5
ในตอนที่ 4 ของ เอไอ บิซิเนส เอเชียพิธีกร Leo Jiang พูดคุยกับ Bob van Luijt ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Weaviate ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีชื่อเสียงซึ่งเป็นที่รู้จักจากเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์ Weaviate มีบทบาทสำคัญในการกำหนดโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลังโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ โดยนำเสนอสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลที่ช่วยให้ค้นหาและดึงข้อมูลเชิงความหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน AI แบบเรียลไทม์ ด้านล่างนี้คือรายละเอียดโดยละเอียดของการอภิปรายที่สำคัญจากตอนนี้ โดยเน้นที่แง่มุมทางเทคนิค
วิวัฒนาการของฐานข้อมูลเวกเตอร์และการก่อตั้ง Weaviate
Bob เริ่มต้นด้วยการสืบย้อนต้นกำเนิดของ Weaviate ไปจนถึงผลงานในช่วงแรกของเขาที่เกี่ยวกับการฝังเวกเตอร์ในขั้นตอนเริ่มต้นของการเรียนรู้ของเครื่องจักร ในตอนแรกไม่มีแผนงานที่ชัดเจนสำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์ตามที่เราเข้าใจกันในปัจจุบัน แต่ Bob มองเห็นศักยภาพในการใช้การฝังเวกเตอร์เพื่อปรับปรุงระบบการค้นหาและการแนะนำ
หลักสำคัญ:
- การนำการฝังเวกเตอร์มาใช้ในระยะเริ่มต้น:ความสนใจของ Bob เกี่ยวกับการฝังเวกเตอร์เริ่มต้นขึ้นประมาณปี 2010 เมื่อเขาสำรวจศักยภาพในการปรับปรุงระบบค้นหาข้อมูล
- มูลนิธิโอเพ่นซอร์ส:Weaviate ถือกำเนิดจากความคิดริเริ่มแบบโอเพนซอร์ส ซึ่งยังคงเป็นแกนหลักของเอกลักษณ์ โดยอนุญาตให้มีการนำไปใช้อย่างแพร่หลายและการวนซ้ำอย่างรวดเร็วโดยชุมชนนักพัฒนาจากทั่วโลก
เจาะลึก: ฐานข้อมูลเวกเตอร์และบทบาทใน AI
ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นรูปแบบเฉพาะของฐานข้อมูลที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการข้อมูลที่มีมิติสูง โดยเฉพาะการฝังเวกเตอร์ที่สร้างขึ้นโดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง บ็อบอธิบายเพิ่มเติมว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์มีความสำคัญต่อการสนับสนุนแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์ที่อาศัยความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อนและความเข้าใจด้านความหมายอย่างไร
ความเข้าใจเกี่ยวกับเทคโนโลยี:
- การฝังเวกเตอร์:สิ่งเหล่านี้เป็นตัวแทนตัวเลขของข้อมูลที่จับความหมายเชิงความหมายในพื้นที่มิติสูง ช่วยให้ค้นหาและดึงข้อมูลได้แม่นยำยิ่งขึ้น
- การค้นหาตามความหมาย:ไม่เหมือนการค้นหาตามคำสำคัญแบบเดิม การค้นหาเวกเตอร์ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลที่มีจุดข้อมูลที่คล้ายกันได้ แม้จะไม่ได้ใช้เงื่อนไขที่แน่นอนก็ตาม ซึ่งเป็นแนวทางที่ใช้งานง่ายกว่าในการค้นหาข้อมูล
ความท้าทายในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ในระยะเริ่มต้น
ความท้าทายสำคัญประการหนึ่งที่ Weaviate เผชิญคือการสร้างความเหมาะสมระหว่างผลิตภัณฑ์กับตลาดในช่วงเวลาที่ยังไม่มีโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT ซึ่งสิ่งนี้ทำให้ Weaviate ต้องสร้างสรรค์นวัตกรรมในสาขาที่กำลังพัฒนาโดยไม่มีกรณีการใช้งานที่ชัดเจน
อุปสรรคทางเทคนิค:
- การขาดการศึกษาระดับปริญญาโทสาขานิติศาสตร์ (LLM):ก่อนที่จะมีโมเดลเช่น GPT-3 การใช้งานฐานข้อมูลเวกเตอร์ถูกจำกัดอยู่เฉพาะงานที่ง่ายกว่า เช่น การฝังประโยคและการค้นหาเชิงความหมายบนข้อมูลที่มีโครงสร้าง
- การเคลื่อนย้ายเทียบกับตลาดใหม่ในช่วงแรก ฐานข้อมูลเวกเตอร์ถูกมองว่าเป็นเครื่องมือสำหรับปรับปรุงระบบการค้นหาและคำแนะนำที่มีอยู่ แต่เมื่อเวลาผ่านไป แอปพลิเคชันใหม่ๆ เช่น ระบบตัวแทนและวงจรข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ก็เกิดขึ้น ซึ่งสร้างโอกาสใหม่ๆ มากมาย
การค้นหาไฮบริด: การรวมรูปแบบการค้นหาแบบดั้งเดิมและแบบเวกเตอร์เข้าด้วยกัน
นวัตกรรมทางเทคนิคที่สำคัญที่ได้มีการหารือกันคือ การค้นหาแบบไฮบริด แบบจำลองที่ผสมผสานการค้นหาคำหลักแบบดั้งเดิมกับการค้นหาเวกเตอร์ การค้นหาแบบไฮบริดจะเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาโดยการรวมผลลัพธ์จากทั้งสองวิธีเข้าด้วยกัน ทำให้มีประสิทธิภาพสูงในสถานการณ์ที่การค้นหาเวกเตอร์ล้วนอาจพลาดคำหลักเฉพาะ
ความผิดพลาดทางเทคนิค:
- การค้นหาเวกเตอร์สเปซ:เวกเตอร์ที่แสดงความหมายเชิงความหมายของข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในพื้นที่ที่มีมิติสูง ช่วยให้สามารถดึงจุดข้อมูลออกมาได้โดยอาศัยความคล้ายคลึงกัน แทนที่จะใช้การจับคู่ที่แน่นอน
- การค้นหาแบบไฮบริด:ผสมผสานการค้นหาคำหลักแบบเวกเตอร์และแบบดั้งเดิมด้วยการคำนวณคะแนนถ่วงน้ำหนักสำหรับแต่ละคำ ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่จับความเกี่ยวข้องทางความหมายและการจับคู่คำหลักที่ตรงกันแน่นอน
ตัวอย่างกรณีการใช้งาน:Bob แสดงให้เห็นถึงพลังของการค้นหาแบบไฮบริดโดยใช้ไคลเอนต์อีเมลที่สามารถค้นหาข้อมูล เช่น รายละเอียดอาคารผู้โดยสาร ระบบจะทำการค้นหาเวกเตอร์สำหรับคำถามทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับเที่ยวบิน ขณะเดียวกันก็ใช้การค้นหาคำสำคัญเพื่อจับคู่กับรหัสยืนยันเฉพาะหรือเงื่อนไขที่แน่นอน ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำสูง
Retrieval-Augmented Generation (RAG): การเพิ่มขีดความสามารถของโมเดล
RAG (Retrieval-Augmented Generation) คือความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถดึงข้อมูลภายนอกได้อย่างไดนามิก ณ จุดที่สร้างแบบสอบถาม จึงเอาชนะลักษณะคงที่ของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าได้
RAG ทำงานอย่างไร:
- การดึงข้อมูลแบบไดนามิก:เมื่อโมเดลพบแบบสอบถามนอกข้อมูลฝึกอบรม โมเดลจะดึงข้อมูลเพิ่มเติมจากฐานข้อมูลภายนอกหรือแหล่งความรู้
- การรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์:RAG พึ่งพาฐานข้อมูลเวกเตอร์อย่างมากในการดึงข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงทางความหมายแบบเรียลไทม์ จากนั้นจึงส่งกลับไปยังโมเดลเชิงสร้างสรรค์เพื่อสร้างการตอบสนอง
กรณีการใช้งานขั้นสูง:
- การค้นหาแบบไฮบริดใน RAG:การรวมเวกเตอร์และการค้นหาแบบดั้งเดิมเข้าด้วยกันช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดล RAG ในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งโมเดลเพียงอย่างเดียวไม่สามารถให้ได้ ทำให้ความแม่นยำในโดเมนต่างๆ เช่น บริการลูกค้าและการสนับสนุนด้านเทคนิคเพิ่มขึ้น
Generative Feedback Loops: อนาคตของระบบ AI แบบไดนามิก
บ็อบแนะนำ วงจรป้อนกลับเชิงกำเนิดซึ่งช่วยให้ระบบ AI ไม่เพียงแต่ค้นหาข้อมูลเท่านั้น แต่ยังอัปเดตและปรับปรุงฐานข้อมูลพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง กลไกการตอบรับนี้สร้างบริการแบบไดนามิกที่มีตัวแทนที่สามารถปรับเปลี่ยนได้แบบเรียลไทม์
แนวคิดหลัก:
- ระบบเอเจนติค:ระบบเหล่านี้สามารถดำเนินการงานต่างๆ โดยอัตโนมัติ อัปเดตฐานข้อมูลด้วยข้อมูลใหม่ หรือแก้ไขข้อขัดแย้งได้แบบเรียลไทม์
- การล้างข้อมูลผ่านวงจรป้อนกลับ:การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติคือการใช้วงจรป้อนกลับเชิงสร้างสรรค์เพื่อทำความสะอาดหรืออัปเดตชุดข้อมูลขององค์กร เช่น การแปลรูปแบบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันหรือการกรอกข้อมูลที่ขาดหายไป
การนำชุมชนโอเพ่นซอร์สและนักพัฒนามาใช้
กลยุทธ์สำคัญประการหนึ่งของ Weaviate คือการใช้ประโยชน์จากชุมชนโอเพนซอร์สเพื่อรับข้อเสนอแนะและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง บ็อบเน้นย้ำว่าการมีส่วนร่วมของนักพัฒนาตั้งแต่การร้องขอคุณลักษณะไปจนถึงการรายงานข้อบกพร่องมีส่วนสำคัญต่อการพัฒนาฐานข้อมูลเวกเตอร์ของ Weaviate มากเพียงใด
การสนับสนุนทางเทคนิคจากชุมชน:
- การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาแบบไฮบริด:ความคิดเห็นของนักพัฒนาทำให้มีการปรับปรุงการค้นหาไฮบริดโดยตรงภายในฐานข้อมูล ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการประมวลผลภายนอก
- การรองรับหลายผู้เช่าและการออฟโหลดดิสก์:คุณลักษณะเหล่านี้ได้รับการพัฒนาขึ้นตามข้อมูลจากชุมชน โดยตอบสนองต่อความต้องการโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่มีความสามารถในการปรับขนาดได้และคุ้มต้นทุนในการใช้งานขององค์กรขนาดใหญ่
การยอมรับทั่วโลกและความแตกต่างในแต่ละภูมิภาค
แม้ว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์จะได้รับความนิยมในระดับโลก แต่ Bob สังเกตว่าอัตราการนำไปใช้และการมีส่วนร่วมกับชุมชนโอเพนซอร์สแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละภูมิภาค
ความแตกต่างในแต่ละภูมิภาค:
- เอเชีย:ประเทศต่างๆ เช่น ญี่ปุ่นและเกาหลี กำลังเห็นการนำเทคโนโลยีฐานข้อมูลเวกเตอร์มาใช้อย่างรวดเร็ว แม้ว่าการสนับสนุนชุมชนโอเพนซอร์สจะยังมีจำกัดมากกว่าเมื่อเทียบกับสหรัฐอเมริกาและยุโรปก็ตาม
- จีน:แม้ว่าการใช้งานจะเพิ่มขึ้น แต่ลักษณะปิดของระบบนิเวศเทคโนโลยีของจีนทำให้โครงการโอเพนซอร์สมีความยากต่อการได้รับการยอมรับในวงกว้าง
- แอฟริกา:ความท้าทาย เช่น แบนด์วิดท์และโครงสร้างพื้นฐานที่จำกัดยังคงเป็นอุปสรรคต่อการนำ AI มาใช้ในระดับขนาดใหญ่ ซึ่งแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับภูมิภาคที่พัฒนาแล้ว
มองไปข้างหน้า: อนาคตของฐานข้อมูลเวกเตอร์
เมื่อตอนจบลง บ็อบได้แบ่งปันวิสัยทัศน์ของเขาเกี่ยวกับอนาคตของฐานข้อมูลเวกเตอร์และบทบาทที่เพิ่มมากขึ้นในสถาปัตยกรรม AI แนวโน้มใหม่ที่เกิดขึ้นคือการผสานรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็น หน้าต่างบริบท สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งจะช่วยให้ระบบ AI มีไดนามิกและปรับขนาดได้มากขึ้น
คำทำนายที่สำคัญ:
- หน้าต่างบริบทและฐานข้อมูลเวกเตอร์:เมื่อหน้าต่างบริบทใน LLM ขยายตัว ฐานข้อมูลเวกเตอร์จะมีบทบาทสำคัญในการจัดการและเรียกค้นข้อมูลมิติสูงที่จำเป็นสำหรับบริบทที่ใหญ่กว่าเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความเร็วและความสามารถในการปรับขนาดการพัฒนาในอนาคตจะมุ่งเน้นไปที่การทำให้แน่ใจว่าฐานข้อมูลเวกเตอร์สามารถจัดการกับความต้องการด้านความเร็วและเวลาแฝงของแอปพลิเคชัน AI แบบเรียลไทม์ เช่น วงจรป้อนกลับเชิงกำเนิดและระบบตัวแทน
บ็อบเสนอคำแนะนำสุดท้ายแก่ผู้ก่อตั้ง AI ด้วยกัน: ตอนนี้เป็นเวลาที่จะต้องดำเนินการ ในขณะที่เทคโนโลยี AI พัฒนารวดเร็วและตลาดโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังขยายตัว เขาจึงสนับสนุนให้ผู้ก่อตั้งคว้าโอกาสนี้ไว้ก่อนที่หน้าต่างจะปิดลง
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: