۱) چرا بانک‌های داده‌ی برداری مهم هستند؟

در یادگیری ماشین و مدل‌های هوش مصنوعی، استفاده از بردارهای ویژگی (Embeddings) برای نمایش داده‌ها بسیار رایج است. بانک‌های داده‌ی برداری به شما این امکان را می‌دهند که این بردارها را به‌طور موثر ذخیره، جستجو و مقایسه کنید.

۲) FAISS

FAISS (Facebook AI Similarity Search) یک کتابخانه‌ی Open-Source برای جستجوی بردارهای مشابه است که توسط Facebook AI Research توسعه داده شده است. این کتابخانه با استفاده از الگوریتم‌های فشرده‌سازی و جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (K-NN)، امکان جستجوی سریع در میان میلیاردها بردار را فراهم می‌کند.

import faiss
import numpy as np

# ساخت یک ایندکس ساده FAISS
dimension = 128  # ابعاد بردار
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)  # ایندکس جستجو بر اساس فاصله‌ی L2

# ساخت داده‌ی تصادفی برای جستجو
data = np.random.random((1000, dimension)).astype('float32')
index.add(data)  # افزودن داده‌ها به ایندکس

# جستجوی بردار مشابه
query = np.random.random((1, dimension)).astype('float32')
D, I = index.search(query, k=5)  # جستجوی ۵ نزدیک‌ترین همسایه
print(I)
      

۳) Chroma

Chroma یک بانک داده‌ی برداری جدید و قدرتمند است که مخصوصاً برای استفاده در سیستم‌های ردیابی و جستجو طراحی شده است. یکی از ویژگی‌های کلیدی Chroma، سهولت استفاده و نصب آن است.

۴) Milvus

Milvus یکی دیگر از بانک‌های داده‌ی برداری محبوب است که از الگوریتم‌های متنوعی برای جستجوی بردارهای مشابه پشتیبانی می‌کند. Milvus قادر است به‌طور مؤثر مقیاس‌پذیر باشد و در برابر حجم‌های داده‌ی زیاد عملکرد بالایی ارائه دهد.

۵) مقایسه عملکرد

در ادامه مقایسه‌ای از عملکرد این سه بانک داده‌ی برداری در جستجو و ذخیره‌سازی بردارها را بررسی خواهیم کرد:

• FAISS: سریع و کارا در جستجوهای با حجم داده‌ی بالا.
• Chroma: مناسب برای برنامه‌های کاربردی کوچک تا متوسط با سهولت استفاده.
• Milvus: مقیاس‌پذیر و مناسب برای برنامه‌های تولیدی با نیاز به پردازش‌های سنگین.

۶) استفاده از بانک‌های داده‌ی برداری در پروژه‌های یادگیری ماشین

بانک‌های داده‌ی برداری به شما این امکان را می‌دهند که داده‌های پیچیده را به‌صورت برداری ذخیره کنید و سپس با استفاده از روش‌های جستجو و مشابه‌سازی، نتایج دقیقی از مقایسه‌ی آن‌ها بدست آورید. این روش در سیستم‌های توصیه‌گر، جستجو در پایگاه داده‌های متنی و حتی تحلیل‌های داده‌های پزشکی کاربرد فراوان دارد.

۷) نتیجه‌گیری

“انتخاب صحیح بانک داده‌ی برداری بستگی به نیاز شما و مقیاس داده‌ها دارد. هر یک از FAISS، Chroma و Milvus ویژگی‌های خاص خود را دارند.”