KI und Vektordatenbanken
Neue Dimensionen
Veröffentlicht in Ausgabe 06/2024 - SCHWERPUNKT
Für den Erhalt ihrer Wettbewerbsfähigkeit müssen Unternehmen aller Branchen das Prinzip der datengesteuerten Entscheidungen in ihre Geschäftslogik aufnehmen – wobei das Datenwachstum, insbesondere die Zunahme unstrukturierter Daten, beträchtlich ansteigt. Marktforschungsinstitute gehen davon aus, dass der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI), angetrieben durch Daten, eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von knapp 40 Prozent aufweist.
Mithilfe der KI ist es möglich, die Datenflut sinnvoll zu strukturieren und zu verarbeiten, was nicht nur für große Unternehmen gilt, sondern auch für KMU. Gut konzipierte KI-basierte Anwendungen durchsuchen selbst sehr große Datensätze extrem schnell, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und letztendlich neue Geschäftsmodelle zu erschließen, wodurch ein echter Mehrwert für Unternehmen entstehen kann.
Paradigmenwechsel in Sachen komplexe Daten
Vor dem Hintergrund dieser Herausforderungen eröffnen Vektordatenbanken eine neue Kategorie der Datenbankverwaltung und einen Paradigmenwechsel bei der Nutzung der exponentiell wachsenden Mengen unstrukturierter Daten, die in Objektspeichern ungenutzt bleiben. Vektordatenbanken bieten ein verblüffendes neues Potenzial an Möglichkeiten, insbesondere bei der Suche nach unstrukturierten Daten. Sie können aber auch halbstrukturierte und sogar strukturierte Daten verarbeiten.
Für den Erhalt ihrer Wettbewerbsfähigkeit müssen Unternehmen aller Branchen das Prinzip der datengesteuerten Entscheidungen in ihre Geschäftslogik aufnehmen – wobei das Datenwachstum, insbesondere die Zunahme unstrukturierter Daten, beträchtlich ansteigt. Marktforschungsinstitute gehen davon aus, dass der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI), angetrieben durch Daten, eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von knapp 40 Prozent aufweist.
Mithilfe der KI ist es möglich, die Datenflut sinnvoll zu strukturieren und zu verarbeiten, was nicht nur für große Unternehmen gilt, sondern auch für KMU. Gut konzipierte KI-basierte Anwendungen durchsuchen selbst sehr große Datensätze extrem schnell, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und letztendlich neue Geschäftsmodelle zu erschließen, wodurch ein echter Mehrwert für Unternehmen entstehen kann.
Paradigmenwechsel in Sachen komplexe Daten
Vor dem Hintergrund dieser Herausforderungen eröffnen Vektordatenbanken eine neue Kategorie der Datenbankverwaltung und einen Paradigmenwechsel bei der Nutzung der exponentiell wachsenden Mengen unstrukturierter Daten, die in Objektspeichern ungenutzt bleiben. Vektordatenbanken bieten ein verblüffendes neues Potenzial an Möglichkeiten, insbesondere bei der Suche nach unstrukturierten Daten. Sie können aber auch halbstrukturierte und sogar strukturierte Daten verarbeiten.
Dies ist der Tatsache geschuldet, dass unstrukturierte Daten wie beispielsweise Bilder, Videos, Audio oder Benutzerverhalten im Allgemeinen nicht zu dem Ansatz eines herkömmlichen Datenbankmodells passen. Das bedeutet, solche Datenbanken, die auf B-Tree- und Hash-Indizes basieren, eignen sich nicht optimal zum Speichern und Abrufen dieser hochdimensionalen und komplexen Daten. Es scheint so, als würden sie unter dem "Fluch der Dimensionalität" leiden, der sie mit zunehmender Datendimension ineffizient macht.
Einbettungen als Lösung
Um diese Problematik zu überwinden, kommen sogenannte Einbettungen ins Spiel. Dadurch gelingt es, komplexe Daten in einem niedrigdimensionalen Raum darzustellen und so die Handhabung für Datenbanken und KI-Algorithmen zu erleichtern. Sobald die Daten als Einbettungen dargestellt sind, lassen sie sich in einer Datenbank sinnvoll speichern, die diese niedrigdimensionalen Vektoren hervorragend verarbeiten kann. Diese Datenbanken sind allgemein als Vektordatenbanken bekannt.
Vektordatenbanken unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Datenbanken, da sie Operationen unterstützen, die für Vektorräume geeignet sind. Dazu zählen beispielsweise eine Vektor-Ähnlichkeitssuche, die Nächste-Nachbarn-Klassifikation und das Clustering. In einer Vektor-DB unterscheiden sich also Abfragen von herkömmlichen relationalen Datenbanken, indem anstelle exakter Übereinstimmungen sogenannte Ähnlichkeitssuchen stattfinden.
Sucht ein Anwender beispielsweise in einer riesigen Bibliothek mit Millionen von Texten und Artikeln ein Dokument zu einem bestimmten Thema, können sich herkömmliche Datenbanken mit dem Abruf einer exakten Übereinstimmung schnell als recht ineffizient herausstellen. Jedoch wäre eine mit Einbettungen ausgestattete Vektordatenbank sehr leicht in der Lage, semantisch ähnliche Dokumente zu identifizieren, auch wenn diese nicht den genauen Begriff des Themas enthalten. Darüber hinaus ermöglichen Vektordatenbanken schnellere, skalierbare und flexiblere Datenoperationen, was für den Erfolg von KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
Vektordatenbanken kommen zum Speichern von Daten als hochdimensionale Vektoren zum Einsatz, bei denen es sich um mathematische Darstellungen von Merkmalen oder Attributen handelt. Jeder Vektor weist eine bestimmte Anzahl von Dimensionen auf, die je nach Komplexität und Granularität der Daten zwischen Zehnern und Tausenden liegen. Vektoren werden normalerweise durch die Anwendung einer Transformations- oder Einbettungsfunktion auf Rohdaten wie Text, Bilder, Audio, Video und anderen generiert. Die Einbettungsfunktion kann auf verschiedenen Methoden basieren, zum Beispiel auf Modellen des maschinellen Lernens (ML), der Worteinbettung und Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen.
Vorteile von Vektordatenbanken
Vektordatenbanken verwenden einen Vektorindex, um ein schnelles Abrufen und Einfügen mithilfe eines Vektors zu ermöglichen. Daraus ergeben sich verschiedene Vorteile. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken wie PostgreSQL, die Tabellendaten in Zeilen und Spalten, oder NoSQL-Datenbanken, die Daten in JSON-Dokumenten speichern, sind Vektordatenbanken nur für die Verarbeitung der Datenform von Vektoreinbettungen konzipiert. Sie können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten und sind daher für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich, darunter Text- und Bildsuchen sowie Empfehlungssysteme.
Vektordatenbanken verwalten wie erwähnt hochdimensionale Daten, indem Methoden zur Dimensionsreduktion zum Einsatz kommen, um hochdimensionale Vektoren in niedrigdimensionale Räume zu komprimieren und dabei wichtige Informationen beizubehalten. Dadurch werden sie bezüglich ihrer Speicher- und Rechenleistung effizient.
Hochdimensionale Suche
Hierbei handelt es sich um effiziente Ähnlichkeitssuchen für hochdimensionale Vektoren, die häufig in Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssystemen verwendet werden. Vektordatenbanken nutzen erweiterte Indizierungsalgorithmen für eine Hochgeschwindigkeitssuchleistung, um das schnelle Abrufen verwandter Vektoren im Vektorraum zu ermöglichen, selbst in sehr großen Datensätzen.
Vektordatenbanken sind außerdem so konzipiert, dass sie nahtlos mit Algorithmen für maschinelles Lernen zusammenarbeiten, die zur Analyse der in der Datenbank gespeicherten Daten verwendet werden können. Dies ermöglicht ausgefeiltere und genauere Prognosen sowie eine Datenverarbeitung in Echtzeit. Die Datenbanken lassen sich horizontal skalieren und auf diese Weise große Mengen an Vektordaten effizient speichern und abrufen. Skalierbarkeit ist für Anwendungen, die die Suche und den Abruf großer Datenmengen in Echtzeit erfordern, von entscheidender Bedeutung. Ferner eignen sie sich hervorragend für groß angelegte maschinelle Lernanwendungen, da sie Milliarden hochdimensionaler Vektoren speichern und untersuchen können.
Beispiele von Vektordatenbanken
WeaviateWeaviate [1] ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die es Anwendern ermöglicht, Vektor-Datenobjekte und Einbettungen bevorzugter ML-Modelle zu speichern und nahtlos in Milliarden von Datenobjekten zu skalieren.PineconeBei Pinecone [2] handelt es sich um eine Vektordatenbank, die speziell für die Anwendungen des maschinellen Lernens entwickelt wurde. Sie ist schnell, skalierbar und unterstützt eine Vielzahl von Algorithmen für das maschinelle Lernen. Pinecone basiert auf Faiss, einer Bibliothek für die effiziente Suche nach dichten Vektor-Ähnlichkeiten.VespaVespa [3] ist eine komplett ausgestattete Suchmaschine und Vektordatenbank. Unterstützt die Vektorsuche (ANN), die lexikalische Suche und die Suche nach strukturierten Daten, alles in derselben Abfrage. Mit der integrierten Modellinferenz für maschinelles Lernen lässt sich KI anwenden, um Daten in Echtzeit zu erfassen.
Fehlendes Kontextverständnis
Vektordatenbanken und Einbettungen sind sehr effektiv für bestimmte Aufgaben wie beispielsweise das Auffinden ähnlicher Dokumente oder das Vorhersagen des nächsten Worts in einem Satz. Für das Beantworten aufschlussreicher Fragen eignen sie sich jedoch weniger gut. Dies liegt daran, dass sie kaum dazu in der Lage sind, den Kontext eines Textes zu verstehen. Eine Vektordatenbank könnte beispielsweise erkennen, dass bestimmte Wörter semantisch ähnlich sind. Sie wäre jedoch nicht in der Lage, allgemeine Fragestellungen zu verstehen.
Es gibt mehrere Ursachen, warum Vektordatenbanken und Einbettungen nicht ausreichen, um einen personalisierten KI-Assistenten zu erstellen, der in der Lage ist, Fragen dieser Art zu beantworten. Dazu gehöre Kontextbezüge. Während Einbettungen semantische Beziehungen erfassen können, bereitet es ihnen Schwierigkeiten, den Kontext eines Sachverhalts zu verstehen. Dies gilt insbesondere für Worteinbettungen, bei denen jedes Wort unabhängig von seinem Kontext die gleiche Darstellung hat. Selbst fortgeschrittenere Technologien wie beispielsweise die Einbettung von ganzen Sätzen oder Dokumenten weisen Einschränkungen bei der Erfassung komplexer, nuancierter Bedeutungen auf, die von einem größeren Kontext abhängen.
Texteinbettungen sind zudem nicht gut geeignet, um langfristige Bezüge zu beurteilen oder Zusammenhänge über große Textblöcke hinweg zu verbinden. Dadurch sind sie nicht in der Lage, jahrzehntelange, persönliche Daten zu sichten und aussagekräftige Schlussfolgerungen über Lektionen fürs Leben, persönliches Wachstum oder wiederkehrende Themen zu ziehen.
Einbettungen werden zudem typischerweise auf große, generische Textkörper trainiert. Das bedeutet, dass Vektordatenbanken die einzigartige Sprache oder Erfahrungen, die in persönlichen beziehungsweise subjektiven Texten enthalten sind, nicht unbedingt angemessen erfassen können. Problematisch ist beispielsweise auch das Verständnis von Redewendungen, Referenzen oder ungewöhnlichen Sprachverwendungen, die vor allem in persönlichen Tagebüchern oder E-Mails häufig vorkommen.
Von Grund aufspezifisches Training
Für das Erstellen beispielsweise eines personalisierten KI-Assistenten mit einem besseren Verständnis des Kontexts und subjektiver Dispositionen bieten sich diverse Ansätze an. Anstatt vorab trainierte Einbettungen zu verwenden, sollte das KI-Modell von Grund auf anhand des spezifischen Datensatzes des Users trainiert werden. Dadurch wäre es möglich, den einzigartigen Sprachgebrauch, die Redewendungen und die persönlichen Erfahrungen des Users besser zu erlernen. Dieser Ansatz erfordert jedoch mehr Rechenressourcen und vor allem ein größeres Zeitbudget.
Für das Finetuning wird ein Large Language Model (LLM) anhand eines Textdatensatzes trainiert, das für den jeweiligen User relevant ist. Dadurch kann das LLM den Wortschatz und den Schreibstil erlernen. Es empfiehlt sich zudem bei der Entwicklung von KI-Modellen, dass die Textdaten in Form hierarchischer Modelle auf verschiedenen Ebenen der Granularität analysiert werden können. Damit sind Wörter, Phrasen, Sätze, Absätze und Dokumente gemeint. Dies kann dem KI-Assistenten helfen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Textteilen besser zu verstehen und aussagekräftigere Erkenntnisse abzuleiten.
Graphbasierte Techniken helfen dabei, Entitäten, Konzepte und Beziehungen innerhalb der persönlichen Daten des Users zu verbinden und zu analysieren. Dadurch sind KI-Assistenten in der Lage, Muster, Trends und wiederkehrende Themen in den Erfahrungen des Users besser erkennen zu können. Ein weiterer Ansatz ist die Integration anderer Datentypen wie Bilder, Audio oder Video in den KI-Assistenten. Das Verwenden verschiedener Datenformate könnte ein umfassenderes Verständnis der Erfahrungen des Users ermöglichen und es dem KI-Assistenten gestatten, genauere und aussagekräftigere Erkenntnisse zu liefern.
Die Implementierung von Feedbackschleifen soll es außerdem ermöglichen, Rückmeldung zu den Antworten des KI-Assistenten zu geben, sodass der KI-Assistent aus seinen Fehlern lernen und sein Verständnis für den persönlichen Kontext des Users im Laufe der Zeit verbessern kann.
In Sachen Transferlernen bietet sich der Start mit einem Basismodell an, das auf allgemeinen Textdaten trainiert wurde. Danach kann eine Optimierung anhand des spezifischen Datensatzes des Users erfolgen. Dieser Ansatz kombiniert die Vorteile der Verwendung eines vorab trainierten Modells mit den Vorteilen der Anpassung. Auf diese Weise lernt der KI-Assistent das allgemeine Sprachverständnis aus dem Basismodell und passt es an den persönlichen Kontext des Users an.
Mithilfe dieser Lösungsansätze können KI-Entwickler darauf hinarbeiten, personalisierte KI-Assistenten zu erstellen, die tiefere Einblicke und ein aussagekräftigeres Verständnis der Lebenserfahrungen eines Users ermöglichen.
Anwendungsfall große Sprachmodelle
Wenden wir uns nun den wichtigsten Use Cases für Vektordatenkbanken zu. Hierzu gehören die großen Sprachmodelle. Large Language Models erweisen sich als disruptive Kraft in der KI und ermöglichen es Maschinen, menschenähnliche Prosa zu interpretieren und zu erstellen. Solche Modelle werden anhand riesiger Datenmengen trainiert und können aufgrund ihrer Position in einer Phrase abschätzen, wie wahrscheinlich ein Wort ist. Dies hilft bei Aufgaben wie dem Fertigstellen, Übersetzen und Zusammenfassen von Texten.
Der riesige Umfang und die Komplexität solcher Modelle stellen hohe Anforderungen insbesondere an die Handhabung und den Abruf der von ihnen generierten hochdimensionalen Daten. Vektordatenbanken unterstützen den Betrieb von LLMs ideal dank ihrer Fähigkeit, hochdimensionale Daten zu verwalten und schnelle Ähnlichkeitssuchen durchzuführen. Sie bieten eine strukturierte Möglichkeit, die von diesen Modellen erstellten Vektoreinbettungen zu speichern und zurückzugewinnen, sodass Sie schnell nach Ähnlichkeiten im Raum mit vielen Dimensionen suchen können.
Derzeit erlebt die digitale Welt eine Hochkonjunktur bei Chatbots sowie virtuellen Assistenten. Diese KI-gesteuerten Einheiten sind sehr auf das Verständnis der menschlichen Sprache angewiesen. Vektordatenbanken sind für das Verarbeiten natürlicher Sprache hinsichtlich Dokumentähnlichkeit, Stimmungsanalyse und semantischer Suche von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen eine effiziente Indizierung und den Abruf von Textmaterial, das als Worteinbettungen oder Satzvektoren kodiert ist.
Anomalie-Erkennung
Das Erkennen von Anomalien ist ebenso wichtig wie das Erkennen von Ähnlichkeiten. Nutzer vergleichen auf diese Weise verschiedene Datenpunkte im Netzwerkverkehr mit normalen Verhaltensmustern, um Anomalien anhand der Entfernung zu den typischen Vektoren zu identifizieren. Insbesondere in Wirtschaftsbereichen wie beispielsweise dem Finanz- und Sicherheitssektor führt das Erkennen von Anomalien dazu, dass Betrug verhindert oder einer potenziellen Sicherheitsverletzung vorgebeugt werden kann.
Vektordatenbanken revolutionieren auch die Performance von Suchmaschinen. Herkömmliche Suchmaschinen verlassen sich auf den Abgleich von Keywords, die die semantische Bedeutung von Suchanfragen oft nicht erfassen. Vektordatenbanken hingegen ermöglichen eine semantische Suche, indem sie Text in hochdimensionale Vektoren umwandeln, die die semantische Bedeutung des Textes erfassen.
Dadurch liefern Suchmaschinen Ergebnisse, die der Suchanfrage semantisch ähneln, auch wenn diese nicht die genauen Schlüsselwörter enthalten. Beispielsweise nutzt Google Vektordatenbanken, um seine Suchergebnisse zu verbessern und den Usern relevantere und kontextbezogene genauere Informationen bereitzustellen.
Empfehlungssysteme für Kunden
Vektordatenbanken haben auch einen erheblichen Einfluss auf Empfehlungssysteme. Diese müssen oft mit hochdimensionalen Daten umgehen und ähnliche Elemente in einem großen Datensatz finden. Vektordatenbanken eignen sich hervorragend für diese Aufgabe, da sie mithilfe der "Approximate Nearest Neighbor"-Suche (ANN) ähnliche Elemente schnell identifizieren. Diese Funktion ist besonders nützlich für Systeme, deren Ziel darin besteht, Artikel zu empfehlen, die denen ähneln, die dem User in der Vergangenheit gefielen. Unternehmen wie Netflix und Amazon nutzen beispielsweise Vektordatenbanken, um ihre Empfehlungssysteme zu betreiben, was zu personalisierteren und genaueren Empfehlungen führt.
Vektordatenbanken unterstützen Clustering und Klassifizierung, indem sie eine schnelle, auf Ähnlichkeit basierende Gruppierung von Datenpunkten ermöglichen. Sie lassen sich außerdem für Diagramm-Analyseaufgaben wie Community-Erkennung, Linkvorhersage und Diagrammähnlichkeitsabgleich einsetzen und ermöglichen ein effizientes Speichern und Abrufen von Diagramm-Einbettungen für bessere Ergebnisse. Nicht zuletzt verbessern sie die Effizienz, Skalierbarkeit und Genauigkeit dieser Anwendungen. Sie sind besonders nützlich, wenn die Analyse und der Vergleich hochdimensionaler Datenvektoren unerlässlich sind.
In Onlineshops verändern Vektordatenbanken damit die Art und Weise, wie Verbraucher einkaufen. Sie ermöglichen das Erstellen fortschrittlicher Empfehlungssysteme und kuratieren personalisierte Einkaufserlebnisse. Beispielsweise kann ein Onlinekäufer Produktvorschläge nicht nur auf der Grundlage früherer Käufe erhalten, sondern auch durch die Analyse der Ähnlichkeiten bei Produktattributen, Benutzerverhalten und Präferenzen.
Komplexe Muster im Finanzsektor
Der Finanzsektor wird derweil von vielen komplizierten Mustern und Trends bestimmt. Vektordatenbanken erlauben präzise Analysen dieser dichten Daten und helfen Finanzanalysten dabei, auch feinmaschige Muster an den Märkten recht genau zu erkennen, die letztlich für Anlagestrategien entscheidend sind. Durch das Erkennen subtiler Ähnlichkeiten oder Abweichungen sind sie sogar dazu in der Lage, Marktbewegungen vorherzusagen und fundiertere Anlagepläne zu entwickeln.
Im Gesundheitswesen wiederum ist eine Personalisierung von größter Bedeutung. Durch die Analyse genomischer Sequenzen ermöglichen Vektordatenbanken individuellere medizinische Behandlungen und stellen sicher, dass medizinische Lösungen besser auf die individuelle genetische Ausstattung abgestimmt sind. Von medizinischen Scans bis hin zu Überwachungsaufnahmen ist die Fähigkeit, Bilder genau zu vergleichen und zu verstehen, entscheidend. Vektordatenbanken optimieren dies, indem sie sich auf die wesentlichen Merkmale von Bildern konzentrieren und störende Elemente wie Rauschen und Verzerrungen herausfiltern. Im Verkehrsmanagement können beispielsweise Bilder aus Video-Feeds schnell analysiert werden, um den Verkehrsfluss zu optimieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen.
Kriterien zur Auswahl einer Datenbank
In der Folge möchten wir einen Blick auf die Schlüsselfaktoren werfen, die bei einer Auswahl einer Vektordatenbank berücksichtigt werden sollten. Eines davon ist die Überprüfung der Skalierbarkeit im Hinblick auf die Datenmenge und die Anzahl der Dimensionen, die eine Datenbank erfolgreich verwalten kann. Dafür sind Leistungskennzahlen wie beispielsweise die Abfrageantwortzeit und der Durchsatz zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass es den Workload-Anforderungen entspricht.
Beim Datenmodell und der Indizierung geht es um zugrundegelegte Datenmodelle und Indexierungsmethoden als auch um die Unterstützung flexibler Schema-Designs, Überprüfung der Indexierungsmechanismen, die effiziente Ähnlichkeitssuche- und Abrufvorgänge sicherstellen. Zu den gängigen Indexierungsstrategien gehören baumbasierte Strukturen, ortssensitives Hashing (Location Sensitive Hash, LSH) und Algorithmen für den ungefähren nächsten Nachbarn (ANN).
Eine einfache Einrichtung, Konfiguration und Wartung der Vektordatenbank sind in Sachen Usability entscheidende Merkmale. Ein benutzerfreundliches Design und eine gute Dokumentation können die Lernkurve verkürzen. Die Überprüfung der Integration der Vektordatenbank mit den vorhandenen Systemen, Tools und Programmiersprachen spielt ebenfalls eine Rolle. Zudem muss evaluiert werden, ob die Vektordatenbank über APIs, Konnektoren oder SDKs verfügt, die die Integration unterstützen. Eine gute Kompatibilität mit gängigen Frameworks und Datenverarbeitungstools garantiert eine gute User Experience.
Lebendige Communitys mit verschiedenen Diskussionsforen dienen oft als Quelle nützlicher Informationen sowie Zugänge zu professioneller Beratung. Wenn derweil Lizenz- oder Abonnementgebühren anfallen, die mit der Nutzung der Vektordatenbank verbunden sind, sollten Kosten-Nutzen-Vergleiche weiterhelfen.
Fazit
Anstatt herkömmlicher Abfragemethoden, die auf genauen Übereinstimmungen oder vordefinierten Kriterien basieren, wird eine Vektordatenbank zur Findung der ähnlichsten oder relevantesten Daten verwendet, die auf ihrer semantischen oder kontextuellen Bedeutung basieren. Derzeit kommen Vektordatenbanken in verschiedenen Bereichen und Anwendungen zum Einsatz. Dazu gehören die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Empfehlungssysteme und andere Bereiche, die semantisches Verständnis und Datenabgleich erfordern.
(dr)
Link-Codes
[1] Weaviate: https://weaviate.io/
[2] Pinecone: https://www.pinecone.io/
[3] Vespa: https://vespa.ai/