Өнөөдөр хиймэл оюун ухааны салбар хурдацтай хөгжиж, LLM -ийн мэдээлэл боловсруулалтад хувьсгал авчирч байна. Харин эдгээр загваруудын үр дүнтэй ажиллагааг дэмжих чухал ойлголт нь вектор мэдээллийн сан юм.
Вектор Мэдээллийн Сан гэж юу вэ?
Вектор мэдээллийн сан нь өгөгдлийг олон хэмжээст орон зайд хадгалж, ойролцоо өгөгдлийг үр дүнтэй хайж олох боломжийг олгодог технологи юм. Энэхүү мэдээллийн сан нь уламжлалт мөр-ба-багана бүхий мэдээллийн сангаас ялгаатай нь текст, зураг, дуу, бичлэг зэрэг өгөгдлийг олон хэмжээст вектор болгон хувиргаж хадгалдаг. Google-ийн Gemini болон OpenAI-ийн ChatGPT нь хэрэглэгчийн асуултад хурдан бөгөөд илүү оновчтой хариулахын тулд вектор мэдээллийн сан ашигладаг.

Вектор Мэдээллийн Сан хэрхэн ажилладаг вэ?
Вектор мэдээллийн сан нь өгөгдлийг вектор болгон хувиргаж, олон хэмжээст орон зайд индексжүүлэн хадгалдаг. Хэрэглэгч тодорхой асуулга өгөх үед хайлтын алгоритмуудашиглан хамгийн ижил төстэй векторуудыг хурдан илрүүлж, үр дүнг гаргаж өгдөг. Энэ процесс нь дараах үндсэн алхмуудаас бүрдэнэ:
- Өгөгдлийг вектор болгон хувиргах: Байгалийн хэл боловсруулах (NLP) эсвэл компьютер харааны (CV) загваруудыг ашиглан текст, зураг, дуу гэх мэт өгөгдлийг олон хэмжээст вектор болгон хувиргана.
- Индексжүүлэх: Вектор өгөгдлийг хурдан хайлт хийх боломжтой байдлаар индексжүүлж хадгална. Үүнд FAISS, HNSW, IVF-PQ зэрэг алгоритмуудыг ашигладаг.
- Хайлт ба харьцуулалт: Хэрэглэгчийн асуулгыг вектор болгон хувиргаж, ойролцоо векторуудыг хайж, хамгийн тохиромжтой хариултыг гаргаж өгдөг.

Бодит хэрэглээнд хэдэн зуун, зарим тохиолдолд бүр түүнээс ч өндөр хэмжээслэлт нийтлэг тохиолддог. Их хэмжээний өгөгдлийг боловсруулж, хурдан хайлт хийхийн тулд вектор өгөгдлийн сангууд нэмэлтээр олон техникийг хэрэгжүүлж болно.. Үүнд GPU ашиглан зэрэгцээ тооцоолол хийх, мэдээллийн санг олон серверт хуваарилах, үр ашигтай кэш механизм хэрэгжүүлэх зэрэг аргачлалууд багтана.

Том Хэлний Загвар ба Вектор өгөгдлийн Сан
Том хэлний загварууд нь их хэмжээний текстэн мэдээллийг боловсруулж, хүний хэлээр бичсэн асуултад хариулах чадвартай байдаг. Гэвч LLM нь хязгаарлагдмал хэмжээний сургалтын өгөгдөлд суурилдаг тул бодит цагийн динамик өгөгдөлтэй харьцах нь хүндрэлтэй. Үүнийг шийдэхийн тулд вектор мэдээллийн санг ашиглаж, асуултанд хамгийн хамааралтай текстийн хэсгүүдийг хурдан хайж олох боломжтой.
- Guo судалгаандаа вектор мэдээллийн сан ашиглан BERT загварын мэдээлэл хайх үр дүнг 40%-иар сайжруулсан болохыг тогтоосон.
- Lewis “Retrieval-Augmented Generation (RAG)” аргыг танилцуулж, LLM-д зориулсан вектор мэдээллийн сангийн тусламжтайгаар үнэн зөв хариулт үүсгэхийг харуулсан.

Вектор Мэдээллийн Сангийн Давуу Талууд
- Өндөр хурдтай хайлт: Том хэмжээний өгөгдлийн сангаас миллисекундэд хайлт хийх чадвартай.
- Оновчтой өгөгдлийн боловсруулалт: Хэлний загварын үүсгэсэн векторуудыг ашиглан мэдээллийн сангийн үр дүнг илүү оновчтой болгодог.
- Динамик өгөгдөлтэй ажиллах: Вектор мэдээллийн сан нь бодит цагийн өгөгдлийг боловсруулж, шинэ агуулга нэмэгдэх үед хурдан дасан зохицдог.
Дүгнэлт
Вектор мэдээллийн сан болон том хэлний загварууд нь мэдээллийн хайлт, боловсруулалтын ирээдүйг тодорхойлж байна. Эдгээр технологиудыг хослуулснаар бид илүү хурдан, оновчтой, бодит мэдээлэлд суурилсан системүүдийг хөгжүүлэх боломжтой. Цаашид уг технологийг ашиглан олон салбарт шинэ боломжууд нээгдэнэ гэдэгт итгэлтэй байна.
vector database-ийн талаар доорх бичлэгээс илүү ихийг олж мэдээрэй.
Эх сурвалжууд
https://aerospike.com/blog/what-is-vector-database
https://generativeai.pub/everything-you-need-to-know-about-vector-databases-a-deep-dive
https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/What-is-a-vector-database