GenAI Projeleri için Veri Entegrasyonunda Vektör Veritabanı Nasıl Kullanılır?

"Amazon'un boyutu" ifadesini aradığınızı düşünün. Arama uygulaması şirketi mi yoksa nehri mi kastettiğinizi nasıl bilecek? Başka bir deyişle, yapay zeka belirli bir görevin bağlamını nasıl anlayabilir?

Elbette makineler yalnızca değerleri anlar. Bu nedenle, cevap her kelimeye gömülü bir değer atanması gerektiğidir, bu da yapay zekanın aramanın veya sorgunun amacını anlamasına ve bağlamsallaştırılmış bir sonuç sağlamasına yardımcı olabilir.

Her bir metin veya görsel tabanlı AI modeli/LLM'nin milyonlarca hatta milyarlarca gömülü vektör değerine ihtiyacı vardır. LLM'nin bunlara hızlı bir şekilde ve gereksiz hesaplama çabası olmadan erişebileceği, bunları arayabileceği ve bunlardan alabileceği şekilde depolanmalıdır. Ve tüm işlemler, ekranın diğer ucundaki kişi beklemekten yorulup ayrılmadan önce yapılmalıdır.

Dahil edilen gömülü değerlerin muazzam hacmi bunu çok zorlu bir görev gibi gösteriyor. İşte burada bir vektör veritabanı (VectorDB) devreye giriyor. Bu yazıda, vektör veritabanlarının GenAI projelerindeki önemi ve bunların veri entegrasyonundaki kullanımı üzerine odaklanacağız.

VectorDB Nedir?

VectorDB, genellikle vektörler olarak temsil edilen yüksek boyutlu verileri yönetmek, depolamak ve almak için tasarlanmış özel bir veritabanı sistemidir. Genellikle, ML ve AI kullanım durumlarında vektörler, metin, görüntü veya ses veri noktalarının sayısal temsilleridir. Bu veritabanları, çoğunlukla yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde aşağıdaki işlevleri gerçekleştirmek için kullanılır:

• Metin, görsel ve ses gibi çoklu ortam verilerini anlamak ve saklamak.
• Yakınlık sorguları (örneğin, en benzer dokümanı bulma) gibi karmaşık sorguları verimli bir şekilde çalıştırmak.
• Vektörleştirilmiş veri formatını hızlı bir şekilde işleyerek yapay zeka modellerini desteklemek.

Örneğin, bir belge arama sistemi, her belgenin özüne ilişkin bir vektör oluşturabilir ve bu vektörleri kullanarak en uygun belgeleri hızlı bir şekilde getirebilir.

‍

Yapay Zeka Projelerinde VectorDB Kullanımı Neden Hızla Artıyor?

Vektör veritabanlarının popülerliği, yapay zeka projelerinin karmaşıklığını ve veri hacmini etkili bir şekilde yönetme becerisinden kaynaklanıyor. Bu artışı destekleyen faktörler şunlar:

1. Büyük Veri ile Başa Çıkabilme: Vektör veritabanları, milyonlarca vektörü anlamlı bir şekilde depolayabilir ve sorgulayabilir.
2. Daha Hızlı Performans: Geleneksel veritabanlarına kıyasla, çok boyutlu vektörler üzerinde işlem yaparken çok daha hızlı sonuçlar sunar.
3. Karmaşık Yapay Zeka Modelleriyle Uyum: LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) ve görüs teknolojileri gibi modeller, vektör veritabanlarının sunduğu altyapıyla daha iyi çalışır.

Özellikle ML ve AI uygulamaları bağlamında verimlilikleri hayati önem taşımaktadır; çünkü hızlı ve daha doğru benzerlik aramaları ve en yakın komşu sorguları yapılmasına olanak sağlamaktadırlar.

VectorDB'lerin Avantajları

Yapay zeka projeleri için vektör veritabanları kullanımını öne çıkaran temel avantajlar şunlardır:

• Hızlı ve Doğru Sorgulamalar: Belge veya çoklu ortam aramalarında, en uygun sonuçları minimum sürede sağlar.
• Çapraz Veri Analizi: Farklı kaynaklardan gelen veri setlerini anlamlı bir şekilde birleştirir.
• Skalabilite: Veri hacmi büyüdükçe performansını korur.
• Yapay Zeka Modeli Entegrasyonu: Modellerin çok boyutlu verilerle etkin bir şekilde çalışmasına izin verir.

GenAI'nin kendisi tüm endüstrilere yerleştikçe, vektör veritabanları için kullanım örnekleri de artmaktadır. GenAI uygulama veya araç yeteneklerini geliştiren kullanım örnekleri için giderek daha fazla uygulanmaktadırlar. Örneğin:

• Benzer ürünleri daha iyi tanımlamak, ilgili ürünleri önermek veya kullanıcının gösterdiği ilgi alanlarına uygun içerikleri görüntülemek için öneri sistemleri .
• Arama sorgularının amacını ve bağlamsal anlamını daha iyi anlamak ve yanıtların doğruluğunu artırmak için anlamsal arama .
• Yardımcı pilotlar, sohbet robotları veya dolandırıcılık tespit sistemleri gibi gerçek zamanlı bağlam ve içgörüleri kullanan araçların geliştirilmesi .
• Sosyal medyadaki yapılandırılmamış verilerden duygu analizi yapılabilmesini ve bağlamsal metin sınıflandırmasının kolaylaştırılması.

Başarılı VectorDB Destekli Yapay Zeka Girişimleri için Veri Entegrasyonu Neden Önemlidir?

LLM'ler ve AI modelleri, gömülü vektörler olarak depolanabilen yüksek kaliteli, erişilebilir veriler olmadan hiçbir şeydir. LLM'leri eğitmek için gereken veriler hem gerçek zamanlı hem de geçmişe ait olacaktır. Veriler yalnızca farklı bulut ve şirket içi sistemlerde bulunmakla kalmayacak, aynı zamanda yapılandırılmıştan yarı yapılandırılmışa ve yapılandırılmamışa kadar çeşitli biçimlerde olacaktır.

Bir yapay zeka projesinde, verilerin doğru entegrasyonu, modelin performansını ve doğruluğunu doğrudan etkiler. Verilerin entegre edilmesi, şu açılardan kritik öneme sahiptir:

• Tutarlı Veri Akışı: Farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilerek anlamlı hale getirilmesi gerekir.
• Veri Temizleme ve Hazırlık: Entegrasyon süreci, eksik veya yanlış verilerin temizlenmesini sağlar.
• Operasyonel Verimlilik: Entegrasyon sayesinde hem zaman hem de maliyet tasarrufu sağlanabilir.

CDI'siz Şablonlar VectorDB Verimliliğini ve Etkinliğini Artırır

Kurumsal ölçekli GenAI uygulamaları, veri güvenliğini ve bütünlüğünü korurken, LLM'leri beslemek için çeşitli formatlardaki çeşitli veri kaynaklarının etkili bir şekilde entegre edilmesini gerektirir. Bu kolay bir iş değildir ve VectorDB için yüksek performanslı verileri hazır hale getirmek için güçlü bir veri entegrasyon aracı gerektirir.

Verimli veri entegrasyonu olmadan, karmaşık AI modellerini prototipleme ve ölçeklendirme maliyetleri kontrolden çıkar. Modelleri her gün eğitmek ve korumak pahalıdır.

Informatica veri bütünleştirme araçları iş akışını otomatikleştirir ve kurumsal verilerin VectorDB'lere sorunsuz bir şekilde girip çıkmasını destekleyerek, en doğru, güncel ve bağlamsal veriler konusunda eğitilmelerini sağlar.

Bir yapay zeka projesi yürütüyorsanız veya mevcut bir yapay zeka modeli prototipini ölçeklendirmek istiyorsanız, Informatica CDI deneyin ve Pinecone gibi Vector DB'nize yüksek bütünlüklü verilerin girip çıkmasının ne kadar kolay olduğunu görün.