Was sind Vektor-Datenbanken?

Quelle: Medium

Bild- und Videoerkennung: Visuelle Inhalte dominieren unsere visuelle Kultur, und Vektordatenbanken glänzen in ihr. Sie sind geschickt darin, riesige Bestände an Bildern und Videos zu durchforsten, um diejenigen zu finden, die einer bestimmten Eingabe verblüffend ähnlich sind. Dabei geht es nicht nur darum, Pixel für Pixel abzugleichen, sondern auch darum, die zugrunde liegenden Muster und Merkmale zu verstehen. Diese Fähigkeiten sind entscheidend für Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und sogar für die Erkennung von Urheberrechtsverletzungen auf Medienplattformen.

Natürliche Sprachverarbeitung und Textsuche: Synonyme, Umschreibungen und Kontext können den exakten Textabgleich zu einer enormen Herausforderung machen. Vektordatenbanken können jedoch die semantische Essenz von Phrasen oder Sätzen erkennen, sodass sie Übereinstimmungen identifizieren können, die zwar vom Wortlaut her nicht identisch, aber kontextuell ähnlich sind. Diese Fähigkeit ist ein entscheidender Faktor für Chatbots, denn sie stellt sicher, dass sie angemessen auf Benutzeranfragen reagieren. Ebenso können Suchmaschinen relevantere Ergebnisse liefern und so das Benutzererlebnis verbessern.

Empfehlungssysteme: Vektordatenbanken spielen eine zentrale Rolle bei der Personalisierung. Indem sie die Vorlieben der Benutzer verstehen und Muster analysieren, können diese Datenbanken Lieder vorschlagen, die den Geschmack des Hörers treffen, oder Produkte, die den Vorlieben eines Käufers entsprechen. Es geht darum, die Ähnlichkeit zu messen und Inhalte oder Produkte zu liefern, die den Nerv des Nutzers treffen.

Neue Anwendungen: Der Horizont von Vektordatenbanken erweitert sich ständig. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Entdeckung von Medikamenten, indem sie Molekularstrukturen auf potenzielle therapeutische Eigenschaften hin analysieren. Im Finanzsektor helfen Vektordatenbanken bei der Erkennung von Anomalien und erkennen ungewöhnliche Muster, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten.

Mit dem Aufschwung der generativen KI werden Vektordatenbanken zu unverzichtbaren Hilfsmitteln, die Entwicklern dabei helfen, komplizierte KI-Entwürfe in praktische, wertorientierte Tools zu verwandeln.

MongoDB Atlas Vector Search: Ein Game-Changer

MongoDB Atlas Vector Search ist die neueste Ergänzung der MongoDB-Plattform für Entwicklerdaten. Es ermöglicht Kunden die Entwicklung intelligenter Anwendungen auf der Grundlage semantischer Suche und generativer KI für jede Art von Daten.

In der Vergangenheit standen Entwicklungsteams, die eine Vektordatenbank für Aufgaben wie die Bild- oder effiziente Ähnlichkeitssuche suchten, vor einem Dilemma: Entscheiden Sie sich für eine aufgeschraubte Vektordatenbank und fügen Sie dem Tech-Stack ein weiteres Tool hinzu, oder jonglieren Sie mit einer Mischung aus Suchtools und Open-Source-Lösungen. Die Verwendung einer Volltextsuche für semantische Funktionen bedeutete für die Entwickler oft, dass sie sich mit einer umfangreichen Synonymzuordnung herumschlagen mussten. Die Einschränkungen waren klar: Wenn die Benutzer ihre Suchanfragen nicht präzise formulierten, waren die Ergebnisse alles andere als relevant.

Solche Herausforderungen bedeuteten:

• Ein zusätzliches System, das überwacht werden muss.
• Der Bedarf an speziellen Fähigkeiten.
• Die geistige Belastung durch die ständige Aktualisierung der Synonymzuordnungen.
• Eine unterdurchschnittliche Benutzererfahrung bei ungenauen Abfragen.
• Wertvolle Engineering-Zeit wird von Kernaufgaben abgezweigt.

Atlas Vector Search vereinfacht die Entwicklung von Anwendungen, die durch semantische Suche und generative KI angereichert sind und eine Reihe von Datentypen verarbeiten können, von Videos bis hin zu Social-Media-Inhalten. Vector Search macht sich die Robustheit von MongoDB Atlas zunutze und ermöglicht es Entwicklern, hochmoderne, relevanzbasierte Suchwerkzeuge auf einer vertrauenswürdigen Plattform mit einer einheitlichen Abfrageoberfläche zu erstellen.

Die Vektorsuche versorgt MongoDB Atlas mit dem Wissen, das erforderlich ist, um eine Abfrage zu verstehen, ohne dass Synonyme definiert werden müssen. Selbst wenn Benutzer nicht wissen, wonach sie suchen, ist Vector Search in der Lage, relevante Ergebnisse auf der Grundlage der Bedeutung der Abfrage zu liefern. Eine Suche nach „Eis“ würde zum Beispiel „Eisbecher ergeben, auch wenn der Benutzer nicht wusste, dass es Eisbecher gibt.

Wenn Sie die Vektorsuche verwenden, speichern Sie die Vektoreinbettungen zusammen mit den Originaldaten und Metadaten in Atlas. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Aktualisierungen oder Ergänzungen Ihrer Vektordaten sofort synchronisiert werden, was die Architektur rationalisiert und den Entwicklern eine einheitliche Erfahrung bietet.

Mit der Vektorsuche können Sie Daten mit einem der leistungsstärksten Vektorsuchalgorithmen indizieren und abfragen: k-NN (approximate k-nearest neighbors), der hierarchische navigierbare kleine Weltgraphen (Hierarchical Navigable Small World, HNSW) verwendet, um Vektorähnlichkeit zu finden.

Sie können erheblich verbesserte Sucherlebnisse schaffen, die Anwendungsfälle ansprechen, die mit herkömmlichen Suchwerkzeugen nicht möglich sind, z. B.:

• Semantische Suche: Dies ermöglicht eine kontextbezogene Suche. Zum Beispiel könnte eine Suche nach „Eiscreme“ Ergebnisse wie „Eisbecher“ ohne vorgegebene Synonyme liefern.* Verbesserte Empfehlungen: Wenn ein Nutzer nach einem Rasenmäher sucht, kann das System auch verwandte Produkte zur Rasenpflege vorschlagen.
• Vielfältige Mediensuchen: Ob Sie nach Bildern suchen, die mit Begriffen wie „glückliche Familien“ übereinstimmen, oder ob Sie Audioprotokolle nach bestimmten Begriffen durchsuchen, Vector Search ist der Aufgabe gewachsen.
• Hybridsuche: Diese kombiniert die Stärken der Vektorsuche mit der herkömmlichen Volltextsuche und bereichert die Ergebnisse.
• Langzeitgedächtnis für LLMs: Dies stellt großen Sprachmodellen proprietären Geschäftsdatenkontext zur Verfügung und verfeinert so deren Ausgabegenauigkeit.

Atlas Vector Search ist mit gängigen Anwendungsframeworks wie LlamaIndex und LangChain kompatibel. Die Lösung lässt sich außerdem nahtlos in Ökosystempartner wie Google Vertex AI, AWS, Azure und Databricks integrieren und sorgt dafür, dass geschützte Geschäftsdaten die Leistung und Genauigkeit von KI-gestützten Anwendungen verbessern.

Atlas Vector Search: Für intelligente Anwendungen mit semantischer Suche

Vektordatenbanken mit ihrem einzigartigen Ansatz für die Speicherung und den Abruf von Daten verändern die Art und Weise, wie wir über Datenbanken denken. Ihre Fähigkeit, schnelle Ähnlichkeitssuchen durchzuführen, macht sie in der heutigen datengesteuerten Welt unverzichtbar. Und in Kombination mit der Leistungsfähigkeit und Flexibilität von MongoDB Atlas bieten sie eine Lösung, die nur schwer zu schlagen ist.

Atlas Vector Search ermöglicht fortgeschrittene Anwendungsfälle – wie semantische Suche, Bildsuche und Ähnlichkeitssuche – die von der herkömmlichen Volltextsuche nicht abgedeckt werden können. Entwickler können ihre Vektoreinbettungen in MongoDB speichern, ihre bestehenden Suchfunktionen mit maschinellen Lernmodellen ergänzen und diese abfragen, um relevante, kontextbezogene Ergebnisse zu erhalten. Führende Ingenieure profitieren von der Sicherheit, die der Betrieb von Atlas mit sich bringt: eine vollständig verwaltete, praxiserprobte Multi-Cloud-Plattform für Entwicklerdaten.

Ob Sie ein Empfehlungssystem, eine Suchmaschine oder eine andere Anwendung entwickeln, die einen schnellen und präzisen Datenabgleich erfordert, Sie sollten die kombinierte Leistung von Vektordatenbanken und MongoDB nutzen. Die Zukunft ist vektorisiert und MongoDB hilft Ihnen dabei, sich darin zurechtzufinden.