Penyelaman Mendalam: Dari Penyematan Vektor ke Basis Data Vektor bersama Bob van Luijt

5

Di Episode 4 dari Bisnis AI Asia, pembawa acara Leo Jiang berbincang dengan Bob van Luijt, salah satu pendiri dan CEO Weaviate, perusahaan rintisan AI terkemuka yang dikenal dengan teknologi basis data vektornya. Weaviate telah memainkan peran penting dalam membentuk infrastruktur di balik model AI generatif dengan menawarkan arsitektur basis data yang memungkinkan pencarian dan pengambilan semantik yang efisien, yang penting untuk aplikasi AI secara real-time. Berikut adalah uraian lengkap dari diskusi utama dari episode tersebut, dengan fokus pada aspek teknis.

Evolusi Basis Data Vektor dan Pendirian Weaviate

Bob mulai dengan menelusuri asal-usul Weaviate hingga ke karya awalnya dengan penyematan vektor pada tahap awal pembelajaran mesin. Awalnya, tidak ada peta jalan yang jelas untuk basis data vektor seperti yang kita pahami saat ini, tetapi Bob melihat potensi dalam penggunaan penyematan vektor untuk meningkatkan sistem pencarian dan rekomendasi.

Landasan Utama:

• Penerapan Awal Penyematan Vektor:Minat Bob pada penyematan vektor dimulai sekitar tahun 2010, saat ia menjajaki potensi penyematan tersebut dalam meningkatkan sistem pencarian informasi.
• Yayasan Open Source: Weaviate lahir dari inisiatif sumber terbuka, yang tetap menjadi inti identitasnya, memungkinkan adopsi yang luas dan iterasi cepat oleh komunitas pengembang global.

Penyelaman Mendalam: Basis Data Vektor dan Perannya dalam AI

Basis data vektor adalah bentuk khusus basis data yang dioptimalkan untuk menangani data berdimensi tinggi, khususnya penyematan vektor yang dihasilkan oleh model pembelajaran mesin. Bob menguraikan bagaimana basis data vektor menjadi penting untuk mendukung aplikasi AI generatif yang bergantung pada hubungan data kompleks dan pemahaman semantik.

Memahami Teknologi:

• Penyematan Vektor: Ini adalah representasi numerik dari data yang menangkap makna semantik dalam ruang berdimensi tinggi, memungkinkan pencarian dan pengambilan informasi yang lebih akurat.
• Pencarian Semantik:Tidak seperti pencarian berbasis kata kunci tradisional, pencarian vektor memungkinkan pengambilan titik data serupa meskipun istilah yang tepat tidak digunakan, menawarkan pendekatan yang lebih intuitif untuk pengambilan informasi.

Tantangan dalam Pengembangan Produk Awal

Salah satu tantangan utama yang dihadapi Weaviate adalah membangun kesesuaian produk dengan pasar pada saat model bahasa besar (LLM) seperti GPT belum ada. Hal ini mengharuskan Weaviate untuk berinovasi dalam bidang yang terus berkembang tanpa kasus penggunaan yang jelas.

Kendala Teknis:

• Tidak adanya LLM:Sebelum hadirnya model seperti GPT-3, kasus penggunaan untuk basis data vektor terbatas pada tugas-tugas yang lebih sederhana seperti penyematan kalimat dan pencarian semantik pada data terstruktur.
• Pengungsian vs. Pasar Baru:Awalnya, basis data vektor dipandang sebagai alat untuk meningkatkan sistem pencarian dan rekomendasi yang ada, tetapi seiring berjalannya waktu, aplikasi baru—seperti sistem agen dan umpan balik waktu nyata—muncul, menciptakan peluang greenfield.

Pencarian Hibrida: Menggabungkan Paradigma Pencarian Tradisional dan Vektor

Salah satu inovasi teknis utama yang dibahas adalah pencarian hibrida model, yang menggabungkan pencarian kata kunci tradisional dengan pencarian vektor. Pencarian hibrida mengoptimalkan perolehan dengan menggabungkan hasil dari kedua pendekatan, sehingga sangat efektif dalam skenario di mana pencarian vektor murni mungkin tidak menemukan kata kunci tertentu.

Rincian Teknis:

• Pencarian Ruang Vektor: Vektor yang mewakili makna semantik data disimpan dalam ruang berdimensi tinggi, yang memungkinkan pengambilan titik data berdasarkan kesamaan daripada kecocokan persis.
• Pencarian Hibrida: Menggabungkan pencarian kata kunci berbasis vektor dan tradisional dengan menghitung skor tertimbang untuk masing-masing, menghasilkan hasil yang menangkap relevansi semantik dan pencocokan kata kunci yang tepat.

Contoh Kasus Penggunaan: Bob mengilustrasikan kekuatan pencarian hibrida menggunakan klien email yang dapat mengambil informasi seperti detail terminal penerbangan. Sistem melakukan pencarian vektor untuk pertanyaan umum terkait penerbangan sekaligus menggunakan pencarian kata kunci untuk mencocokkan kode konfirmasi tertentu atau istilah yang tepat, sehingga memberikan hasil yang sangat akurat.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Meningkatkan Kemampuan Model

RAG (Retrieval-Augmented Generation) merupakan kemajuan besar dalam AI generatif, yang memungkinkan model untuk mengambil informasi eksternal secara dinamis pada titik pembuatan kueri, sehingga mengatasi sifat statis model yang telah dilatih sebelumnya.

Cara Kerja RAG:

• Pengambilan Informasi Dinamis: Saat model menghadapi kueri di luar data pelatihannya, model tersebut mengambil informasi tambahan dari basis data eksternal atau sumber pengetahuan.
• Integrasi Basis Data Vektor: RAG sangat bergantung pada basis data vektor untuk melakukan pengambilan data yang serupa secara semantik secara real-time, yang kemudian diteruskan kembali ke model generatif untuk pembuatan respons.

Kasus Penggunaan Lanjutan:

• Pencarian Hibrida di RAG: Menggabungkan pencarian vektor dan tradisional meningkatkan kemampuan model RAG untuk mengambil data relevan yang tidak dapat disediakan oleh model itu sendiri, meningkatkan akurasi dalam domain seperti layanan pelanggan dan dukungan teknis.

Lingkaran Umpan Balik Generatif: Masa Depan Sistem AI Dinamis

Bob memperkenalkan lingkaran umpan balik generatif, yang memungkinkan sistem AI tidak hanya mengambil data tetapi juga terus memperbarui dan meningkatkan basis data yang mendasarinya. Mekanisme umpan balik ini menciptakan layanan agen yang dinamis dan mampu beradaptasi secara real-time.

Konsep Utama:

• Sistem AgenSistem ini mampu menjalankan tugas secara mandiri, memperbarui basis data dengan informasi baru atau mengoreksi ketidakkonsistenan secara real-time.
• Pembersihan Data melalui Loop Umpan BalikAplikasi praktisnya adalah menggunakan siklus umpan balik generatif untuk membersihkan atau memperbarui kumpulan data perusahaan, seperti menerjemahkan format data yang tidak konsisten atau mengisi informasi yang hilang.

Adopsi Komunitas dan Pengembang Open-Source

Salah satu strategi utama Weaviate adalah memanfaatkan komunitas sumber terbuka untuk mendapatkan umpan balik dan inovasi yang berkelanjutan. Bob menyoroti bagaimana kontribusi pengembang—mulai dari permintaan fitur hingga laporan bug—telah secara signifikan membentuk pengembangan basis data vektor Weaviate.

Kontribusi Teknis dari Komunitas:

• Optimasi Pencarian Hibrida: Umpan balik pengembang mengarah pada pengoptimalan pencarian hibrid langsung dalam basis data, sehingga mengurangi kebutuhan akan pemrosesan eksternal.
• Multi-Tenancy dan Disk OffloadingFitur-fitur ini dikembangkan berdasarkan masukan komunitas, untuk menjawab kebutuhan akan solusi penyimpanan yang skalabel dan hemat biaya dalam penerapan perusahaan besar.

Adopsi Global dan Nuansa Regional

Sementara basis data vektor mendapatkan daya tarik global, Bob mencatat bahwa tingkat adopsi dan keterlibatan dengan komunitas sumber terbuka bervariasi secara signifikan menurut wilayah.

Perbedaan Regional:

• Asia:Negara-negara seperti Jepang dan Korea melihat adopsi teknologi basis data vektor yang cepat, meskipun kontribusi terhadap komunitas sumber terbuka lebih terbatas dibandingkan dengan AS dan Eropa.
• Cina:Meskipun penggunaannya meningkat, sifat tertutup ekosistem teknologi China menyulitkan proyek sumber terbuka untuk memperoleh daya tarik yang luas.
• Afrika: Tantangan seperti keterbatasan bandwidth dan infrastruktur terus menghambat adopsi AI dalam skala besar, sangat kontras dengan wilayah yang lebih maju.

Melihat ke Depan: Masa Depan Basis Data Vektor

Saat episode ini berakhir, Bob berbagi visinya tentang masa depan basis data vektor dan perannya yang semakin meningkat dalam arsitektur AI. Salah satu tren yang muncul adalah integrasi basis data vektor sebagai jendela konteks untuk model bahasa besar, yang memungkinkan sistem AI yang lebih dinamis dan terukur.

Prediksi Utama:

• Konteks Windows dan Basis Data Vektor:Seiring meluasnya jendela konteks dalam LLM, basis data vektor akan memainkan peran penting dalam mengelola dan mengambil data berdimensi tinggi yang diperlukan untuk konteks yang lebih besar ini secara efisien.
• Kecepatan dan SkalabilitasPengembangan di masa mendatang akan difokuskan pada memastikan basis data vektor dapat menangani persyaratan kecepatan dan latensi aplikasi AI waktu nyata, seperti loop umpan balik generatif dan sistem agen.

Bob menawarkan nasihat terakhir kepada sesama pendiri AI: sekaranglah saatnya bertindak. Dengan teknologi AI yang berkembang pesat dan pasar infrastruktur AI yang terus meluas, ia mendorong para pendiri untuk memanfaatkan peluang tersebut sebelum kesempatan itu berakhir.