একটি ভেক্টর ডাটাবেস একটি নতুন ধরণের উপায় যা অস্পষ্ট মেশিন লার্নিং মডেল থেকে এসে অস্পষ্ট ডেটা প্রতিনিধিত্বের সাথে বিষয়াবলী ডেটা প্রতিনিধিত্বে দৈত্যবিধান। এই প্রতিনিধিত্ব সাধারণভাবে ভেক্টর বা এম্বেডিং ভেক্টর বলা হয়, এবং এগুলি সংক্ষিপ্ত সংস্করণ এসব ডেটা ব্যবহার প্রশিক্ষণ মেশিন লার্নিং মডেল করার জন্য ব্যবহৃত হয় যেমন মনের অভিভাবনার বিশ্লেষণ, ভাষা সনাক্ত, এবং অবজেক্ট শনাক্ত করা।
এই নতুন ডাটাবেসগুলি বহুতলভ্য কিছু অ্যাপ্লিকেশনে অসাধারণ কর্মক্ষমতা দেখিয়েছে, যেমন সেম্যান্টিক অনুসন্ধান এবং সুপারিশ সিস্টেম।
কি হলো কুড্রাঁট?
কিউড্রাঁট হলো একটি ওপেন সোর্স ভেক্টর ডাটাবেস যা পরবর্তী প্রজনন এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য বিষেশভাবে ডিজাইন করা। এটি ক্লাউড-নেটিভ এবং এম্বেডিং পরিচালনার জন্য RESTful এবং gRPC APIs প্রদান করে। কুড্রাঁট শক্তিশালী বৈশিষ্ট্যসমূহ আছে, যা ভেক্টর ডাটাবেস প্রসারণের, ভবনের এবং ভিডিও সনাক্ত করা ও এআই ইঞ্জিনগুলির সাথে মিলবে।
ভেক্টর ডাটাবেস কি?
একটি ভেক্টর ডাটাবেস হলো এমন একটি ডাটাবেস ধরন যা উচ্চ-মৌলিক ভেক্টরগুলির ক্ষমতাশীল ভাবে সংরক্ষণ এবং প্রশ্ন করার জন্য নির্দেশিত করা আছে। প্রথমিক OLTP এবং OLAP ডাটাবেসে (উপরের চিত্রে দেখানো হয়েছে) তথ্য সারণি এবং কলামে সংগ্রহিত হয় (যা টেবিল হিসেবে পরিচিত), এবং প্রশ্ন এই কলামের মানগুলির উপর ভিত্তি করে। তবে, নির্দিষ্ট অনুপ্যুক্তিতে যেমন চিত্র সনাক্ত, প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিং, এবং সুপারিশ সিস্টেমে, ডেটা সাধারণভাবে মৌলিক অন্ধকারের মধ্যে ভেক্টরের আকারে প্রতিনিধিত্বিতা করে এমন ক্ষেত্রে, এই ভেক্টর, একইভাবে একটি আইডি এবং পেলোয়াড সহেজে রাখার উপাদান গঠিত করে অব্যস্থ ডাটাবেসগুলিতে।
এই প্রাসঙ্গিকতায়, একটি ভেক্টর হল একটি বস্তু বা ডেটা পয়েন্টের গণিত প্রতিনিধিতা, যেখানে প্রতিটি ভেক্টরের প্রতিটি উপাদানটি বস্তুর বৈশিষ্ট্য বা গুণাঙ্কের প্রতিনিধিতা করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি চিত্র সনাক্তি সিস্টেমে একটি ভেক্টর একটি চিত্রকে প্রতিনিধিতা করতে পারে, এবং প্রতিটি ভেক্টরের প্রতিটি উপাদান পিক্সেলের মান বা পিক্সেলের বৈশিষ্ট্য/বর্ণনা প্রতিনিধিতা করতে পারে। একটি সংগীত প্রস্তাবনা সিস্টেমে, প্রতিটি ভেক্টর একটি গানকে প্রতিনিধিতা করে, এবং প্রতিটি ভেক্টরের প্রতিটি উপাদান একটি গানের বৈশিষ্ট্য, যেমন, রিদম, শৈলী, গানের সবজটি, ইত্যাদি প্রতিনিধিতা করতে পারে।
ভেক্টর ডাটাবেসগুলি উচ্চ-মৌলিক ভেক্টরগুলির ক্ষমতাশীল সংরক্ষণ এবং প্রশ্নের জন্য সমৃদ্ধির্ভুক্ত হন, অফটি সন্দর্ভেজ ডেটা গন্তব্য সনাক্ত এবং প্রোডাক্ট কুয়্যান্টিজেশনের মতো বিশেষণীকরণ উপাদানগুলি ব্যবহার করতে পারে। এই ডাটাবেসগুলি ব্যবহারকারীদের সমর্থন করতে পারে একটি দেওয়া অনুসন্ধান ভেক্টরের নিকটতম ভেক্টরগুলি ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট দূরত্ব মেট্র
আমরা কেন একটি ভেক্টর ডাটাবেস প্রয়োজন?
ভেক্টর ডাটাবেস বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে, যেমন সুপারিশ সিস্টেম, বিষয়ভিত্তিক চিত্র অনুরোধ এবং ব্যক্তিগত অনুসন্ধান সহ অনুরূপতা অনুসন্ধানের প্রয়োজনীয়তা আছে। দক্ষ ইনডেক্সিং এবং অনুসন্ধান পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে ভেক্টর ডাটাবেস অনির্দিষ্ট ডেটা থেকে ভেক্টর দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে পুনরাবৃত্তি করতে পারে, ব্যবহারকারীর অনুসন্ধানের জন্য সার্বজনীনভাবে প্রাসঙ্গিক ফলাফল প্রদর্শন করতে।
ছাড়াও, ভেক্টর ডাটাবেস ব্যবহারের অন্যান্য সুবিধাগুলি তালিকাগুলিতে:
- উচ্চ-মাত্রা ডাটা দরজের দীর্ঘস্থায়ী সংরক্ষণ এবং ইনডেক্সিং দ্রুতগতি সম্পর্কেও দক্ষ।
- অরবিন্দী ডেটা পয়েন্টসহ বড় মাত্রার উচ্চফোটার ডেটাসেটগুলিতে কার্যকরভাবে পরিচালনা করার সক্ষমতা।
- বর্তমান সময়ের বিশ্লেষণ এবং প্রশ্নপ্রতি সপোর্টের জন্য ক্ষমতা।
- চিত্র, ভিডিও এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ টেক্সট প্রকার সংক্রান্ত ভেক্টরগুলি হ্যান্ডেল করার সাপোর্ট।
- যে সময়ে অনুরূপ ভেক্টর নেটওয়ার্কগুলিতে ব্যবহৃত দ্বারা এলাকা উপনিবেশের এবং নামবিৱালের সংস্করণের কিফায়তের সাথে মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশনের পারফর্মেন্সে উন্নতি।
- কাস্টম সমাধান তৈরি করার তুলনায় বিকাশ এবং প্রযোগের সময় এবং খরচে হ্রাস।
অনুগ্রহ করে মন দিন যে ভেক্টর ডাটাবেস ব্যবহারের নির্দিষ্ট সুবিধাগুলি আপনার সংস্থার ব্যবহারের ক্ষেত্রে তারা পরিবর্তন করতে পারে এবং নির্বাচিত ডাটাবেস কার্যক্ষমতা অনুযায়ী ভিন্ন হতে পারে।
এখন, আসুন Qdrant মিমাংসাবলীর উচ্চ-স্তরের মৌলিক মৌযয়ান নিম্নে নেয়া হয়।
Qdrant মিমাংসাবলীর উচ্চ-স্তরজনিত মতামত।
উপরের ডায়াগ্রামটি উচ্চ-স্তরের মৌলিক Qdrant এর প্রধান অংশগুলির একটি উপরোক্ত অধিক পড়া
- সংগ্রহ: সংগ্রহটি একটি নামযুক্ত পয়েন্টগুলির একটি গ্রুপ (ভেক্টর সাথে পেলোড—মৌলিকভাবে ভেক্টর উপাদান)। প্রবণতে, সংগ্রহগুলি এমনই মাইগ্রেট করতে হবে যেমন সিমিলার টেবিলগুলিতে এবং পয়েন্টগুলি তাদের মধ্যে খোঁজা করা যেতে পারে। একই সংগ্রহের মাধ্যমে প্রতিটি ভেক্টরের একই ডায়মেনশন থাকতে হয় এবং একই মিট্রিক ব্যবহার করে তাদের তুলনা করা যায়। নামী ভেক্টরগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে এক টা পয়েন্টে একাধিক ভেক্টর সমূহ, প্রতি টির নিজের অনুরূপ ডায়মেনশন এবং মিট্রিক প্রয়োজনের।
- মিট্রিক: ভেক্টরগুলির মধ্যকার সাদৃশ্য পরিমাপ করার স্তর, যা একটি সংগ্রহ তৈরি করার সময় নির্বাচন করা হয়। মিট্রিকের নির্বাচন মৌলিকভাবে ভেক্টর অর্জনের পদ্ধতির উপর নির্ভর করে, বিশেষত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োজনের ব্যাপারে (মিট্রিকটি হল আমরা যা নির্বাচন করি সেই অনুরূপতা প্রয়োজন)
- পয়েন্ট: পয়েন্টগুলি হল কিউড্রান্ট দ্বারা অপারেট করা রেজাল্ট এয়্যা, ভেক্টর, ঐডিসহ ঐশুপাদে (মাইমাইল টেবিলের ডেটা সারির একমাত্র মতো)।
- আইডি: ভেক্টরের অনন্যতার শ্রেষ্ঠতে চিহ্নিতকারী।
- ভেক্টর: চিত্র, অডিও, নথি, ভিডিও ইত্যাদি এর মতো উচ্চ-মাত্রার প্রতিনিধিত্ব।
- পেলোড: অন্য ডাটা রেখা (প্রাথমিকভাবে ভেক্টর সংস্থার সাথে সংলিপ্ত ব্যবসায়িক বৈশিষ্ট্যসম্পন্ন) হিসেবে ভেক্টরের সংলাপ্ত করা যেতে পারে।
- স্টোরেজ: কিউড্রান্ট দ্বারা দুটি সংরক্ষণ বিকল্প ব্যবহার করা যেতে পারে—মেমোরি স্টোরেজ (সমস্ত ভেক্টর মেমোরি স্টোরেজে সংরক্ষিত, যা পিন্নতার জন্য ডিস্ক অ্যাক্সেস কেবল ধীর করা হয়) এবং মেম্কেম স্টোরেজ (ডিস্কে ফাইল সঙ্গে সম্পর্কিত ভার্চুয়াল অ্যাড্রেস স্পেস তৈরি)।
- ক্লায়েন্টগুলি: আপনি Qdrant এর সাথে প্রোগ্রামিং ভাষার এসডিকে সংযোগ করতে পারেন বা আপনি প্রোগ্রামিং ভাষার এসডিকে ব্যবহার করে Qdrant দ্বারা প্রাযাডে ইন্টারাক্ট করতে পারেন।