10 सरल चरणों में शून्य से vector database का निर्माण करना सीखें

मेटा विवरण: embeddings को कवर करने वाले दस वृद्धिशील चरणों के माध्यम से Python में एक सरल निर्माण करके vector database कैसे काम करता है, इसके बारे में जानें।

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विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: अमूर्त, दोस्ताना चित्रण शैली जो बिंदुओं, वैक्टरों और एक सरल डेटाबेस सूचकांक को दिखाती है, जिसमें कोई वास्तविक लोग नहीं हैं, कोई लोगो या पाठ नहीं है।

यह ट्यूटोरियल डेवलपर्स, डेटा वैज्ञानिकों और machine learning इंजीनियरों के लिए है जो यह समझना चाहते हैं कि vector database कैसे काम करता है। इसका उपयोग करके दस वृद्धिशील चरणों में खरोंच से एक सरल संस्करण का निर्माण कर सकते हैं। यह उपयोगी है यदि आप सिमेंटिक खोज, अनुशंसा सुविधाओं, पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी या दस्तावेज़ डिडुप्लीकेशन के लिए खोज प्रणालियों का मूल्यांकन कर रहे हैं, और आप केवल API को कॉल करने की बजाय क्वेरी पथ के अंदर क्या होता है देखना चाहते हैं। अंत तक आपके पास vector database : embedding भंडारण, समानता स्कोरिंग, फ़िल्टरिंग, रैंकिंग और सूचकांक निर्माण के मुख्य भागों का मानसिक मॉडल होगा।

Python में एक vector database का निर्माण क्यों करें

vector database उच्च-आयामी संख्यात्मक वेक्टरों को संग्रहीत करता है और "इस नए वैक्टर के समान दस रिकॉर्ड ढूंढें" जैसी क्वेरी का जवाब देता है। ये वेक्टर अक्सर embedding मॉडल द्वारा बनाए जाते हैं, जो पाठ, छवियों, ऑडियो या उपयोगकर्ता व्यवहार को नंबरों की निश्चित लंबाई वाली सूचियों में मैप करते हैं। समानता खोज एक पारंपरिक कीवर्ड मैच नहीं है। दो आइटम सिमेंटिक रूप से करीब हो सकते हैं भले ही वे कोई शब्द साझा न करें, इसलिए सिस्टम संख्यात्मक दिशाओं और दूरी की तुलना करता है।

स्क्रैच से एक छोटा संस्करण बनाना उपयोगी है क्योंकि उत्पादन वेक्टर डेटाबेस कई निर्णयों को छुपाता हैः कैसे वैक्टर सामान्यीकृत होते हैं, क्वेरी वेक्टर की तुलना संग्रहीत वैक्टर के साथ की जाती है, मेटाडेटा फ़िल्टर रैंकिंग के साथ कैसे बातचीत करते हैं और अनुमानित सूचकांक गति और सटीकता में परिवर्तन करता है। Python प्रोटोटाइप आपको प्रत्येक निर्णय का निरीक्षण करने देता है। सटीक खोज सरल और सटीक है, लेकिन यह हर संग्रहित वेक्टर को स्कैन करती है। एक इंडेक्स स्कैन लागत को कम कर सकता है लेकिन यह रिकॉल, स्मृति और जटिलता के आसपास व्यापार-ऑफ पेश करता है.

शुरू करने से पहले आपको क्या चाहिए

आप केवल Python और बुनियादी डेटा संरचनाओं की जरूरत है. आपको कोर पैटर्न को समझने के लिए एक विशेष डेटाबेस इंजन की आवश्यकता नहीं है. एक शिक्षण प्रोटोटाइप के लिए, वेक्टरों फ्लोट्स की सूची हो सकती हैं। मेटाडेटा शब्दकोश हो सकता है। क्वेरी फ्लोट की सूची बन सकती है। आउटपुट स्कोर के साथ पहचानकर्ताओं की सूची बना सकते हैं।

यह तीन शब्दों को जानने में मदद करता हैः

• embedding : एक संख्यात्मक वेक्टर जो किसी आइटम के अर्थ का प्रतिनिधित्व करता है।
• समानता स्कोर: एक संख्या जो बताती है कि दो वेक्टर कितने करीब हैं।
• सूचकांक: एक संरचना जो वैक्टरों को व्यवस्थित करती है ताकि खोज प्रत्येक आइटम की जांच करने से बच सके।

एक vector database बनाने के लिए दस वृद्धिशील कदम

1. वेक्टर रिकॉर्ड प्रारूप को परिभाषित करें.

एक रिकॉर्ड के साथ शुरू करें जिसमें पहचानकर्ता, वेक्टर और वैकल्पिक मेटाडेटा है। एक साधारण रिकॉर्ड "आईडी", "वेक्टर" और "मेटाडाटा" कुंजियों वाला शब्दकोश हो सकता है। प्रारूप को छोटा रखने से बाकी आसान हो जाता है। पहचानकर्ता अद्वितीय होना चाहिए क्योंकि खोज प्रतिक्रिया को मूल दस्तावेज़, छवि या उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल पर वापस इंगित करने की आवश्यकता होती है।

1. वेक्टरों को सूची में संग्रहीत करें.

अभिलेखों की आंतरिक सूची के साथ एक वर्ग या मॉड्यूल बनाएँ. सम्मिलित नामक विधि जोड़ें. अभी के लिए, विधि केवल रिकॉर्ड को संलग्न करती है. यह सटीक-भंडारण चरण है. प्रत्येक रिकॉर्ड स्मृति में रखा जाता है, इसलिए डेटाबेस डिस्क या नेटवर्क के बिना प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। यह दर्शाता है कि स्केलिंग से पहले एक छोटी सी सेवा कैसे व्यवहार कर सकती है.

1. सत्यापन जांच जोड़ें।

एक वेक्टर को स्वीकार करने से पहले, पुष्टि करें कि यह संख्याओं की सूची है और सभी संग्रहीत वैक्टरों की लंबाई समान है। असंगत आयाम embedding प्रणालियों में एक सामान्य विफलता हैं। यदि विभिन्न मॉडलों के वैक्टर अलग-अलग आकार के होते हैं, तो स्कोर अर्थहीन हो जाते हैं। प्रारंभिक सत्यापन मूक त्रुटियों को रोकता है।

1. सटीक कोसाइन समानता लागू करें।

कोसाइन समानता दो वैक्टरों के बीच कोण को मापती है। यह embeddings के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है क्योंकि यह परिमाण की बजाय दिशा पर केंद्रित होता है। सूत्र को वेक्टर लंबाई के उत्पाद द्वारा विभाजित डॉट प्रोडक्ट के साथ लिखा जा सकता है। यदि आप उन्हें संग्रहीत करने से पहले वैक्टर को सामान्य करते हैं, तो अकेले डॉट प्रॉडक्ट पर्याप्त होगा। एक Python प्रोटोटाइप में, यह चरण आमतौर पर एक फ़ंक्शन होता है जो संग्रहित सूची के माध्यम से लूप करता है और निकटतम पहचानकर्ताओं को लौटाता है।

1. क्रमबद्ध परिणाम लौटाएं.

एक खोज प्रतिक्रिया में पहचानकर्ता, समानता स्कोर और प्रदर्शन के लिए आवश्यक मेटाडेटा शामिल होना चाहिए। परिणामों को उच्चतम समानता से निम्नतम तक क्रमबद्ध करें और सूची को अनुरोधित संख्या में कटौती करें. यह वह बिंदु है जहां प्रोटोटाइप उपयोगी हो जाता हैः यह "समान आइटम ढूंढें" का उत्तर दे सकता है एकल क्वेरी वेक्टर के लिए।

1. मेटाडेटा फ़िल्टरिंग जोड़ें.

कई वास्तविक क्वेरी JUST "समान चीजों को ढूंढें" नहीं हैं। वे "इस श्रेणी, इस तिथि सीमा या इस ग्राहक से समान चीजें खोजते हैं।" एक फ़िल्टर फ़ंक्शन जोड़ें जो स्कोरिंग से पहले मेटाडेटा की जांच करता है। एक सरल कार्यान्वयन प्रत्येक रिकॉर्ड का परीक्षण करता है और केवल पास होने वाले रिकॉर्ड रखता है। यह एक महत्वपूर्ण डिज़ाइन बिंदु प्रकट करता हैः रैंकिंग से पहले फ़िल्टरिंग हो सकती है, और यदि बहुत सारे रिकॉर्ड अस्वीकार कर दिए जाते हैं तो एक व्यापक फिल्टर खोज को धीमा कर सकता है।

1. सटीक खोज की लागत को मापें।

कई रिकॉर्ड और समय एक क्वेरी डालें। लागत रैखिक रूप से बढ़ता है क्योंकि सिस्टम प्रत्येक वेक्टर की जांच करता है। यह एक छोटे प्रोटोटाइप के लिए ठीक है, लेकिन यह बताता है कि बड़े वेक्टर डेटाबेस सूचकांकों का उपयोग क्यों करते हैं। प्रदर्शन संख्या का आविष्कार करने के बजाय, आप खुद को प्रवृत्ति देख सकते हैंः रिकॉर्ड दोगुना करें, और स्कैन कार्य लगभग डबल हो जाता है।

1. एक सरल बाल्टी सूचकांक पेश करें।

एक मूल सूचकांक किसी मोटे नियम के आधार पर वेक्टरों को समूहों में विभाजित कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि पहला आयाम सार्थक है, तो रेंज द्वारा बाल्टी रिकॉर्ड करें। क्वेरी समय पर, केवल सबसे अधिक प्रासंगिक बकेट खोजें। यह उत्पादन-ग्रेड अनुमानित निकटतम पड़ोसी विधि नहीं है, लेकिन यह मुख्य विचार का प्रदर्शन करता हैः महंगी तुलना करने से पहले उम्मीदवार सेट को कम करना। यह जोखिम भी दिखाता हैः एक बुरा बाल्टी नियम सही परिणाम याद कर सकते हैं।

1. दृढ़ता जोड़ें।

एक डेटाबेस जो प्रक्रिया समाप्त होने पर गायब हो जाता है, उपयोगी नहीं है। रिकॉर्ड को फ़ाइल या सरल डेटाबेस तालिका में स्टोर करें। शिक्षण बिल्ड के लिए, पठनीय प्रारूप आसान है, लेकिन यह बड़े वैक्टरों के साथ धीमा हो सकता है। कदम क्रमबद्धता के माध्यम से सोचने के बारे में अधिक हैः वेक्टरों को सहेजा जाना चाहिए, लोड किया जाना चाहिए और फिर से मान्य होना चाहिए। यह वह जगह है जहां प्रोटोटाइप एक वास्तविक प्रणाली की तरह दिखना शुरू कर देता है।

1. एक क्वेरी लूप बनाएँ.

टुकड़ों को एक छोटे इंटरफेस में लपेटें: सम्मिलित करें, खोजें, हटाएं और गिनती करें। डिलीट ऑपरेशन रिकॉर्ड को स्टोरेज से निकालना चाहिए और यदि मौजूद हो तो किसी भी इंडेक्स से. गणना आपरेशन आपको यह जांचने में मदद करता है कि सूचकांक और भंडारण सिंक्रनाइज़ रहते हैं. यह अंतिम लूप आपको एक पुनः प्रयोज्य Python ऑब्जेक्ट देता है जिसे कुछ नमूने embeddings के साथ परीक्षण किया जा सकता है.

प्रोटोटाइप से क्या पता चलता है

समाप्त दस-चरण निर्माण उत्पादन vector database के लिए एक प्रतिस्थापन नहीं है. यह अनुरोध पथ का एक कामकाजी मॉडल है। एक नया आइटम एक वेक्टर में परिवर्तित किया जाता है, मेटाडेटा के साथ संग्रहीत होता है, और बाद में क्वेरी वैक्टरों के खिलाफ तुलना की जाती है। परिणाम समानता द्वारा रैंक किए जाते हैं। फ़िल्टर उम्मीदवार सेट को संकीर्ण करते हैं। इंडेक्स स्कैनिंग को कम करते हैं, लेकिन वे सटीकता बदल सकते हैं।

मूल्य ट्रेड-ऑफ में है जिसे आप अब देख सकते हैं. सटीक खोज पूर्ण रिकॉल देती है क्योंकि यह हर वेक्टर की जांच करती है, लेकिन यह स्केल पर धीमी होती है। बकेट शैली अनुक्रमण क्वेरी को तेज कर सकता है, परंतु यदि क्वेરી वेक्टर एक बाल्टी सीमा के पास गिरता है तो यह उम्मीदवारों को खो सकता है। मेटाडेटा फ़िल्टर परिणाम प्रासंगिक बना सकते हैं, लेकिन बहुत देर से फ़िल्टरिंग काम बर्बाद कर सकती है। सामान्यीकरण वैक्टर स्कोरिंग को सरल बना सकता है लेकिन यह आपके उपयोग मामले की आवश्यकता होने पर परिमाण जानकारी को छोड़ सकता है.

Python प्रोटोटाइप काम करने के बाद, अगले प्रश्न व्यावहारिक हो जाते हैं। embeddings कैसे उत्पन्न किया जाता है? कौन सा समानता उपाय आपके डेटा से मेल खाता है? सूचकांक कितना बड़ा है? वेक्टर अपडेट होने पर क्या होता है? आप डेटा का बैकअप कैसे लेते हैं? एक इंडेक्स जोड़ते समय याद रखने की जांच कैसे करते हैं? ये सवाल वही हैं जो उत्पादन प्रणालियों द्वारा उत्तर दिए जाते हैं, लेकिन प्रोटोटाइट आपको उन्हें पूछने के लिए एक नियंत्रित स्थान देता है।

आम गलतियाँ

• आयाम या स्कोरिंग धारणाओं को बदले बिना विभिन्न embedding मॉडल से वेक्टरों का मिश्रण करना।
• जब सूत्र सामान्यीकृत वेक्टरों की अपेक्षा करता है तब असमानित वैक्टर पर कोसाइन समानता की तुलना करना।
• मेटाडेटा फ़िल्टरिंग को क्वेरी प्लानिंग के मूल भाग की बजाय एक कॉस्मेटिक चरण के रूप में व्यवहार करना।
• यह जानने से पहले एक सूचकांक बनाना कि क्या सटीक खोज बहुत धीमी है।
• सम्मिलित करने पर वेक्टर लंबाई को मान्य करना भूल गया.
• भंडारण से एक रिकॉर्ड को हटाना लेकिन सूचकांक से नहीं।
• परिणाम पर कार्य करने के लिए पर्याप्त मेटाडेटा के बिना केवल समानता स्कोर वापस करना।
• रिकॉल और विलंबता को मापने के बिना अनुमानित खोज हमेशा तेज होती है।