение. Вектор — это направленный отрезок, то есть отрезок, имеющий длину и определенное направление. Графически вектора изображаются в виде направленных отрезков прямой определенной длины. (рис.1)

рис. 1

Обозначение вектора

Вектор началом которого есть точка А, а концом — точка В, обозначается AB (рис.1). Также вектора обозначают одной маленькой буквой, например a.


Длина вектора

Определение. Длина направленного отрезка определяет числовое значение вектора и называется

длиной вектора или модулем вектора AB.

Для обозначения длины вектора используются две вертикальные линии слева и справа |AB|.


Нулевой вектор

Определение. Нулевым вектором называется вектор, у которого начальная и конечная точка совпадают.

Нулевой вектор обычно обозначается как 0.

Длина нулевого вектора равна нулю.


Коллинеарные вектора

Определение. Вектора, параллельные одной прямой или лежащие на одной прямой называют коллинеарными векторами (рис. 2).

рис. 2

Сонаправленные вектора

Определение. Два коллинеарных вектора a и b называются сонаправленными векторами, если их направления совпадают: a↑↑b (рис. 3).

рис. 3

Противоположно направленные вектора

Определение. Два коллинеарных вектора a и b называются противоположно направленными векторами, если их направления противоположны: a↑↓b (рис. 4).

рис. 4

Компланарные вектора

Определение. Вектора, параллельные одной плоскости или лежащие на одной плоскости называют компланарными векторами. (рис. 5).

рис. 5

Всегда возможно найти плоскости параллельную двум произвольным векторам, по этому любые два вектора всегда компланарные.


Равные вектора

Определение. Вектора a и b называются равными, если они лежат на одной или параллельных прямых, их направления совпадают, а длины равны (рис. 6).

рис. 6

То есть, два вектора равны, если они коллинеарные, сонаправленые и имеют равные длины:

a = b, если a↑↑b и |a| = |b|.


Единичный вектор

Определение. Единичным вектором или ортом — называется вектор, длина которого равна единице.

Вектора Вектор: определение и основные понятия Определение координат вектора заданного координатами его начальной и конечной точки Модуль вектора. Длина вектора Направляющие косинусы вектора Равенство векторов Ортогональность векторов Коллинеарность векторов Компланарность векторов Угол между векторами Проекция вектора Сложение и вычитание векторов Умножение вектора на число Скалярное произведение векторов Векторное произведение векторов Смешанное произведение векторов Линейно зависимые и линейно независимые вектора Разложение вектора по базису

Онлайн калькуляторы с векторами

Онлайн упражнения с векторами на плоскости

Онлайн упражнения с векторами в пространстве

1.

1: Векторы — Физика LibreTexts
  1. Последнее обновление
  2. Сохранить как PDF
  • Идентификатор страницы
    16286
    • Том Вайдеман
    • Калифорнийский университет, Дэвис

    Определение вектора

    Для описания природы недостаточно просто присвоить числа физическим величинам. Очень часто физические величины имеют направления. Например, описание движения чего-либо будет неполным, если вы просто укажете, с какой скоростью оно движется. [ Итак, астероид движется со скоростью 35 000 миль в час, но направляется ли он к Земле?!

    ] Таким образом, мы имеем следующее определение физических величин, обладающих обоими этими свойствами:

    Определение: Вектор

    Вектор – это величина, имеющая как величину, так и направление.

    Мы будем часто представлять векторную величину стрелкой, где направление вектора — это направление, на которое указывает стрелка, а величина вектора представлена ​​длиной стрелки. Это не означает, что векторы — это стрелок — стрелки просто создают удобное геометрическое представление. Таким образом, хотя стрелка, представляющая вектор, может быть 6 см в длину, это не означает, что вектор имеет величину 6 см . Например, вектор может представлять скорость и направление движущегося объекта, и тогда величина вектора даже не выражается в единицах см . Однако если мы нарисуем две стрелки, представляющие одну и ту же величину, и одна из них в два раза длиннее другой, подразумевается, что более длинная стрелка представляет вектор с удвоенной величиной вектора, представленного более короткой стрелкой.

    Предупреждение

    Невозможно сравнить величины различных физических величин. Если вектор расстояния нарисован в виде стрелки на той же странице, что и стрелка вектора скорости, относительные размеры двух стрелок не имеют смысла.

    Есть несколько других вещей, которые мы должны сказать о векторах и стрелках, которые их представляют:

    • Расположение стрелки, представляющей вектор, не является отличительной чертой вектора. То есть стрелку, представляющую вектор, можно перемещать по желанию, и пока она не растягивается, не сжимается и не поворачивается, она будет представлять тот же вектор. Простое изменение положения стрелки не меняет ее величины или направления, если ее перемещать осторожно.
    • Направления векторов (и, следовательно, направления соответствующих стрелок) могут быть математически изменены на противоположные путем умножения на –1.
    • Длина вектора может быть увеличена или уменьшена (масштабирована) посредством умножения на обычное число (называемое скаляром). Если число больше 1, вектор увеличивается в длину, а если меньше 1, то сжимается.

    И еще одно… Когда мы пишем символ для векторной величины, мы делаем это с маленькой стрелкой над буквой, например: \(\overrightarrow A\). Предполагается, что переменные с той же буквой, что и заданный вектор, но не содержащие стрелку, представляют величина этого вектора. Так, например, при использовании в том же контексте переменная A представляет величину \(\overrightarrow A\).

    Сложение/вычитание векторов

    Чтобы математические величины, которые мы называем векторами, имели для нас какое-либо значение, они должны позволять выполнять простые математические операции, такие как сложение. Направленный характер векторов делает сложение намного сложнее, чем простое суммирование двух величин. Оказывается, правильное сложение векторов требует простой геометрии. Это происходит так: перенесите один из векторов (параллельно, чтобы не менять его направление) так, чтобы его хвост соприкасался с головой другого вектора. Затем создайте новый вектор таким образом, чтобы его хвост находился на открытом хвосте, а голова — на открытой голове.

    Рисунок 1.1.1 — Дополнение графического вектора

    Рисунок 1. 1.2 — Дополнение вектора является коммутативным

    . Что около двое. Что ж, мы можем сделать это, следуя тому же методу, что и для обычных чисел: любой вектор, который мы хотим вычесть, мы умножаем на -1, а затем добавляем результат к другому вектору, что мы делаем в порядке, описанном выше. Мы уже знаем, что умножение вектора на –1 меняет его направление на противоположное (и оставляет его величину неизменной), поэтому для нас это четко определенная операция. 92 -2AB \cos \theta\]

    Имея все длины катетов треугольника и один из углов (тот, что между \(A\) и \(B\)), мы можем получить другие углы, используя Закон синусов.

    Пример \(\PageIndex{1}\)

    Значения двух векторов, показанных на диаграмме ниже: \(A=132\) и \(B=145\). Найдите величину и направление (угол, образованный с осью \(х\)) вектора, являющегося разностью этих двух векторов.

    Решение

    Используя тот факт, что отрицательный вектор — это тот же вектор, указывающий в противоположном направлении, а также сложение векторов «хвост к голове», мы получаем следующую диаграмму для трех векторов:

    Угол между \(\overrightarrow A\) и \(\overrightarrow B\), очевидно, равен 65º – 30º = 35º, поэтому для этого треугольника у нас есть длины двух сторон и угол между ними. Следовательно, мы можем найти длину третьей стороны (\(\overrightarrow C\)) по закону косинусов: 9о\номер\]

    Если мы повернем \(\overrightarrow C\) против часовой стрелки на этот угол, он будет параллелен \(\overrightarrow A\), если мы затем повернем его назад по часовой стрелке на 30º (угол \(\overrightarrow A\) составляет с осью \(х\), то он будет параллелен оси \(х\). Следовательно, угол \(\overrightarrow C\) с осью \(x\) равен: -81° + 30° = -51° (ниже оси \(x\)). Этот ответ, безусловно, соответствует приведенной выше диаграмме, на которой \(\overrightarrow C\) имеет меньшую величину, чем \(\overrightarrow A\) и \(\overrightarrow B\), и указывает вниз вправо.

    Хотя мы можем использовать эти инструменты для математического нахождения суммы двух векторов, оказывается, что есть и другой способ сделать это, не требующий стольких геометрических рассуждений. Этот метод использует три простых факта:

    • Мы можем заменить любой отдельный вектор суммой двух (или более) векторов.
    • Легко сложить два параллельных вектора.
    • Если мы используем прямоугольные треугольники, с тригонометрией работать легче, чем с обычными треугольниками и законом косинусов/синусов.

    Хитрость заключается в том, чтобы выбрать две (или три, если необходимо) перпендикулярные оси (они не обязательно должны быть горизонтальными и вертикальными, они должны быть только перпендикулярны друг другу) и разбить каждый вовлеченный вектор в сумму двух перпендикулярные векторы, параллельные этим осям. Длины этих перпендикулярных векторов называются компонентами вектора вдоль этих осей. Возвращаясь к приведенному выше списку преимуществ, помните, что мы можем добавлять подобные компоненты, такие как числа, и мы можем легко определить эти компоненты с помощью тригонометрии.

    Рисунок 1.1.3 — Векторные компоненты

    Рисунок 1.1.4 — Суммирование векторов с использованием компонентов

    333333. Суммины, такие Summs of Commons, Такие Summs of Commons of Summs of Summs of Summs of The Summs of Summs of The Summs of The Summs of The Summs of The Summs of The Summs of The Summs of The Summs. те же оси могут быть добавлены. В результате получаются дополнительные компоненты, которые затем необходимо преобразовать в вектор.

    Единичные векторы

    Таким образом, мы можем использовать перпендикулярные системы координат для описания векторов с точки зрения их компонентов. По сути это означает, что для описания вектора в терминах набора трех осей нам нужно знать три числа. Но может быть полезно выразить эти векторы как единую математическую единицу, и именно здесь понятие 9Приходит единичный вектор 0034 . Векторы имеют величину и направление, и с помощью единичных векторов мы можем математически разбить вектор на эти две части. Величина — это просто число (с физическими единицами) без направления, а единичный вектор — это вектор (без единиц), длина которого равна 1, поэтому его можно масштабировать до любой длины, ничего не добавляя к величине. Следовательно, мы можем записать вектор как простое произведение:

    \[\overrightarrow A = A\widehat A\]

    , где \(\widehat A\) — единичный вектор (обычно произносится как «\(A\)-hat »). Это безразмерный вектор длины 1, указывающий в направлении вектора \(\overrightarrow A\). Значение \(A\) — это число в физических единицах, равное величине. Диаграмма ниже дает графическое описание того, как эта конструкция работает для нескольких распространенных физических векторов. Единичные векторы обеспечивают очень простой шаблон, определяя направление, а величина заполняет шаблон, добавляя обхват и «аромат» (физические единицы) вектора.

    Рисунок 1.1.4 – Единичные векторы и величины

    Если мы объединим это понятие с компонентами, мы можем записать любой вектор как сумму компонентов, умноженных на единичные векторы в направлениях трех пространственных измерений. По соглашению мы даем этим единичным векторам имена \(\widehat i\), \(\widehat j\) и \(\widehat k\) для осей \(x\), \(y\) и \(г\) соответственно. В частности, у нас есть:

    \[\overrightarrow A = A_x\widehat i + A_y\widehat j + A_z\widehat k \]

    Теперь мы можем просто использовать это как математическое представление векторов, и нам вообще не нужно обращаться к геометрии. Например,

    \[ \begin{align} \overrightarrow C &= \overrightarrow A + \overrightarrow B \nonumber\\[5pt] &= (A_x\widehat i + A_y\widehat j + A_z\widehat k) + (B_x\widehat i + B_y\widehat j + B_z\widehat k) \nonumber\\[5pt] &= C_x\widehat i + C_y\widehat j + C_z\widehat k\nonumber\\[5pt] &= (A_x+ B_x) \widehat i + (A_y + B_y) \widehat j + (A_z + B_z) \widehat k \end{align}\]

    Дает нам тот же результат, что и ранее для компонентов суммы двух векторов.

    Пример \(\PageIndex{2}\)

    Повторите расчет примера 1.1.1, но на этот раз с использованием компонентов.

    Раствор

    Разделение двух векторов на их компоненты \(x\) и \(y\) дает:

    \[\begin{array}{c} \overrightarrow A = {A_x}\widehat i + {A_y}\widehat j = A\cos \theta \;\widehat i + A\sin \theta \;\widehat j = 132\cos {30^o}\widehat i + 132\sin {30^o}\widehat j = 114,3\;\widehat i + 66,0\;\widehat j\\ \overrightarrow B = {A_x}\widehat я + {A_y}\widehat j = B\cos\theta\;\widehat i + B\sin\theta\;\widehat j = 145\cos {65^o}\widehat i + 145\sin {65^o }\widehat j = 61,3\;\widehat i + 131,4\;\widehat j \end{массив}\nonumber\] 9о} \end{массив}\номер\]

    Это соответствует ответу из примера 1. 1.1.


    Эта страница под названием 1.1: Vectors публикуется в соответствии с лицензией CC BY-SA 4.0 и была создана, изменена и/или курирована Томом Вайдеманом непосредственно на платформе LibreTexts.

    1. Наверх
    • Была ли эта статья полезной?
    1. Тип изделия
      Раздел или Страница
      Автор
      Том Вайдеман
      Лицензия
      CC BY-SA
      Версия лицензии
      4,0
      Показать оглавление
      нет
    2. Теги
      1. источник@родной

    Что такое база данных векторов?

    Pinecone — это база данных векторов, которая позволяет разработчикам легко добавлять функции векторного поиска в свои приложения, используя только API. Попробуйте прямо сейчас, чтобы убедиться в этом, или продолжайте читать, чтобы узнать больше о векторных базах данных.

    Введение

    Объем сложных данных растет с головокружительной скоростью. Это неструктурированные формы данных, которые включают документы, изображения, видео и простой текст в Интернете. Многим организациям было бы полезно хранить и анализировать сложные данные, но сложные данные могут быть трудны для традиционных баз данных, созданных с учетом структурированных данных. Одной только классификации сложных данных с помощью ключевых слов и метаданных может быть недостаточно для полного представления всех их различных характеристик.

    К счастью, методы машинного обучения (ML) могут предложить гораздо более полезное представление сложных данных путем преобразования их в векторные представления. Векторные вложения описывают сложные объекты данных как числовые значения в сотнях или тысячах различных измерений.

    Существует множество технологий построения векторов, начиная от векторных представлений слов или предложений и заканчивая кросс-медийным текстом, изображениями, аудио и видео. Существует несколько существующих общедоступных моделей, которые являются высокопроизводительными и простыми в использовании. Эти модели можно настроить для конкретных приложений, а также можно обучить новую модель с нуля, хотя это менее распространено.

    Базы данных векторов специально созданы для работы с уникальной структурой векторных вложений. Они индексируют векторы для облегчения поиска и поиска, сравнивая значения и находя те, которые наиболее похожи друг на друга. Однако они сложны в реализации.

    До сих пор векторные базы данных были зарезервированы только для горстки технологических гигантов, у которых есть ресурсы для их разработки и управления ими. Если они не откалиброваны должным образом, они могут не обеспечить производительность, требуемую пользователями, не затрачивая при этом целое состояние.

    Использование хорошо сконструированной базы данных векторов дает вашим приложениям превосходные возможности поиска, а также обеспечивает достижение целей по производительности и стоимости. Есть несколько решений, облегчающих реализацию. Эти решения варьируются от подключаемых модулей и проектов с открытым исходным кодом до полностью управляемых сервисов, обеспечивающих безопасность, доступность и производительность. В этом документе описываются распространенные способы использования векторных баз данных, основные компоненты и способы начала работы.

    Что такое база данных векторов?

    База данных векторов индексирует и хранит вложения векторов для быстрого поиска и поиска сходства с такими возможностями, как операции CRUD, фильтрация метаданных и горизонтальное масштабирование.

    Vector Существительное

    ˈvek-tər

    в машинном обучении, массив численных измерений, которые описывают и представляют различные характеристики объекта

    Database Noun

    3

    Database Noun

    3

    . сбор данных, организованный специально для быстрого поиска и извлечения (как с помощью компьютера)

    Когда мы говорим, что векторные базы данных индексируют вложения векторов, мы имеем в виду, что они организуют их таким образом, что мы можем сравнивать любой вектор друг с другом или с вектором поискового запроса. Ниже мы рассмотрим алгоритмы, используемые для индексации векторов. Векторные базы данных также отвечают за выполнение операций CRUD (создание, чтение, обновление и удаление) и фильтрацию метаданных. Сочетание традиционной функциональности базы данных с возможностью поиска и сравнения векторов в индексе делает векторные базы данных мощным инструментом, которым они и являются.

    Векторные базы данных преуспевают в поиске по сходству или «векторном поиске». Векторный поиск позволяет пользователям описывать то, что они хотят найти, не зная, какие ключевые слова или классификации метаданных относятся к хранимым объектам. Векторный поиск также может возвращать похожие или почти соседние результаты, предоставляя более полный список результатов, которые в противном случае могли остаться скрытыми.

    Зачем использовать базу данных векторов?

    Поиск векторов в производстве является наиболее распространенной причиной использования базы данных векторов. Векторный поиск сравнивает сходство нескольких объектов с поисковым запросом или предметом. Чтобы найти похожие совпадения, вы преобразуете предметный элемент или запрос в вектор, используя ту же модель встраивания машинного обучения, которая использовалась для создания векторных вложений. База данных векторов сравнивает сходство этих объектов, чтобы найти наиболее близкие совпадения, предоставляя точные результаты и удаляя нерелевантные результаты, которые могли бы быть возвращены традиционной технологией поиска.

    Давайте рассмотрим некоторые распространенные варианты использования векторного поиска:

    1. Семантический поиск

    Поиск текста и документов обычно можно выполнять двумя способами. Лексический поиск ищет шаблоны и точные совпадения слов или строк, в то время как семантический поиск использует значение вашего поискового запроса или вопроса и помещает его в контекст. Векторные базы данных хранят и индексируют векторные вложения из моделей обработки естественного языка, чтобы понять значение и контекст строк текста, предложений и целых документов для получения более точных и релевантных результатов поиска.

    Использование запросов на естественном языке для поиска релевантных результатов удобнее и позволяет пользователям быстрее находить то, что им нужно, без необходимости знать особенности классификации данных.

    См. пример кода: семантический поиск, гибридный поиск с фильтрацией

    2. Поиск сходства для изображений, аудио, видео, JSON и других форм неструктурированных данных

    Изображения, аудио, видео и другие неструктурированные наборы данных могут быть очень сложными классифицировать и хранить в традиционной базе данных. Для этого часто требуется, чтобы ключевые слова, описания и метаданные применялись к каждому объекту вручную. То, как один человек классифицирует один из сложных объектов данных, может быть неочевидным для другого. В результате поиск сложных данных может быть очень удачным. Этот подход требует от искателя понимания того, как структурированы данные, и построения запросов, соответствующих исходной модели данных.

    См. код примера: Поиск по сходству изображений

    3.

    Механизмы ранжирования и рекомендаций

    Векторные базы данных — отличное решение для управления механизмами ранжирования и рекомендаций. Для интернет-магазинов их можно использовать, чтобы предложить товары, похожие на прошлые покупки или текущий товар, который изучает покупатель. Службы потокового мультимедиа могут применять рейтинги песен пользователя для создания идеально подобранных рекомендаций, адаптированных к конкретному человеку, вместо того, чтобы полагаться на совместную фильтрацию или списки популярности.

    Возможность находить похожие элементы на основе ближайших совпадений делает векторные базы данных идеальными для предложения релевантных предложений и позволяет легко ранжировать элементы на основе показателей сходства.

    См. код примера: Movie Recommender

    4. Дедупликация и сопоставление записей

    Еще одним вариантом использования векторного поиска сходства является сопоставление записей и дедупликация. Использование службы подобия для поиска почти повторяющихся записей может использоваться в самых разных приложениях. Рассмотрим приложение, которое удаляет повторяющиеся элементы из каталога, чтобы сделать его более удобным и релевантным.

    См. код примера: Дедупликация документов

    5. Обнаружение аномалий

    Как бы ни были хороши векторные базы данных в поиске похожих объектов, они также могут находить объекты, далекие или непохожие на ожидаемый результат. Эти аномалии полезны в приложениях, используемых для оценки угроз, обнаружения мошенничества и ИТ-операций. Можно определить наиболее важные аномалии для дальнейшего анализа, не перегружая ресурсы высоким уровнем ложных срабатываний.

    См. пример кода: Обнаружение ИТ-угроз

    Необходимые возможности базы данных векторов

    1. Индексы векторов для поиска и извлечения

    Базы данных векторов используют алгоритмы, специально разработанные для эффективного индексирования и извлечения векторов. Различные варианты использования требуют определения приоритетов точности, задержки или использования памяти, которые можно точно настроить с помощью различных алгоритмов. Выбор и оптимизация этих алгоритмов сама по себе является наукой, и поиск оптимального алгоритма для различных наборов данных, который удовлетворяет требованиям варианта использования, может быть сложной задачей.

    Наряду с индексами существуют метрики сходства и расстояния. Эти метрики измеряют релевантность/сходство между векторными вложениями. Некоторые метрики имеют лучшую производительность отзыва и точности, чем другие. Общие метрики в векторных индексах включают евклидово расстояние, косинусное сходство и скалярные произведения.

    Векторные базы данных используют индексы «ближайшего соседа», чтобы оценить, насколько похожи объекты друг на друга или на поисковый запрос. Традиционный поиск ближайшего соседа проблематичен для больших индексов, поскольку они требуют сравнения поискового запроса и каждого индексированного вектора. Сравнение каждого вектора требует времени.

    Приближенный поиск ближайших соседей (ANN) позволяет обойти эту проблему, аппроксимируя и извлекая наилучшее предположение для большинства похожих векторов. Хотя ANN не гарантирует возврата точного ближайшего совпадения, она сочетает в себе очень хорошую точность с очень высокой производительностью.

    Такие методы, как HNSW, IVF или PQ, являются одними из наиболее популярных компонентов, используемых при построении эффективных индексов ANN. Где каждый метод фокусируется на улучшении определенного свойства производительности, такого как сокращение памяти с помощью PQ или быстрое, но точное время поиска с помощью HNSW и IVF. Обычной практикой является смешивание нескольких компонентов для создания «составного» индекса для достижения оптимальной производительности для данного варианта использования.

    Без векторной базы данных разработать и построить эффективный индекс непросто. При использовании автономной платформы, такой как Faiss, для разработки и развертывания индекса требуется команда опытных инженеров, хорошо разбирающихся в алгоритмах индексирования и поиска. Как минимум, эти векторы должны быть сопоставлены с исходными данными с использованием другого конвейера хранения и извлечения (поскольку автономные индексы этого не поддерживают). Индексы требуют периодической переобучения и механизмов отслеживания удаленных, замененных или новых данных. Команда должна учитывать эти дополнительные требования и любые текущие операции.

    2. Одноэтапная фильтрация

    Фильтрация позволяет ограничить результаты поиска на основе векторных метаданных. Это может повысить релевантность результатов поиска, возвращая подмножество доступных совпадений на основе ограничивающих критериев.

    Постфильтрация сначала применяет приблизительный поиск ближайшего соседа, а затем ограничивает результаты ограничениями фильтра метаданных. ANN обычно возвращает запрошенный набор ближайших совпадений, но не знает, сколько из них (если таковые имеются) будут соответствовать критериям метаданных. Обычно это быстро, но может вернуть слишком мало векторов, соответствующих фильтру, если они вообще есть.

    Предварительная фильтрация векторов с помощью метаданных уменьшает набор данных и может возвращать очень релевантные результаты. Однако, поскольку предварительная фильтрация сначала применяет критерии соответствия к каждому вектору в индексе, она также может значительно снизить производительность векторных баз данных.

    Одноэтапная фильтрация необходима для эффективных векторных баз данных. Он сочетает в себе точность и релевантность предварительной фильтрации со скоростью, равной или большей, чем у постфильтрации. Объединяя векторные индексы и индексы метаданных в один индекс, одноэтапная фильтрация предлагает лучшее из обоих подходов.

    3. Разделение данных

    Что такое векторная база данных без масштабирования? Алгоритмы ИНС ищут векторы с замечательной эффективностью. Но какой бы ни была их эффективность, аппаратное обеспечение ограничивает возможности одной машины. Вы можете масштабироваться по вертикали — увеличить производительность одной машины и распараллелить аспекты рутины ИНС. Но вы достигнете предела того, как далеко вы можете зайти, будь то стоимость или наличие гигантских машин. Введите горизонтальное масштабирование. Мы можем разделить векторы на сегменты и реплики, чтобы масштабировать их на множество машин массового уровня для достижения масштабируемой и экономичной производительности.

    Представьте, что друг набил ведро сотней маленьких листочков бумаги. И предположим, что на каждом листе бумаги она написала чье-то имя вместе с днем ​​рождения, месяцем и числом и фактическим временем рождения. Затем она просит: «Найди человека, чья дата и время рождения наиболее близки к твоим». Таким образом, вы просеиваете ведро, чтобы найти наиболее близкое совпадение. Таким образом, бумажки подобны векторам, вы подобны ЦП, а ведро — ОЗУ.

    Теперь предположим, что ваш друг дал вам корзину с 1000 имен и дней рождения — вы будете долго искать! Вместо этого вы разбиваете 1000 имен на 10 сегментов и приглашаете 10 друзей помочь. Каждый из вас ищет только 100 имен для наилучшего совпадения в ведре, а затем сравнивает результаты, найденные каждым из вас, чтобы найти самое лучшее совпадение. В результате вы найдете наилучшее совпадение среди 1000 имен почти за то же время, что и на поиск наилучшего совпадения среди 100 имен. Вы масштабируете себя по горизонтали!

    База данных векторов делит векторы поровну на осколки, выполняет поиск по каждому осколку и в конце объединяет результаты всех осколков, чтобы определить наилучшее совпадение. Часто он будет использовать Kubernetes и предоставлять каждому сегменту свой собственный модуль Kubernetes, по крайней мере, с одним процессором и некоторым количеством оперативной памяти. Модули работают параллельно для поиска векторов.

    В результате вы получаете ответ всего за то время, которое требуется одному поду для поиска одного осколка. Есть 20 миллионов векторов? Используйте 20 модулей и получайте результаты за то время, которое требуется одному модулю для поиска 1 млн векторов, или используйте 40 модулей (500 000 векторов на фрагмент), чтобы получить результаты еще быстрее. Это еще не все, но, проще говоря, меньшее количество векторов на модуль снижает задержку запроса и позволяет вам искать до миллиардов векторов за разумное время.

    4. Репликация

    Векторные базы данных должны корректно обрабатывать множество запросов. Сегменты позволяют использовать несколько модулей параллельно для более быстрого векторного поиска. Но что, если вам нужно выполнить множество различных векторных поисков одновременно или в быстрой последовательности? Даже быстрый векторный поиск будет поддерживаться, если новые запросы будут поступать достаточно быстро. Введите реплики.

    Как следует из их названия, реплики реплицируют весь набор модулей для параллельной обработки большего количества запросов. Если мы вернемся к нашей аналогии с именами в корзинах, это все равно, что создать копию десяти корзин и попросить еще десять друзей обработать любой новый запрос на совпадение. Предположим, десять модулей могут выполнить поиск 10 млн векторов за 100 мс. Если вы отправляете один запрос в секунду, все в порядке. Если вы выдаете 20 разных запросов каждую секунду, вам нужна резервная копия. Добавьте реплику (в данном случае еще десять модулей), чтобы не отставать от спроса.

    Реплики также улучшают доступность. Машины выходят из строя — это правда жизни. База данных векторов должна как можно быстрее восстанавливать модули после сбоя. Но «как можно быстрее» не всегда достаточно быстро. В идеале он должен немедленно обрабатывать сбои, не пропуская ни секунды. Облачные провайдеры предлагают так называемые зоны доступности, одновременный отказ которых маловероятен.

    База данных векторов может распространять реплики в разные зоны доступности для обеспечения высокой доступности. Но вы, пользователь, тоже должны сыграть здесь свою роль — вам нужно иметь несколько реплик и емкость реплик, чтобы меньшее количество реплик могло обрабатывать нагрузку запроса с приемлемой задержкой в ​​случае сбоя.

    5. Гибридное хранилище

    Поиск векторов обычно полностью выполняется в оперативной памяти (ОЗУ). Для компаний с более чем миллиардом элементов в каталоге одни только затраты памяти могут сделать векторный поиск слишком дорогим, чтобы его можно было рассматривать. В некоторых библиотеках векторного поиска есть возможность хранить все на диске, но это может происходить за счет неприемлемо высоких задержек поиска.

    В конфигурации гибридного хранилища сжатый векторный индекс хранится в памяти, а исходный векторный индекс с полным разрешением хранится на диске. Индекс в памяти предназначен для поиска небольшого набора кандидатов для поиска в полном индексе на диске. Этот метод обеспечивает быстрые и точные результаты поиска, но при этом снижает затраты на инфраструктуру до 10 раз.

    Гибридное хранилище позволяет хранить больше векторов в одной и той же области данных, снижая затраты на эксплуатацию базы данных векторов за счет повышения общей емкости хранилища без негативного влияния на производительность базы данных.

    6. API

    Базы данных векторов должны снимать с разработчиков бремя создания и поддержки возможностей векторного поиска, чтобы они могли сосредоточиться на улучшении своих приложений. API позволяет разработчикам легко использовать базу данных векторов или управлять ею из любого другого приложения.

    Приложение выполняет вызовы API к базе данных векторов для выполнения таких действий, как добавление векторов в базу данных, получение результатов запроса или удаление векторов.

    API-интерфейсы REST повышают гибкость, инициируя функциональность векторной базы данных из любой среды, которая может выполнять вызовы HTTPS. Разработчики также могут получить к нему доступ напрямую через клиентов, использующих такие языки, как Python, Java и Go.

    Начало работы с векторными базами данных

    В сочетании с моделями преобразования машинного обучения векторные базы данных предлагают более интуитивно понятный способ поиска похожих объектов, ответов на сложные вопросы и понимания скрытого контекста сложных данных.

    Итак, с чего начать?

    Узнайте больше о векторных базах данных

    Посетите учебный центр Pinecone и узнайте больше об основных концепциях, включая векторные вложения, векторные индексы и NLP для семантического поиска. Вот некоторые из наиболее популярных тем:

    • Преобразователи предложений: скрытые смыслы. В этом руководстве обсуждаются основные методы преобразования текста и документов в векторные вложения и подробно описываются некоторые из самых популярных моделей встраивания НЛП.

    • Отсутствует предложение WHERE в векторном поиске. В этой статье объясняются два распространенных метода добавления фильтров метаданных в векторный поиск и исследуются их ограничения. Затем мы рассмотрим, как одноэтапная фильтрация устраняет некоторые из этих пробелов.

    • Индексы ближайших соседей для поиска по сходству. В этой статье рассматриваются плюсы и минусы некоторых наиболее важных индексов, включая Flat, LSH, HNSW и IVF. Он также дает советы по выбору того, что использовать, и влияние параметров в каждом индексе.

    Запустите свою первую базу данных векторов

    После того, как у вас есть векторные вложения, вам понадобится база данных векторов для их индексирования, хранения и извлечения.

    Создайте учетную запись и запустите свою первую базу данных векторов.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *