একটি ভেক্টর ডাটাবেস কি এবং কিভাবে তারা এআই বুস্ট করে? - |প্রযুক্তি ব্যাখ্যা করা হয়েছে|প্রোগ্রামিং|

আপনার মত পাঠকরা MUO সমর্থন করতে সাহায্য করে। আপনি যখন আমাদের সাইটে লিঙ্ক ব্যবহার করে একটি ক্রয় করেন, আমরা একটি অনুমোদিত কমিশন উপার্জন করতে পারি। আরও পড়ুন

প্রাক-প্রশিক্ষিত এআই মডেলের ব্যাপক প্রাপ্যতার কারণে ভেক্টর ডেটাবেসগুলি পুনরুত্থান লাভ করেছে। যদিও ভেক্টর ডাটাবেসের ধারণাটি বেশ কয়েক দশক ধরে চলে আসছে, তবে এটি শুধুমাত্র এখন, বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLMs) যুগে, ভেক্টর ডাটাবেসগুলিকে তাদের পূর্ণ ক্ষমতায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

ভেক্টর ডাটাবেসগুলি বিশেষভাবে সহায়ক যেমন সুপারিশ সিস্টেম, চিত্রের সাদৃশ্য অনুসন্ধান, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ, মুখ সনাক্তকরণ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে।

দিনের মেকইউজের ভিডিও কন্টেন্টের সাথে চালিয়ে যেতে স্ক্রোল করুন

সুতরাং, একটি ভেক্টর ডাটাবেস ঠিক কি? এটি কীভাবে কাজ করে এবং কখন এআই ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য আপনার ব্যবহার করা উচিত?

একটি ভেক্টর ডাটাবেস কি?

ভেক্টর ডাটাবেস হল ভেক্টর ব্যবহারের মাধ্যমে তথ্য সংরক্ষণ করার একটি উপায়। ডাটাবেসগুলির সাধারণ ফর্মের বিপরীতে যেগুলি ডেটা সারণী তালিকা হিসাবে সংগঠিত করে, ভেক্টর ডেটাবেসগুলি উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টরগুলির মাধ্যমে ডেটা সংগঠিত করে। এই ভেক্টরগুলিকে তখন গাণিতিক স্থানে ভেক্টর এমবেডিং হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে।

আইফোনে লাইভ কথোপকথন কীভাবে রেকর্ড করবেন

ভেক্টর ডেটাবেসগুলি গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা এই ভেক্টর এম্বেডিংগুলিকে ধরে রাখে এবং ভেক্টর এমবেডিংয়ের উপর ভিত্তি করে ইনডেক্সিং, দূরত্বের মেট্রিক্স এবং মিল অনুসন্ধানের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করে।

ভেক্টর ডাটাবেসগুলি এমন পরিষেবা যা সহজেই একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের সাথে একত্রিত করা যেতে পারে, যার অনেকগুলির প্রয়োজন হবে পরিষেবাটি অ্যাক্সেস করতে API কী .

ভেক্টর এমবেডিং কি?

সহজ ভাষায়, ভেক্টর এম্বেডিং বা সহজভাবে এম্বেডিং হল একটি বিষয় বা শব্দের সংখ্যাসূচক উপস্থাপনা। উদাহরণস্বরূপ, একটি দ্বি-মাত্রিক এম্বেডিং দেখতে '2, -3' এর মতো হতে পারে, যেখানে 2 x-অক্ষ বরাবর ধনাত্মক দিকে দুটি ইউনিটকে প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে -3 y-অক্ষ বরাবর একটি ঋণাত্মক তিনটি ইউনিটকে উপস্থাপন করে। যদিও একটি ত্রিমাত্রিক এম্বেডিং দেখতে '2, -3, 5' এর মতো হবে, যেখানে পাঁচটি ডেটা পয়েন্ট 5 ইউনিটকে z-অক্ষের ইতিবাচক দিকে রাখে।

আরো মাত্রা থাকা তথ্যের একটি অংশ কি অনুমিত হয় আরো প্রসঙ্গ প্রদান করে. ভেক্টর ডাটাবেসে ব্যবহৃত মাত্রার সংখ্যা প্রায়শই NLP-এর জন্য 100 থেকে 300 মাত্রা এবং কম্পিউটার ভিশনের জন্য কয়েকশো মাত্রার মধ্যে থাকে।

ভেক্টর এমবেডিং তৈরির জন্য ভেক্টর এমবেডিং মডেল এবং BERT, CNN এবং RNN-এর মতো টুল ব্যবহার করা প্রয়োজন।

কেন ভেক্টর এমবেডিং গুরুত্বপূর্ণ?

গাণিতিক স্পেসে ডেটার অবস্থান প্লট করার ক্ষমতা কম্পিউটারগুলিকে ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সম্পর্ক এবং তারা একে অপরের সাথে কতটা দৃঢ়ভাবে সম্পর্কযুক্ত তা বুঝতে দেয়। প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের মাত্রা জানার মাধ্যমে, একটি এআই মডেল মানুষের মতো প্রাসঙ্গিক পদ্ধতিতে প্রশ্নগুলি বোঝার ক্ষমতা রাখে।

শব্দার্থবিদ্যা বা প্রেক্ষাপট না বুঝে, একটি AI যৌক্তিকভাবে সঠিক কিন্তু প্রাসঙ্গিকভাবে ভুল উত্তর দিতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, AI হয়তো 'He has a weight heart as he walked away' শব্দটিকে ভুলভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে একজন লোকের পরিবর্তে একজন হৃদরোগে আক্রান্ত ব্যক্তি হিসেবে দুঃখিত বা বোঝা বোধ করছে।

কিভাবে ভেক্টর ডাটাবেস এআই বুস্ট করতে সাহায্য করে

ভেক্টর এম্বেডিং বিভিন্ন ধরনের এআই মডেলের প্রশিক্ষণের গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। ভেক্টর এমবেডিংগুলিকে সঞ্চয়, সূচী এবং অনুসন্ধান করতে পারে এমন একটি বিশেষ ডাটাবেস থাকা ভেক্টর এমবেডিংগুলি ব্যবহারের সুবিধাগুলি সর্বাধিক করার জন্য অপরিহার্য৷ অধিকন্তু, ভেক্টর ডাটাবেসগুলি একটি দ্রুত, নির্ভরযোগ্য এবং মাপযোগ্য ডাটাবেস হয়ে আপনার এআইকে শক্তিশালী করে যা ক্রমাগত একটি AI মডেলের বৃদ্ধি এবং প্রশিক্ষণে সহায়তা করতে পারে।

যেহেতু ভেক্টর ডাটাবেস একটি এআই মডেলের ক্ষমতা প্রসারিত করতে পারে, ব্যবসা এবং সংস্থাগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি ভেক্টর ডাটাবেস ব্যবহার করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে:

সার্চ ইঞ্জিন: কখনও কখনও, লোকেরা জিজ্ঞাসা করার সময় কোন কীওয়ার্ডগুলি ব্যবহার করতে হবে তা জানে না। একটি ভেক্টর ডাটাবেস প্রেক্ষাপট বিশ্লেষণ করে এবং আপনার প্রশ্নের সাথে সবচেয়ে শক্তিশালী সম্পর্ক সহ নিকটতম কীওয়ার্ডগুলি পুনরুদ্ধার করে আপনার ক্যোয়ারী বুঝতে সিস্টেমকে সাহায্য করে।
সুপারিশ সিস্টেম: ভেক্টর ডেটাবেসগুলি একটি বৃহৎ ভাষা মডেল এবং মেমরির সংমিশ্রণে ডেটা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধারে অত্যন্ত দক্ষ, একটি এআই সিস্টেম সময়ের সাথে সাথে একজন ব্যক্তির পছন্দের জিনিসগুলি শিখতে পারে। এটি তখন স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে যাতে একজন ব্যক্তির আগ্রহ থাকতে পারে এমন বিভিন্ন জিনিসের সুপারিশ করতে।
ছবি এবং ভিডিও বিশ্লেষণ: ভিডিও এবং ইমেজ এমবেডিং মডেলের সাথে, AI মডেলগুলিকে ছবির সাথে কাজ করার জন্য সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে যাতে ক্যোয়ারির মতো দেখতে আইটেমগুলি খুঁজে পাওয়া যায়। এটি বর্তমানে অনেক অনলাইন শপিং অ্যাপ এবং ওয়েবসাইটে প্রয়োগ করা হচ্ছে।
অসঙ্গতি সনাক্তকরণ: এম্বেডিং হিসাবে কাজ রেকর্ড করে, একটি এআই মডেল বিশ্বকে আরও নিরাপদ করতে পারে আদর্শের উপর ভিত্তি করে অসঙ্গতি এবং নির্দিষ্ট বহিরাগতদের সনাক্ত করে। AI অসঙ্গতি সনাক্তকরণ এখন জালিয়াতি সনাক্তকরণ, সিস্টেম পর্যবেক্ষণ এবং নেটওয়ার্ক অনুপ্রবেশের জন্য একটি জনপ্রিয় হাতিয়ার।

কিভাবে একটি ভেক্টর ডাটাবেস কাজ করে

ভেক্টর এম্বেডিং তৈরি করা থেকে শুরু করে একটি ভেক্টর ডাটাবেস থেকে ডেটা অনুসন্ধান পর্যন্ত, আপনার ডেটা একটি তিন-পদক্ষেপ প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যায়:

ভেক্টর এমবেডিং তৈরি করা: তথ্যের প্রকারের উপর ভিত্তি করে, একটি ভেক্টর এমবেডিং মডেল সূচীকরণের জন্য ভেক্টর এমবেডিং তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এই এমবেডিং মডেলগুলি শব্দ, ছবি, ভিডিও এবং অডিওকে সংখ্যা/এম্বেডিংয়ে পরিণত করে।
ইন্ডেক্সিং: একবার ভেক্টর এমবেডিং তৈরি হয়ে গেলে, সেগুলি এখন পিনেকোন, মিলভাস এবং ক্রোমার মতো ভেক্টর ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। এই ভেক্টর ডাটাবেসগুলি বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, যেমন প্রোডাক্ট কোয়ান্টাইজেশন (PQ) এবং লোক্যালিটি-সেনসিটিভ হ্যাশিং (LSH), প্রতিটি এম্বেডিংকে দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে ডেটা সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য সূচক করতে।
প্রশ্ন করা: যখন একটি অ্যাপ্লিকেশন একটি ক্যোয়ারী ইস্যু করে, ক্যোয়ারীটি প্রথমে ভেক্টর ডাটাবেসে সঞ্চিত ডেটা তৈরি করতে ব্যবহৃত একই ভেক্টর এমবেডিং মডেলের মধ্য দিয়ে যেতে হবে। উৎপন্ন ভেক্টর ক্যোয়ারী তারপর ভেক্টর ডাটাবেসে স্থাপন করা হয়, যেখানে নিকটতম ভেক্টরটি প্রশ্নের সবচেয়ে উপযুক্ত উত্তর হিসাবে পুনরুদ্ধার করা হয়।

ভেক্টর ডাটাবেসের ভবিষ্যত

ছবি, ভিডিও এবং পাঠ্যের জন্য উচ্চ-মাত্রিক ডেটা টাইপের ক্রমাগত বৃদ্ধির সাথে, ভেক্টর ডাটাবেসগুলি বর্তমান AI মডেলগুলির ক্ষমতার উন্নতি এবং প্রসারণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। ভেক্টর ডেটাবেসগুলির সাথে ক্রমাগত বিকাশের মাধ্যমে, আমরা স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, ই-কমার্স এবং সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রে আরও ভাল পরিষেবা আশা করতে পারি।