Векторні бази даних із безпекою типів: революція в зберіганні вкладень з реалізацією типів

Стрімкий розвиток штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) сприяв розробці спеціалізованих баз даних, призначених для обробки багатовимірних даних, насамперед у формі вкладень. Векторні бази даних стали наріжним каменем технологій для застосувань, починаючи від семантичного пошуку та механізмів рекомендацій і закінчуючи виявленням аномалій та генеративним AI. Однак, у міру зростання складності та впровадження цих систем, забезпечення цілісності та надійності даних, які вони зберігають, стає першочерговим завданням. Саме тут концепція безпеки типів у векторних базах даних, зокрема в їх реалізаціях зберігання вкладень, відіграє вирішальну роль.

Традиційні бази даних застосовують суворі схеми та типи даних, запобігаючи багатьом поширеним помилкам під час компіляції або виконання. На відміну від цього, динамічний характер генерації вкладень, що часто включає різноманітні ML-моделі та різні вихідні розмірності, історично призвів до більш гнучкого, а іноді й менш надійного підходу до зберігання у векторних базах даних. Ця публікація в блозі присвячена концепції векторних баз даних із безпекою типів, досліджуючи нюанси реалізації типу зберігання вкладень, його переваги, виклики та майбутню траєкторію цієї критичної області в інфраструктурі AI.

Розуміння вкладень та векторних баз даних

Перш ніж заглиблюватися в безпеку типів, важливо зрозуміти основні концепції вкладень і векторних баз даних.

Що таке вкладення?

Вкладення – це числові представлення даних, таких як текст, зображення, аудіо або будь-яка інша інформація, у багатовимірному векторному просторі. Ці вектори фіксують семантичне значення та зв’язки вихідних даних. Наприклад, у обробці природної мови (NLP) слова або речення зі схожими значеннями представлені векторами, які знаходяться близько один до одного в просторі вкладень. Це перетворення зазвичай виконується моделями машинного навчання, такими як Word2Vec, GloVe, BERT або більш просунутими моделями трансформаторів.

Процес генерації вкладень часто є ітеративним і може включати:

• Вибір моделі: вибір відповідної моделі ML на основі типу даних і бажаного семантичного представлення.
• Навчання або висновок: або навчання нової моделі, або використання попередньо навченої моделі для генерації вкладень.
• Розмірність: вихідна розмірність вектора може значно відрізнятися в залежності від моделі (наприклад, 768, 1024, 1536 або навіть вище).
• Попередня обробка даних: забезпечення правильного форматування вхідних даних для вибраної моделі вкладень.

Що таке векторні бази даних?

Векторні бази даних – це спеціалізовані бази даних, оптимізовані для зберігання, індексації та запитів багатовимірних векторних даних. На відміну від традиційних реляційних баз даних, які відмінно працюють із структурованими запитами даних на основі точних збігів або запитів діапазону, векторні бази даних призначені для пошуку подібності. Це означає, що вони можуть ефективно знаходити вектори, які найбільше схожі на заданий вектор запиту.

Основні функції векторних баз даних включають:

• Багатовимірна індексація: реалізація ефективних алгоритмів індексації, таких як Annoy, NMSLIB, ScaNN, HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds) та IVF (Inverted File Index), щоб прискорити пошук подібності.
• Зберігання векторів: зберігання мільйонів або мільярдів векторів із пов’язаними метаданими.
• Метрики подібності: підтримка різних метрик відстані, таких як косинусна схожість, евклідова відстань та скалярний добуток, для вимірювання схожості векторів.
• Масштабованість: розроблено для обробки великих обсягів даних і високих навантажень на запити.

Проблема типів зберігання вкладень

Гнучкість, властива генерації вкладень, хоча й потужна, створює значні проблеми в тому, як ці вектори зберігаються та управляються в базі даних. Основним занепокоєнням є тип і узгодженість збережених вкладень.

Варіативність властивостей вкладень

Кілька факторів сприяють мінливості даних вкладень:

• Невідповідність розмірності: різні моделі вкладень створюють вектори різних розмірностей. Зберігання векторів різної розмірності в одній колекції або індексі може призвести до помилок і погіршення продуктивності. Система, яка очікує вектори розмірністю 768, не може правильно обробити вектор розмірністю 1024 без явного оброблення.
• Точність типу даних: вкладення зазвичай є числами з плаваючою комою. Однак точність (наприклад, 32-розрядний float проти 64-розрядного float) може відрізнятися. Хоча це часто незначно для обчислень подібності, можуть виникати невідповідності, і деякі моделі можуть бути чутливі до відмінностей у точності.
• Нормалізація: деякі алгоритми вкладень створюють нормалізовані вектори, а інші – ні. Зберігання змішаних нормалізованих і ненормалізованих векторів може призвести до неточних обчислень подібності, якщо вибрана метрика передбачає нормалізацію (наприклад, косинусна схожість часто застосовується до нормалізованих векторів).
• Пошкодження даних: у великих розподілених системах дані можуть бути пошкоджені під час передачі або зберігання, що призводить до недійсних числових значень або неповних векторів.
• Оновлення моделі: у міру розвитку моделей ML можуть бути розгорнуті нові версії, які потенційно генерують вкладення з різними характеристиками (наприклад, розмірністю або трохи іншим основним розподілом).

Наслідки некерованих типів

Без належного керування типами векторні бази даних можуть страждати від:

• Помилок під час виконання: збої операцій через несподівані типи даних або розмірності.
• Неточних результатів пошуку: обчислення подібності спотворюються через неузгоджені властивості векторів.
• Вузькі місця продуктивності: неефективна індексація та отримання, коли неоднорідність даних не обробляється.
• Проблеми з цілісністю даних: пошкоджені або недійсні вкладення, які підривають надійність AI-додатків.
• Збільшені накладні витрати на розробку: розробники змушені реалізовувати складну логіку користувацької перевірки та перетворення на рівні програми.

Обіцянка векторних баз даних із безпекою типів

Безпека типів, концепція, запозичена з мов програмування, відноситься до забезпечення обмежень типу даних для запобігання помилкам типу. У контексті векторних баз даних безпека типів спрямована на встановлення чітких, передбачуваних і забезпечених типів для вкладень та пов’язаних із ними метаданих, тим самим покращуючи цілісність даних, надійність і досвід розробника.

Що становить безпеку типів у векторних базах даних?

Реалізація безпеки типів у векторній базі даних передбачає визначення та забезпечення властивостей збережених векторів. Це зазвичай включає:

• Визначення схеми для вкладень: надання користувачам можливості чітко визначати очікувані властивості вектора вкладень у колекції або індексі. Ця схема в ідеалі повинна включати:
• Розмірність: фіксоване ціле число, що представляє кількість вимірів.
• Тип даних: специфікація числового типу (наприклад, float32, float64).
• Статус нормалізації: логічне значення, що вказує, чи очікується, що вектори будуть нормалізовані.
• Перевірка під час прийому: база даних активно перевіряє вхідні вектори відповідно до визначеної схеми. Будь-який вектор, який не відповідає вказаним типам (наприклад, неправильна розмірність, неправильний тип даних), має бути відхилений або позначений, щоб запобігти пошкодженню індексу.
• Застосування типу під час операцій: забезпечення того, щоб усі операції, включаючи індексацію, пошук і оновлення, виконувалися з урахуванням визначених типів. Наприклад, запит на пошук подібності очікує вектор запиту з тими ж визначеними властивостями, що й збережені вектори.
• Типізація метаданих: поширення безпеки типів на пов’язані метадані (наприклад, строкові ідентифікатори, мітки часу, числові атрибути). Це забезпечує більш насичені запити та керування даними.

Переваги безпечного зберігання вкладень з типом

Застосування практик безпеки типів для зберігання вкладень дає суттєві переваги:

1. Підвищена цілісність даних: застосовуючи суворі обмеження типу, бази даних з безпекою типів запобігають потраплянню в систему недійсних або пошкоджених вкладень. Це має вирішальне значення для підтримки точності та надійності AI-моделей та їх виходів.
2. Покращена надійність і стабільність: усунення помилок часу виконання, пов’язаних із типом, призводить до більш стабільної та передбачуваної поведінки програми. Розробники можуть мати більшу впевненість у тому, що їхні дані узгоджені, а операції будуть успішними.
3. Спрощена розробка та налагодження: розробникам більше не потрібно реалізовувати велику логіку користувацького перевірки на рівні програми. База даних обробляє перевірку типів, зменшуючи обсяг шаблонного коду та потенційні помилки. Налагодження стає легшим, оскільки проблеми часто виявляються на ранній стадії механізмами забезпечення типу бази даних.
4. Оптимізована продуктивність: коли база даних знає точні властивості векторів (наприклад, фіксовану розмірність, тип даних), вона може застосовувати більш цілеспрямовані та ефективні стратегії індексації. Наприклад, спеціалізовані структури індексу або компонування даних можуть використовуватися для векторів float32 розмірністю 768, що призводить до швидшого пошуку та прийому.
5. Зменшення накладних витрат на зберігання: явне визначення типів іноді може забезпечити більш ефективне зберігання. Наприклад, якщо всі вектори float32, база даних може виділити пам’ять більш точно, ніж якби їй довелося враховувати суміш float32 і float64.
6. Передбачувані обчислення подібності: забезпечення узгоджених властивостей вектора (наприклад, нормалізації) гарантує, що метрики подібності застосовуються правильно та послідовно в усіх запитах і точках даних.
7. Покращена взаємодія: з чітко визначеними типами інтеграція вкладень з різних моделей або систем стає більш керованою, за умови, що перетворення можуть бути виконані відповідно до цільової схеми.

Реалізація безпеки типів: стратегії та міркування

Досягнення безпеки типів у векторних базах даних вимагає ретельного проектування та реалізації. Ось деякі ключові стратегії та міркування:

1. Визначення та забезпечення схеми

Це наріжний камінь безпеки типів. Бази даних повинні надати механізм для користувачів, щоб визначити схему для своїх векторних колекцій.

Елементи схеми:

• `dimensions` (ціле число): точна кількість елементів у векторі.
• `dtype` (enum/string): основний тип даних елементів вектора (наприклад, `float32`, `float64`, `int8`). `float32` є найбільш поширеним через баланс точності та ефективності пам’яті.
• `normalization` (логічне, необов’язково): вказує, чи очікується, що вектори будуть нормалізовані (наприклад, до одиничної довжини). Це може бути `true`, `false` або іноді `auto`, якщо база даних може вивести або обробити обидва.

Приклад визначення схеми (концептуально):

Розглянемо сценарій, у якому ви зберігаєте текстові вкладення з загальної моделі NLP, такої як BERT, яка зазвичай створює 768-вимірні вектори float32. Визначення схеми може виглядати так:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Перевірка прийому:

Коли дані приймаються:

• База даних перевіряє розмірність вхідного вектора відповідно до `vector_config.dimensions`.
• Він перевіряє тип даних елементів вектора відповідно до `vector_config.dtype`.
• Якщо для `vector_config.normalization` встановлено значення `true`, база даних може вимагати, щоб вхідні вектори були попередньо нормалізовані, або виконати нормалізацію самостійно. І навпаки, якщо встановлено значення `false`, вона може попередити або відхилити попередньо нормалізовані вектори.

2. Вибір типу даних і компроміси

Вибір типу даних для вкладень має значні наслідки:

• `float32` (Single-Precision Floating-Point):
  • Переваги: пропонує хороший баланс між точністю та обсягом пам’яті. Широко підтримується обладнанням (GPU, CPU) і бібліотеками ML. Загалом достатньо для більшості задач пошуку подібності.
  • Недоліки: нижча точність, ніж `float64`. Може бути схильним до помилок округлення у складних обчисленнях.
• `float64` (Double-Precision Floating-Point):
  • Переваги: вища точність, зменшення впливу помилок округлення.
  • Недоліки: потребує вдвічі більше пам’яті та обчислювальної потужності порівняно з `float32`. Може призвести до зниження продуктивності та збільшення витрат. Менш поширений як основний вихід більшості моделей вкладень.
• Квантування (наприклад, `int8`, `float16`):
  • Переваги: значно зменшує використання пам’яті та може прискорити пошук, особливо на обладнанні зі спеціалізованою підтримкою.
  • Недоліки: втрата точності, що може вплинути на точність пошуку. Вимагає ретельного калібрування та часто конкретних методів індексації. Безпека типу тут означає суворе забезпечення квантованого типу.

Рекомендація: для більшості векторних баз даних загального призначення `float32` є стандартним і рекомендованим `dtype`. Безпека типів гарантує, що всі вектори в колекції відповідають цьому, запобігаючи випадковому змішуванню точності.

3. Обробка невідповідностей розмірності

Це, мабуть, найважливіший аспект безпеки типу для вкладень. Надійна система має запобігати збереженню в колекціях векторів різної довжини.

Стратегії:

• Суворе забезпечення: відхилити будь-який вектор із розмірностями, які не відповідають схемі колекції. Це найчистіша форма безпеки типів.
• Автоматичне перетворення/доповнення (з обережністю): база даних може спробувати доповнити коротші вектори або обрізати довші. Однак це загалом погана ідея, оскільки вона кардинально змінює семантичне значення вкладення та може призвести до безглуздих результатів пошуку. В ідеалі це слід обробляти на рівні програми *перед* прийомом.
• Кілька колекцій: рекомендований підхід під час роботи з різними моделями вкладень – створити окремі колекції, кожна зі своєю визначеною схемою для розмірності. Наприклад, одна колекція для вкладень BERT (768D) та інша для вкладень CLIP (512D).

4. Управління нормалізацією

Властивість `normalization` необхідна для конкретних метрик подібності.

• Косинусна схожість: зазвичай працює з нормалізованими векторами. Якщо схема бази даних вказує `normalization: true`, дуже важливо, щоб усі вектори справді були нормалізовані.
• Відповідальність бази даних: база даних із безпекою типів може запропонувати варіанти:
  • `require_normalized`: база даних приймає лише вектори, які вже нормалізовані.
  • **`auto_normalize_on_ingest`**: база даних автоматично нормалізує вхідні вектори, якщо вони ще не нормалізовані. Це зручно, але додає невеликі обчислювальні накладні витрати.
  • **`disallow_normalized`**: база даних відхиляє вектори, які вже нормалізовані, забезпечуючи зберігання необроблених векторів.

Приклад міжнародного використання: глобальна платформа електронної комерції використовує дві різні моделі для вкладень зображень: одну для подібності продуктів (наприклад, 1024D, `float32`, нормалізовано) та іншу для розпізнавання бренду (наприклад, 256D, `float32`, не нормалізовано). Створивши дві окремі колекції з їхніми відповідними безпечними схемами типів, платформа гарантує, що запити на пошук подібності продуктів використовують правильний індекс і метрику, а запити на розпізнавання бренду використовують свій виділений індекс, запобігаючи перехресному зараженню та проблемам з продуктивністю.

5. Типізація метаданих

Окрім самих векторів, метадані, пов’язані з ними, також виграють від безпеки типів.

• Визначені типи: дозволяють користувачам визначати типи для полів метаданих (наприклад, `string`, `integer`, `float`, `boolean`, `timestamp`, `array`, `object`).
• Індексація та фільтрація: типизовані метадані забезпечують ефективну фільтрацію та гібридний пошук (поєднання векторного пошуку з фільтрацією на основі метаданих). Наприклад, пошук схожих продуктів, але лише в певному діапазоні цін (`price: float`, `currency: string`) стає більш надійним і продуктивним.
• Перевірка даних: гарантує, що метадані відповідають очікуваним форматам (наприклад, забезпечення того, щоб поле `timestamp` справді мало дійсний формат дати та часу).

6. Безпека типів в індексації та запитах

Безпека типу має поширюватися на операції, що виконуються над даними.

• Сумісність індексу: алгоритми індексації часто мають певні вимоги або оптимізації на основі векторних типів (наприклад, характеристики продуктивності HNSW можуть дещо відрізнятися з `float64` проти `float32`). Безпека типів гарантує, що вибрана стратегія індексації є відповідною.
• Перевірка вектора запиту: коли користувач надсилає вектор запиту для пошуку подібності, база даних повинна перевірити його відповідно до схеми цільової колекції. Вектор запиту з неправильною розмірністю або типом даних має бути відхилений з чітким повідомленням про помилку.
• Узгодженість метрики: вибір метрики подібності має відповідати властивостям вектора (особливо нормалізації). Система з безпекою типів може забезпечити або попередити про невідповідності типу метрики.

7. Інтеграція з мовами програмування

Типобезпечний характер векторної бази даних має бути відображений у її клієнтських бібліотеках.

• Типи на рівні мови: клієнтські бібліотеки мовами, такими як Python, Java, Go або TypeScript, повинні виставляти ці типи. Наприклад, у Python у вас може бути об’єкт `VectorConfig` з `dimensions: int`, `dtype: DtypeEnum` і `normalize: bool`.
• Перевірки під час компіляції: для мов зі статичною типізацією (Java, Go, TypeScript) це може призвести до перевірок під час компіляції, виявляючи помилки ще до запуску програми.
• Чіткі повідомлення про помилки: коли виникають помилки часу виконання (наприклад, спроба вставити вектор, який не збігається), повідомлення про помилки мають бути чіткими щодо невідповідності типу, спрямовуючи розробників до рішення.

Інструменти та технології, що підтримують безпеку типів

Хоча концепція безпеки типів набуває все більшої популярності, багато існуючих векторних баз даних розвиваються, щоб включити ці функції. Розробники повинні шукати бази даних, які явно підтримують визначення схеми та забезпечення типів для вкладень.

Розвиваючі векторні бази даних:

• Pinecone: пропонує конфігурацію для розмірності векторів і може забезпечити узгодженість в індексі.
• Weaviate: підтримує визначення схем для об’єктів, включаючи векторні властивості, що сприяє безпеці типів.
• Milvus: надає надійні можливості визначення схеми, дозволяючи користувачам вказувати типи даних і розмірності для векторних полів.
• Qdrant: дозволяє визначати параметри вектора, такі як розмірність і метрика відстані, що сприяє забезпеченню типу.
• ChromaDB: зосереджується на простоті використання та досвіді розробника, неявно забезпечуючи узгоджені розмірності векторів у колекціях.
• pgvector (розширення PostgreSQL): використовує сильну типізацію PostgreSQL, де розмірності та типи векторів можуть управлятися в схемах таблиць.

Під час оцінювання векторної бази даних важливо вивчити її документацію щодо визначення схеми, підтримки типів даних і механізмів перевірки векторних даних.

Виклики та майбутні напрямки

Незважаючи на явні переваги, досягнення та підтримка безпеки типів у векторних базах даних не обходиться без викликів:

• Спадкові системи: багато існуючих векторних баз даних були створені з пріоритетом гнучкості, і модернізація суворої безпеки типів може бути складною.
• Накладні витрати на продуктивність: перевірка в реальному часі та потенційні перетворення на льоту (якщо вони не обробляються користувачем) можуть створити накладні витрати на продуктивність.
• Динамічний ландшафт даних: ландшафт AI постійно розвивається, з новими моделями та методами вкладень, що часто з’являються. Бази даних мають бути адаптованими.
• Навчання користувачів: розробники повинні розуміти важливість визначення та дотримання схем типів для своїх вкладень.

Майбутні тенденції:

• Автоматичне виведення схеми: AI-бази даних можуть запропонувати інтелектуальні пропозиції щодо схеми на основі прийнятих даних, допомагаючи розробникам.
• Розширені системи типів: окрім базових розмірностей і типів даних, майбутні системи можуть підтримувати більш складні визначення типів, включаючи обмеження на розподіли векторів або взаємозв’язок між вкладеннями.
• Шари сумісності між колекціями: інструменти або функції, які дозволяють виконувати запити між колекціями з різними типами векторів, виконуючи необхідні перетворення на льоту без проблем (зі згодою користувача та чіткою вказівкою на потенційні компроміси точності).
• Інтеграція з ML-фреймворками: глибша інтеграція, коли фреймворки ML можуть безпосередньо передавати інформацію про тип вектора в базу даних, забезпечуючи узгодженість від вихідних даних моделі до зберігання.
• Більш складне керування квантуванням: кращі інструменти для керування компромісом між точністю та продуктивністю з квантованими вкладеннями, зберігаючи при цьому рівень безпеки типу.

Корисні ідеї для розробників і архітекторів

Щоб ефективно використовувати безпеку типів:

1. Визначте свою стратегію вкладень на ранній стадії: перш ніж вибрати векторну базу даних або розробити свій конвеєр прийому даних, вирішіть, які моделі вкладень ви будете використовувати та їхні властивості (розмірність, тип даних, нормалізація).
2. Створюйте окремі колекції для різних типів вкладень: якщо ви використовуєте кілька моделей з різними характеристиками векторів, створіть окрему колекцію у своїй векторній базі даних для кожної. Це найефективніший спосіб забезпечити безпеку типів.
3. Використовуйте функції визначення схеми: коли ваша вибрана векторна база даних підтримує це, явно визначте схему (розмірності, тип даних, нормалізація) для кожної колекції. Це діє як ваш договір про цілісність даних.
4. Реалізуйте перевірку на рівні програми: хоча база даних забезпечує типи, рекомендується перевіряти вкладення у коді вашої програми *перед* надсиланням їх до бази даних. Це забезпечує додатковий рівень захисту та чіткіше звітування про помилки.
5. Розумійте вимоги вашої метрики подібності: пам’ятайте, чи передбачає ваша вибрана метрика подібності (наприклад, косинусна) нормалізовані вектори, і налаштуйте схему бази даних та прийом відповідно.
6. Документуйте свої типи даних: ведіть чітку документацію про типи вкладень, які зберігаються в кожній колекції, особливо у великих або розподілених командах.
7. Вибирайте бази даних із надійною підтримкою типів: оцінюючи нові векторні бази даних, надавайте перевагу тим, які пропонують надійне визначення схеми, перевірку типів і можливості типізованих метаданих.

Висновок

Векторні бази даних із безпекою типів – це не просто функція; вони стають необхідністю для створення надійних, масштабованих і надійних AI-додатків. Забезпечуючи суворі обмеження на типи зберігання вкладень, зокрема розмірність і точність даних, ці бази даних усувають значний клас помилок, спрощують розробку та оптимізують продуктивність. У міру розвитку екосистеми AI наголос на цілісності даних і передбачуваній поведінці лише зростатиме. Застосування безпеки типів у зберіганні вкладень є важливим кроком до розкриття всього потенціалу векторних баз даних і забезпечення надійності AI-рішень, які вони підтримують. Для глобальних команд, які створюють інтелектуальні програми наступного покоління, розуміння та впровадження практик безпеки типів для векторних даних – це інвестиція, яка приносить дивіденди у стабільності, точності та ефективності розробників.