ویکٹر ڈیٹا بیس کیا ہے، اور وہ AI کو کیسے فروغ دیتے ہیں؟ - |ٹیکنالوجی کی وضاحت

آپ جیسے قارئین MUO کو سپورٹ کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ جب آپ ہماری سائٹ پر لنکس کا استعمال کرتے ہوئے خریداری کرتے ہیں، تو ہم ملحق کمیشن حاصل کر سکتے ہیں۔ مزید پڑھ.

پہلے سے تربیت یافتہ AI ماڈلز کی وسیع پیمانے پر دستیابی کی وجہ سے ویکٹر ڈیٹا بیسز نے دوبارہ جنم لیا ہے۔ اگرچہ ویکٹر ڈیٹا بیس کا تصور کئی دہائیوں سے موجود ہے، لیکن یہ صرف اب، بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کے دور میں ہے، کہ ویکٹر ڈیٹا بیس کو اپنی پوری صلاحیت کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔

ویکٹر ڈیٹا بیس خاص طور پر ایپلی کیشنز میں مددگار ثابت ہوتے ہیں جیسے کہ سفارشی نظام، تصویری مماثلت کی تلاش، بے ضابطگی کا پتہ لگانے، چہرے کا پتہ لگانے، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ ایپلی کیشنز۔

گوگل اتنی میموری کیوں استعمال کرتا ہے؟

دن کی ویڈیو کا میک یوز مواد کے ساتھ جاری رکھنے کے لیے اسکرول کریں۔

تو، ایک ویکٹر ڈیٹا بیس بالکل کیا ہے؟ یہ کیسے کام کرتا ہے، اور آپ کو انہیں AI صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے کب استعمال کرنا چاہیے؟

ویکٹر ڈیٹا بیس کیا ہے؟

ویکٹر ڈیٹا بیس ویکٹر کے استعمال کے ذریعے معلومات کو ذخیرہ کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ ڈیٹا بیس کی معمول کی شکل کے برعکس جو ڈیٹا کو ٹیبل شدہ فہرستوں کے طور پر منظم کرتے ہیں، ویکٹر ڈیٹا بیس اعلی جہتی ویکٹرز کے ذریعے ڈیٹا کو منظم کرتے ہیں۔ ان ویکٹرز کو پھر ریاضی کی جگہ میں ویکٹر ایمبیڈنگ کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے۔

ویکٹر ڈیٹا بیس اہم ہیں کیونکہ وہ ان ویکٹر ایمبیڈنگز کو رکھتے ہیں اور ویکٹر ایمبیڈنگ کی بنیاد پر انڈیکسنگ، فاصلاتی میٹرکس اور مماثلت کی تلاش جیسی خصوصیات فراہم کرتے ہیں۔

ویکٹر ڈیٹا بیس ایسی خدمات ہیں جنہیں پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کے ساتھ آسانی سے مربوط کیا جا سکتا ہے، جن میں سے اکثر کو ضرورت ہو گی۔ سروس تک رسائی کے لیے API کلید .

ویکٹر ایمبیڈنگز کیا ہیں؟

سادہ الفاظ میں، ویکٹر ایمبیڈنگز، یا محض سرایت کرنا، کسی موضوع یا لفظ کی عددی نمائندگی ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک دو جہتی سرایت '2، -3' کی طرح نظر آتی ہے، جہاں 2 ایکس محور کے ساتھ مثبت سمت میں دو اکائیوں کی نمائندگی کرتا ہے، جبکہ -3 y-محور کے ساتھ منفی تین اکائیوں کی نمائندگی کرتا ہے۔ جبکہ تین جہتی سرایت '2، -3، 5' کی طرح نظر آئے گی، جہاں پانچ ڈیٹا پوائنٹ 5 یونٹس کو زیڈ محور کی مثبت سمت میں رکھتا ہے۔

زیادہ طول و عرض کا ہونا اس کے بارے میں مزید سیاق و سباق فراہم کرتا ہے کہ ڈیٹا کا ایک ٹکڑا کیا ہونا چاہئے۔ ویکٹر ڈیٹا بیس میں استعمال ہونے والے طول و عرض کی تعداد اکثر NLP کے لیے 100 سے 300 طول و عرض اور کمپیوٹر ویژن کے لیے کئی سو تک ہوتی ہے۔

ویکٹر ایمبیڈنگز کی جنریشن کے لیے ویکٹر ایمبیڈنگ ماڈلز اور ٹولز جیسے BERT، CNNs اور RNNs کے استعمال کی ضرورت ہوتی ہے۔

ویکٹر ایمبیڈنگز کیوں اہم ہیں؟

ریاضی کی جگہ میں ڈیٹا کے محل وقوع کی منصوبہ بندی کرنے کی صلاحیت کمپیوٹرز کو ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلق کو سمجھنے کی اجازت دیتی ہے اور یہ کہ وہ ایک دوسرے سے کس قدر مضبوطی سے منسلک ہیں۔ ہر ڈیٹا پوائنٹ کے درمیان ارتباط کی ڈگری کو جاننے سے، ایک AI ماڈل میں سوالات کو سیاق و سباق کے مطابق سمجھنے کی صلاحیت ہوگی جیسے انسان کرتا ہے۔

سیمنٹکس یا سیاق و سباق کو سمجھے بغیر، ایک AI منطقی طور پر درست لیکن سیاق و سباق کے لحاظ سے غلط جوابات فراہم کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، AI اس جملے کی غلط تشریح کر سکتا ہے 'اس کا دل بہت بھاری تھا جب وہ چلا گیا تھا' ایک لڑکے کے طور پر جو دل کی بیماری میں مبتلا آدمی کے بجائے اداس یا بوجھل ہے۔

فیس بک سے تمام تصاویر ڈاؤن لوڈ کرنے کا طریقہ

ویکٹر ڈیٹا بیس AI کو فروغ دینے میں کس طرح مدد کرتے ہیں۔

مختلف قسم کے AI ماڈلز کی تربیت میں ویکٹر ایمبیڈنگز اہم اجزاء ہیں۔ ایک خصوصی ڈیٹا بیس کا ہونا جو ویکٹر ایمبیڈنگز کو اسٹور، انڈیکس اور استفسار کر سکتا ہے ویکٹر ایمبیڈنگز کے استعمال کے فوائد کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے ضروری ہے۔ مزید برآں، ویکٹر ڈیٹا بیسز آپ کے AI کو تیز، قابل بھروسہ، اور توسیع پذیر ڈیٹا بیس بن کر فروغ دیتے ہیں جو AI ماڈل کو بڑھنے اور تربیت دینے میں مسلسل مدد کر سکتا ہے۔

چونکہ ویکٹر ڈیٹا بیس AI ماڈل کی صلاحیتوں کو بڑھا سکتا ہے، اس لیے کاروبار اور تنظیمیں مختلف ایپلی کیشنز کے لیے ویکٹر ڈیٹا بیس کا استعمال کر سکتی ہیں، بشمول:

تلاش کار: بعض اوقات، لوگ نہیں جانتے کہ استفسار کرتے وقت کون سے مطلوبہ الفاظ استعمال کیے جائیں۔ ایک ویکٹر ڈیٹا بیس سیاق و سباق کا تجزیہ کرکے اور آپ کے استفسار سے مضبوط ترین تعلق کے ساتھ قریبی مطلوبہ الفاظ کو بازیافت کرکے آپ کے سوال کو سمجھنے میں سسٹم کی مدد کرتا ہے۔
سفارشی نظام: بڑے لینگویج ماڈل اور میموری کے ساتھ مل کر ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور بازیافت کرنے میں ویکٹر ڈیٹا بیس کے ساتھ، ایک AI نظام وقت کے ساتھ ساتھ وہ چیزیں سیکھ سکتا ہے جو ایک شخص کو پسند ہے۔ اس کے بعد ایک درخواست کے ذریعے خود بخود مختلف چیزوں کی سفارش کرنے کے لیے استفسار کیا جا سکتا ہے جن میں کسی شخص کی دلچسپی ہو سکتی ہے۔
تصویر اور ویڈیو تجزیہ: ویڈیو اور امیج ایمبیڈنگ ماڈلز کے ساتھ، AI ماڈلز کو امیجز کے ساتھ کام کرنے کے لیے ٹھیک بنایا جا سکتا ہے تاکہ استفسار سے ملتے جلتے آئٹمز کو تلاش کیا جا سکے۔ یہ فی الحال بہت سی آن لائن شاپنگ ایپس اور ویب سائٹس میں لاگو کیا جا رہا ہے۔
بے ضابطگی کا پتہ لگانا: ایمبیڈنگ کے طور پر اعمال کو ریکارڈ کرکے، ایک اے آئی ماڈل دنیا کو مزید محفوظ بنا سکتا ہے۔ معمول کی بنیاد پر بے ضابطگیوں اور مخصوص آؤٹ لیرز کا پتہ لگا کر۔ AI بے ضابطگی کا پتہ لگانا اب دھوکہ دہی کا پتہ لگانے، سسٹم کی نگرانی، اور نیٹ ورک کی مداخلت کے لیے ایک مقبول ٹول ہے۔

ویکٹر ڈیٹا بیس کیسے کام کرتا ہے۔

ویکٹر ایمبیڈنگز پیدا کرنے سے لے کر ویکٹر ڈیٹا بیس سے ڈیٹا کے استفسار تک، آپ کا ڈیٹا تین قدمی عمل سے گزرتا ہے:

ویکٹر ایمبیڈنگز کی تخلیق: ڈیٹا کی قسم کی بنیاد پر، ایک ویکٹر ایمبیڈنگ ماڈل کو انڈیکس کرنے کے لیے ویکٹر ایمبیڈنگز بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ سرایت کرنے والے ماڈل وہ ہیں جو الفاظ، تصاویر، ویڈیوز اور آڈیو کو نمبر/ایمبیڈنگ میں تبدیل کرتے ہیں۔
اشاریہ بندی: ایک بار ویکٹر ایمبیڈنگز تیار ہو جانے کے بعد، انہیں اب ویکٹر ڈیٹا بیس جیسے کہ Pinecone، Milvus، اور Chroma میں محفوظ کیا جا سکتا ہے۔ یہ ویکٹر ڈیٹا بیس مختلف الگورتھم استعمال کرتے ہیں، جیسے کہ پروڈکٹ کوانٹائزیشن (PQ) اور لوکلٹی سینسیٹو ہیشنگ (LSH)، ڈیٹا کی فوری اور موثر ذخیرہ کرنے اور بازیافت کرنے کے لیے ہر ایمبیڈنگ کو انڈیکس کرنے کے لیے۔
استفسار: جب کوئی ایپلیکیشن کوئی استفسار جاری کرتی ہے، تو استفسار کو پہلے اسی ویکٹر ایمبیڈنگ ماڈل سے گزرنا چاہیے جو ویکٹر ڈیٹا بیس پر ذخیرہ شدہ ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ تیار کردہ ویکٹر استفسار پھر ویکٹر ڈیٹا بیس پر رکھا جاتا ہے، جہاں قریب ترین ویکٹر کو سوال کے سب سے موزوں جواب کے طور پر بازیافت کیا جاتا ہے۔

مشہور ویکٹر ڈیٹا بیس

عوامی طور پر دستیاب پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کے پھٹنے کے ساتھ، ویکٹر ڈیٹا بیس نے تیزی سے مقبولیت حاصل کی کیونکہ ان ماڈلز کی صلاحیتوں اور فائن ٹیوننگ کی شرح میں اضافہ ہوا۔ اور ویکٹر ڈیٹا بیس کی اتنی زیادہ مانگ کے ساتھ، بہت سی کمپنیوں نے اپنی ویکٹر ڈیٹا بیس کی خدمات شروع کی ہیں۔ یہاں سب سے زیادہ مقبول میں سے کچھ ہیں:

پائنیکون: ایک کلاؤڈ-آبائی ویکٹر ڈیٹا بیس جو تیز مماثلت کی تلاش کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس میں اعلی اسکیل ایبلٹی، تجزیات، اور ریئل ٹائم بصیرتیں ہیں، جو کہ سفارشی نظام اور تصویری تلاش کے لیے بہترین ہیں۔
پتنگ : ایک اوپن سورس ویکٹر پلیٹ فارم جو مماثلت کی تلاش اور AI ایپلیکیشنز کو ذہن میں رکھتے ہوئے بنایا گیا ہے۔ یہ اعلی جہتی ویکٹر کے لیے فوری اور موثر اشاریہ سازی اور تلاش کی صلاحیتیں فراہم کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، Milvus متعدد اشاریہ سازی الگورتھم کی حمایت کرتا ہے اور مختلف پروگرامنگ زبانوں کے لیے SDKs پیش کرتا ہے۔
ریڈیس: ایک اعلی کارکردگی والا ویکٹر ڈیٹا بیس جو ریئل ٹائم ایپلی کیشنز، سیشن مینجمنٹ، اور ہائی ٹریفک ویب سائٹس کو سپورٹ کرنے کے قابل ہے۔ Redis کو اکثر حقیقی وقت کے تجزیات، مماثلت کی تلاش، اور سفارشی نظاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
Weaviate: اسکیما دریافت، ریئل ٹائم اپ ڈیٹس، سیمنٹک سرچ، اور سیاق و سباق کے مطابق ڈیٹا پیش کرتا ہے۔ ان خصوصیات کے ساتھ، Weaviate کا استعمال اکثر ایپلی کیشنز کے لیے ذاتی تجربہ کے نظام بنانے کے لیے کیا جاتا ہے۔

ویکٹر ڈیٹا بیس کا مستقبل

تصاویر، ویڈیوز اور متن کے لیے اعلیٰ جہتی ڈیٹا کی اقسام کی مسلسل ترقی کے ساتھ، ویکٹر ڈیٹا بیس موجودہ AI ماڈلز کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے اور بڑھانے میں اہم کردار ادا کریں گے۔ ویکٹر ڈیٹا بیس کے ساتھ مسلسل ترقی کے ذریعے، ہم صحت کی دیکھ بھال، فنانس، ای کامرس، اور سائبر سیکیورٹی کے شعبوں میں بہتر خدمات کی توقع کر سکتے ہیں۔

اگر آپ اپنے لیے ویکٹر ڈیٹا بیس کا تجربہ کرنا اور آزمانا چاہتے ہیں، تو آپ آٹو-GPT انسٹال کرنے اور ویکٹر ڈیٹا بیس جیسے Pinecone کو لاگو کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔ یقینا، آپ کو ان کی خدمات کو استعمال کرنے کے لیے ایک API کلید کی ضرورت ہوگی۔