Типобезопасные векторные базы данных: Революция в хранении эмбеддингов с помощью реализации типов

Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) стимулировало разработку специализированных баз данных, предназначенных для обработки многомерных данных, в основном в форме эмбеддингов. Векторные базы данных стали краеугольным камнем для приложений, варьирующихся от семантического поиска и рекомендательных систем до обнаружения аномалий и генеративного ИИ. Однако по мере роста сложности и внедрения этих систем обеспечение целостности и надежности хранимых ими данных становится первостепенным. Именно здесь концепция типобезопасности в векторных базах данных, особенно в реализации хранения их эмбеддингов, играет решающую роль.

Традиционные базы данных обеспечивают соблюдение строгих схем и типов данных, предотвращая многие распространенные ошибки во время компиляции или выполнения. В отличие от этого, динамичный характер генерации эмбеддингов, часто включающий различные модели машинного обучения и различные выходные измерения, исторически приводил к более гибкому, а иногда и менее надежному подходу к хранению в векторных базах данных. Этот пост в блоге углубляется в концепцию типобезопасных векторных баз данных, исследуя нюансы реализации типов хранения эмбеддингов, ее преимущества, проблемы и будущую траекторию этой критической области в инфраструктуре ИИ.

Понимание эмбеддингов и векторных баз данных

Прежде чем погрузиться в типобезопасность, важно усвоить основные концепции эмбеддингов и векторных баз данных.

Что такое эмбеддинги?

Эмбеддинги - это числовые представления данных, таких как текст, изображения, аудио или любая другая информация, в многомерном векторном пространстве. Эти векторы отражают семантическое значение и отношения исходных данных. Например, в обработке естественного языка (NLP) слова или предложения со схожими значениями представлены векторами, которые находятся близко друг к другу в пространстве эмбеддингов. Это преобразование обычно выполняется моделями машинного обучения, такими как Word2Vec, GloVe, BERT или более продвинутыми моделями-трансформерами.

Процесс создания эмбеддингов часто является итеративным и может включать:

• Выбор модели: Выбор подходящей модели машинного обучения на основе типа данных и желаемого семантического представления.
• Обучение или вывод: Обучение новой модели или использование предварительно обученной модели для создания эмбеддингов.
• Размерность: Размерность выходного вектора может значительно варьироваться в зависимости от модели (например, 768, 1024, 1536 или даже выше).
• Предварительная обработка данных: Обеспечение правильного форматирования входных данных для выбранной модели эмбеддингов.

Что такое векторные базы данных?

Векторные базы данных - это специализированные базы данных, оптимизированные для хранения, индексации и запроса многомерных векторных данных. В отличие от традиционных реляционных баз данных, которые превосходно справляются с запросами структурированных данных на основе точных совпадений или запросов диапазона, векторные базы данных предназначены для поиска сходства. Это означает, что они могут эффективно находить векторы, наиболее похожие на заданный вектор запроса.

Ключевые особенности векторных баз данных включают:

• Многомерная индексация: Реализация эффективных алгоритмов индексации, таких как Annoy, NMSLIB, ScaNN, HNSW (иерархические навигационные небольшие миры) и IVF (инвертированный файловый индекс), для ускорения поиска сходства.
• Хранение векторов: Хранение миллионов или миллиардов векторов со связанными метаданными.
• Метрики сходства: Поддержка различных метрик расстояния, таких как косинусное сходство, евклидово расстояние и скалярное произведение, для измерения сходства векторов.
• Масштабируемость: Разработаны для обработки больших объемов данных и высоких нагрузок запросов.

Проблема типов хранения эмбеддингов

Гибкость, присущая генерации эмбеддингов, хотя и является мощной, создает серьезные проблемы в том, как эти векторы хранятся и управляются внутри базы данных. Основная проблема заключается в типе и согласованности хранимых эмбеддингов.

Изменчивость в свойствах эмбеддингов

Несколько факторов способствуют изменчивости данных эмбеддингов:

• Несоответствие размерности: Различные модели эмбеддингов создают векторы разной размерности. Хранение векторов различной размерности в одной и той же коллекции или индексе может привести к ошибкам и снижению производительности. Система, ожидающая 768-мерные векторы, не может правильно обработать 1024-мерный вектор без явной обработки.
• Точность типа данных: Эмбеддинги обычно являются числами с плавающей запятой. Однако точность (например, 32-битное число с плавающей запятой против 64-битного числа с плавающей запятой) может варьироваться. Хотя это часто незначительно для вычислений сходства, могут возникнуть несоответствия, и некоторые модели могут быть чувствительны к различиям в точности.
• Нормализация: Некоторые алгоритмы эмбеддингов создают нормализованные векторы, а другие - нет. Хранение смешанных нормализованных и ненормализованных векторов может привести к неточным вычислениям сходства, если выбранная метрика предполагает нормализацию (например, косинусное сходство часто применяется к нормализованным векторам).
• Повреждение данных: В крупномасштабных распределенных системах данные могут быть повреждены во время передачи или хранения, что приводит к недопустимым числовым значениям или неполным векторам.
• Обновления моделей: По мере развития моделей машинного обучения могут быть развернуты новые версии, которые могут генерировать эмбеддинги с различными характеристиками (например, размерностью или немного другим базовым распределением).

Последствия неуправляемых типов

Без надлежащего управления типами векторные базы данных могут страдать от:

• Ошибок времени выполнения: Сбои в операциях из-за неожиданных типов данных или размеров.
• Неточных результатов поиска: Вычисления сходства являются ошибочными из-за несогласованных свойств вектора.
• Узких мест производительности: Неэффективная индексация и извлечение, когда неоднородность данных не обрабатывается.
• Проблем с целостностью данных: Поврежденные или недопустимые эмбеддинги подрывают надежность приложений ИИ.
• Увеличения накладных расходов на разработку: Разработчикам приходится реализовывать сложную пользовательскую логику проверки и преобразования на уровне приложения.

Обещание типобезопасных векторных баз данных

Типобезопасность, концепция, заимствованная из языков программирования, относится к обеспечению соблюдения ограничений типа данных для предотвращения ошибок типа. В контексте векторных баз данных типобезопасность направлена на установление четких, предсказуемых и принудительно применяемых типов для эмбеддингов и связанных с ними метаданных, тем самым повышая целостность данных, надежность и удобство работы разработчиков.

Что составляет типобезопасность в векторных базах данных?

Реализация типобезопасности в векторной базе данных включает определение и обеспечение соблюдения свойств хранимых векторов. Обычно это включает в себя:

• Определение схемы для эмбеддингов: Разрешение пользователям явно определять ожидаемые свойства вектора эмбеддинга в коллекции или индексе. В идеале эта схема должна включать:
• Размерность: Фиксированное целое число, представляющее количество измерений.
• Тип данных: Спецификация числового типа (например, float32, float64).
• Статус нормализации: Логическое значение, указывающее, ожидается ли нормализация векторов.

Преимущества типобезопасного хранения эмбеддингов

Применение типобезопасных методов для хранения эмбеддингов дает значительные преимущества:

1. Повышенная целостность данных: Обеспечивая соблюдение строгих ограничений типа, типобезопасные базы данных предотвращают попадание недопустимых или неправильно сформированных эмбеддингов в систему. Это имеет решающее значение для поддержания точности и надежности моделей ИИ и их результатов.
2. Повышенная надежность и стабильность: Устранение ошибок времени выполнения, связанных с типом, приводит к более стабильному и предсказуемому поведению приложения. Разработчики могут быть более уверены в том, что их данные согласованы, и операции будут выполнены успешно.
3. Упрощенная разработка и отладка: Разработчикам больше не нужно реализовывать обширную пользовательскую логику проверки на уровне приложения. База данных выполняет проверку типов, уменьшая шаблонный код и возможность ошибок. Отладка становится проще, поскольку проблемы часто обнаруживаются на раннем этапе механизмами обеспечения соблюдения типов базы данных.
4. Оптимизированная производительность: Когда база данных знает точные свойства векторов (например, фиксированная размерность, тип данных), она может применять более целенаправленные и эффективные стратегии индексации. Например, специализированные структуры индекса или макеты данных могут использоваться для векторов float32 размером 768 измерений, что приводит к более быстрому поиску и приему.
5. Сокращение накладных расходов на хранение: Явное определение типов иногда может обеспечить более эффективное хранение. Например, если все векторы имеют тип float32, база данных может более точно выделять память, чем если бы ей приходилось размещать смесь float32 и float64.
6. Предсказуемые вычисления сходства: Обеспечение согласованных свойств вектора (таких как нормализация) гарантирует, что метрики сходства применяются правильно и согласованно для всех запросов и точек данных.
7. Улучшенная совместимость: С четко определенными типами интеграция эмбеддингов из разных моделей или систем становится более управляемой, при условии, что можно выполнить преобразования для соответствия целевой схеме.

Реализация типобезопасности: стратегии и соображения

Достижение типобезопасности в векторных базах данных требует тщательного проектирования и реализации. Вот некоторые ключевые стратегии и соображения:

1. Определение и обеспечение соблюдения схемы

Это краеугольный камень типобезопасности. Базы данных должны предоставлять механизм для определения пользователями схемы для своих векторных коллекций.

Элементы схемы:

• `dimensions` (целое число): Точное количество элементов в векторе.
• `dtype` (перечисление/строка): Основной тип данных элементов вектора (например, `float32`, `float64`, `int8`). `float32` является наиболее распространенным из-за его баланса между точностью и эффективностью памяти.
• `normalization` (логическое, необязательное): Указывает, ожидается ли нормализация векторов (например, до единичной длины). Это может быть `true`, `false` или иногда `auto`, если база данных может вывести или обработать оба варианта.

Пример определения схемы (концептуально):

Рассмотрим сценарий, в котором вы храните текстовые эмбеддинги из общей модели NLP, такой как BERT, которая обычно создает 768-мерные векторы float32. Определение схемы может выглядеть следующим образом:

            
{
  "collection_name": "document_embeddings",
  "vector_config": {
    "dimensions": 768,
    "dtype": "float32",
    "normalization": true
  },
  "metadata_schema": {
    "document_id": "string",
    "timestamp": "datetime"
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Проверка приема:

Когда данные принимаются:

• База данных проверяет размерность входящего вектора на соответствие `vector_config.dimensions`.
• Она проверяет тип данных элементов вектора на соответствие `vector_config.dtype`.
• Если `vector_config.normalization` установлено значение `true`, база данных может либо требовать, чтобы входящие векторы были предварительно нормализованы, либо выполнять нормализацию самостоятельно. И наоборот, если установлено значение `false`, она может предупреждать или отклонять предварительно нормализованные векторы.

2. Выбор типа данных и компромиссы

Выбор типа данных для эмбеддингов имеет серьезные последствия:

• `float32` (число с плавающей запятой одинарной точности):
  • Плюсы: Обеспечивает хороший баланс между точностью и объемом памяти. Широко поддерживается оборудованием (графическими процессорами, ЦП) и библиотеками машинного обучения. Обычно достаточно для большинства задач поиска сходства.
  • Минусы: Более низкая точность, чем `float64`. Может быть восприимчив к ошибкам округления в сложных вычислениях.
• `float64` (число с плавающей запятой двойной точности):
  • Плюсы: Более высокая точность, уменьшающая влияние ошибок округления.
  • Минусы: Требует вдвое больше памяти и вычислительной мощности по сравнению с `float32`. Может привести к снижению производительности и увеличению затрат. Менее распространен в качестве основного вывода большинства моделей эмбеддингов.
• Квантование (например, `int8`, `float16`):
  • Плюсы: Значительно уменьшает использование памяти и может ускорить поиск, особенно на оборудовании со специализированной поддержкой.
  • Минусы: Потеря точности, которая может повлиять на точность поиска. Требует тщательной калибровки и часто специальных методов индексации. Типобезопасность здесь означает строгое обеспечение соблюдения квантованного типа.

Рекомендация: Для большинства векторных баз данных общего назначения `float32` является стандартным и рекомендуемым `dtype`. Типобезопасность гарантирует, что все векторы в коллекции соответствуют этому, предотвращая случайное смешивание точностей.

3. Обработка несоответствий размерности

Это, пожалуй, самый важный аспект типобезопасности для эмбеддингов. Надежная система должна предотвращать хранение в коллекциях векторов разной длины.

Стратегии:

• Строгое обеспечение соблюдения: Отклонение любого вектора, размеры которого не соответствуют схеме коллекции. Это самая чистая форма типобезопасности.
• Автоматическое преобразование/заполнение (с осторожностью): База данных может попытаться заполнить более короткие векторы или усечь более длинные. Однако это, как правило, плохая идея, поскольку это принципиально изменяет семантическое значение эмбеддинга и может привести к бессмысленным результатам поиска. В идеале это должно быть обработано на уровне приложения *до* приема.
• Несколько коллекций: Рекомендуемый подход при работе с разными моделями эмбеддингов - создавать отдельные коллекции, каждая со своей собственной определенной схемой для размерности. Например, одна коллекция для эмбеддингов BERT (768D) и другая для эмбеддингов CLIP (512D).

4. Управление нормализацией

Свойство `normalization` необходимо для определенных метрик сходства.

• Косинусное сходство: Обычно работает с нормализованными векторами. Если схема базы данных указывает `normalization: true`, крайне важно, чтобы все векторы действительно были нормализованы.
• Ответственность базы данных: Типобезопасная база данных может предлагать варианты:
  • `require_normalized`: База данных принимает только уже нормализованные векторы.
  • `auto_normalize_on_ingest`**: База данных автоматически нормализует входящие векторы, если они еще не нормализованы. Это удобно, но добавляет небольшие вычислительные издержки.
  • `disallow_normalized`**: База данных отклоняет векторы, которые уже нормализованы, обеспечивая хранение необработанных векторов.