ThalamusDB ท้าทายฐานข้อมูลเวกเตอร์ด้วยการค้นหาเชิงความหมายบนพื้นฐาน SQL

ในโลกของการประมวลผลข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพัฒนาอย่างรวดเร็ว เครื่องมือใหม่ที่ชื่อว่า ThalamusDB กำลังสร้างการอภิปรายอย่างมีนัยสำคัญในหมู่นักพัฒนาและวิศวกรข้อมูล แตกต่างจากฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบดั้งเดิมที่พึ่งพาความคล้ายคลึงของเอมเบดดิ้ง ThalamusDB นำเสนอ SQL ที่ขยายความสามารถด้วยโอเปอเรเตอร์เชิงความหมาย ซึ่งสามารถประมวลคำถามภาษาธรรมชาติข้ามไฟล์ข้อความ ภาพ และเสียง ชุมชนผู้ใช้สนใจเป็นพิเศษกับแนวทางการจัดการคำถามที่ซับซ้อนซึ่งต้องตรวจสอบชุดข้อมูลทั้งหมด แทนที่จะดึงข้อมูลเฉพาะรายการที่ตรงที่สุด

ก้าวข้ามการค้นหาเวกเตอร์: เมื่อ RAG ทำงานได้ไม่เต็มที่

ชุมชนนักพัฒนาได้ระบุความแตกต่างหลักระหว่าง ThalamusDB และเฟรมเวิร์กยอดนิยมอย่าง LlamaIndex ได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่โซลูชันส่วนใหญ่ในปัจจุบันทำได้ดีในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการสร้างด้วยการดึงข้อมูล (RAG) - การค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุดจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ - แต่พวกมันกลับต่อสู้กับคำถามที่ต้องวิเคราะห์ทั้งชุดข้อมูล ผู้สร้าง ThalamusDB อธิบายความแตกต่างนี้ผ่านตัวอย่างเชิงปฏิบัติ: แนวทางแบบ RAG ทำงานได้ดีหากคำตอบขึ้นอยู่กับข้อมูลเพียงส่วนเล็กๆ เท่านั้น แต่มันจะใช้การได้น้อยลงหากคำตอบไม่สามารถดึงออกมาจากข้อมูลส่วนย่อยได้ ข้อมูลเชิงลึกนี้ resonated กับนักพัฒนาที่เคยพบกับข้อจำกัดเมื่อพยายามทำการวิเคราะห์อย่างครอบคลุมข้ามข้อมูลหลายรูปแบบของพวกเขา

สิ่งนี้ใช้ CLIP หรืออะไรสักอย่างเพื่อรับเอมเบดดิ้งสำหรับแต่ละภาพและเอมเบดดิ้งข้อความปกติสำหรับฟิลด์ข้อความ จากนั้นจึงป้อนผลลัพธ์ N อันดับแรกให้กับ VLM เพื่อเลือกคำตอบที่ดีที่สุดใช่หรือไม่? อะไรคือข้อได้เปรียบของวิธีนี้เมื่อเทียบกับการใช้ llamaindex?

ความคิดเห็นดังกล่าวเน้นย้ำถึงแนวโน้มตามธรรมชาติของชุมชนที่มักจะนึกถึงแนวทางแบบเอมเบดดิ้งที่คุ้นเคย ทำให้วิธีการที่แตกต่างของ ThalamusDB น่าสนใจเป็นพิเศษ

ความแตกต่างหลัก: ThalamusDB เทียบกับแนวทางแบบดั้งเดิม

การประยุกต์ใช้จริงและข้อพิจารณาด้านประสิทธิภาพ

นักพัฒนาแสดงทั้งความตื่นเต้นและความกังวลในทางปฏิบัติเกี่ยวกับการนำ ThalamusDB ไปใช้ ผู้ใช้หนึ่งคนตระหนักถึงศักยภาพในการทำงานด้านตำรวจทันที โดยแนะนำการประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์ ซึ่งการจับคู่บุคคล across หลายภาพอาจมีความสำคัญอย่างยิ่ง ความสามารถของระบบในการจัดการคำถาม เช่น การค้นหารูปภาพชายหาดทั้งหมดที่มีบุคคลเฉพาะเจาะจง แสดงให้เห็นถึงพลังของมันสำหรับการวิเคราะห์หลายรูปแบบที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม คำถามเกี่ยวกับประสิทธิภาพก็เกิดขึ้น โดยผู้สังเกตการณ์หนึ่งคนระบุว่าเวลาในการดำเนินการที่สูงถึง 600 วินาทีต่อคำถาม ทำให้รู้สึกว่ามัน更像是一个เอเจนต์ hơn เป็นฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ทีมพัฒนายอมรับการแลกเปลี่ยนนี้ โดยเน้นย้ำว่าผู้ใช้สามารถกำหนดค่าการหมดเวลาได้ และระบบจะให้ผลลัพธ์โดยประมาณแบบค่อยเป็นค่อยไป

ตัวดำเนินการเชิงความหมายของ ThalamusDB

• NLfilter([Column], [Condition]): กรองแถวตามเงื่อนไขที่เขียนด้วยภาษาธรรมชาติ
• NLjoin([Column in Table 1], [Column in Table2], [Condition]): รวมตารางโดยใช้เงื่อนไขที่เขียนด้วยภาษาธรรมชาติ
• ตัวอย่าง: ค้นหารูปภาพชายหาดที่มีบุคคลเฉพาะเจาะจงปรากฏอยู่ในคอลเลกชันภาพถ่ายต่างๆ
• รองรับเกณฑ์การหยุดที่ปรับแต่งได้สำหรับการประมวลผลแบบประมาณค่า

การทดสอบและความไว้วางใจในระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ชุมชนได้หยิบยกคำถามสำคัญเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและวิธีการทดสอบ เนื่องจาก ThalamusDB ให้ผลลัพธ์โดยประมาณ นักพัฒนาจึงต้องการเข้าใจว่าระบบจัดการกับความไม่แน่นอนโดยธรรมชาติของการประมวลผลแบบฐาน LLM อย่างไร ทีมพัฒนาวิธีการ mocking สำหรับการทดสอบความถูกต้องของโค้ด และใช้ชุดข้อมูลจาก Kaggle พร้อมกับป้ายกำกับที่ทำด้วยมือสำหรับการประเมินมาตรฐานประสิทธิภาพ พวกเขาโปร่งใสเกี่ยวกับข้อจำกัด: เมื่อใช้ LLM จะไม่มีการรับประกันอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับคุณภาพของผลลัพธ์อีกต่อไป โดยเปรียบเทียบกับงานมนุษย์ที่ทำหน้าที่จัดประเภทคล้ายคลึงกัน ความซื่อสัตย์เกี่ยวกับธรรมชาติความน่าจะเป็นของผลลัพธ์นี้ช่วยกำหนดความคาดหวังที่เป็นจริงสำหรับผู้ใช้ที่มีศักยภาพ

คำถามจากชุมชนและการตอบกลับจากนักพัฒนา

• ประสิทธิภาพ: "การค้นหา 600 วินาทีรู้สึกเหมือนเป็นเอเจนต์" → มีการตั้งค่าระยะเวลาหมดเวลาที่ปรับแต่งได้ และผลลัพธ์แบบค่อยเป็นค่อยไป
• การทดสอบ: "มีการทดสอบอย่างไร?" → ใช้ mocking และชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ โปร่งใสเกี่ยวกับข้อจำกัดของ LLM
• สถาปัตยกรรม: "ทำไมต้องเป็นฐานข้อมูลแบบสแตนด์อโลน?" → มีความต้องการเฉพาะทางสำหรับการประมวลผลความหมายแบบมัลติโมดัล
• กรณีการใช้งาน: การรับรู้ทันทีถึงการประยุกต์ใช้ด้านนิติวิทยาศาสตร์/ตำรวจสำหรับการวิเคราะห์ข้ามสื่อ

การอภิปรายเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม: แยกตัว vs ส่วนขยาย

การอภิปรายทางสถาปัตยกรรมที่น่าสนใจเกิดขึ้นรอบๆ คำถามว่าทำไม ThalamusDB จึงมีอยู่เป็นฐานข้อมูลแยกต่างหาก แทนที่จะเป็นส่วนขยายของ PostgreSQL สิ่งนี้สะท้อนถึงบทสนทนาที่กว้างขึ้นในชุมชนนักพัฒนาเกี่ยวกับว่าความสามารถ AI ใหม่ๆ ควรรวมเข้ากับระบบนิเวศฐานข้อมูลที่มีอยู่ หรือต้องการแพลตฟอร์มเฉพาะทาง แม้นักพัฒนาบางส่วนชอบการขยายระบบที่พิสูจน์แล้วอย่าง PostgreSQL ด้วยความสามารถเวกเตอร์ แต่ผู้สร้าง ThalamusDB เลือกที่จะสร้างบน DuckDB แนะนำว่าข้อกำหนดเฉพาะสำหรับการประมวลผลคำถามเชิงความหมายข้ามหลายรูปแบบ warrented แนวทางเฉพาะทาง

การเกิดขึ้นของ ThalamusDB แสดงถึงวิวัฒนาการที่สำคัญในวิธีที่เราโต้ตอบกับข้อมูลหลายรูปแบบ ในขณะที่ฐานข้อมูลเวกเตอร์และแนวทาง RAG จะยังคงทำได้ดีในงานดึงข้อมูล เครื่องมืออย่าง ThalamusDB ก็เติมเต็มช่องว่างที่สำคัญสำหรับคำถามเชิงวิเคราะห์ที่ต้องการความเข้าใจความสัมพันธ์ across ชุดข้อมูลทั้งหมด ดังที่สมาชิกชุมชนหนึ่งคนจับความรู้สึกนี้ได้อย่างสมบูรณ์แบบ: เป็นความคิดที่เจ๋งมาก - สะท้อนถึงความตื่นเต้นที่มีต่อแนวทางใหม่ในการประมวลผลข้อมูลเชิงความหมายนี้ เทคโนโลยีนี้ยังคงพัฒนาต่อไป แต่มันชี้ไปสู่อนาคตที่ภาษาธรรมชาติจะกลายเป็นอินเทอร์เฟซที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนข้ามสื่อทุกประเภท

อ้างอิง: ThalamusDB: Semantic Queries on Multimodal Data