ভূমিকা
জেনারেটিভ এআই-এর দ্রুত বিকশিত ল্যান্ডস্কেপে, ভেক্টর ডাটাবেসের মূল ভূমিকা ক্রমশ স্পষ্ট হয়ে উঠেছে। এই নিবন্ধটি ভেক্টর ডাটাবেস এবং জেনারেটিভ এআই সমাধানগুলির মধ্যে গতিশীল সমন্বয়ের মধ্যে ডুব দেয়, কীভাবে এই প্রযুক্তিগত বেডরকগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সৃজনশীলতার ভবিষ্যতকে রূপ দিচ্ছে তা অন্বেষণ করে। এই শক্তিশালী জোটের জটিলতার মধ্য দিয়ে একটি যাত্রায় আমাদের সাথে যোগ দিন, ভেক্টর ডাটাবেসগুলি উদ্ভাবনী AI সমাধানগুলির সামনে নিয়ে আসা রূপান্তরমূলক প্রভাবের অন্তর্দৃষ্টিগুলি আনলক করে৷
শিক্ষার উদ্দেশ্য
এই নিবন্ধটি আপনাকে নীচের ভেক্টর ডেটাবেসের দিকগুলি বুঝতে সাহায্য করে৷
- ভেক্টর ডেটাবেস এবং এর মূল উপাদানগুলির তাত্পর্য
- প্রথাগত ডাটাবেসের সাথে ভেক্টর ডাটাবেস তুলনার বিস্তারিত অধ্যয়ন
- একটি অ্যাপ্লিকেশন-পয়েন্ট-অফ-ভিউ থেকে ভেক্টর এম্বেডিংয়ের অনুসন্ধান
- Pincone ব্যবহার করে ভেক্টর ডাটাবেস বিল্ডিং
- ল্যাংচেইন এলএলএম মডেল ব্যবহার করে পাইনকোন ভেক্টর ডাটাবেস বাস্তবায়ন
এই নিবন্ধটি একটি অংশ হিসাবে প্রকাশিত হয়েছিল ডেটা সায়েন্স ব্লগাথন।
সুচিপত্র
ভেক্টর ডাটাবেস কি?
একটি ভেক্টর ডাটাবেস হল মহাকাশে সংরক্ষিত তথ্য সংগ্রহের একটি ফর্ম। তবুও, এখানে, এটি গাণিতিক উপস্থাপনায় সংরক্ষণ করা হয়েছে যেহেতু ডাটাবেসে সংরক্ষিত বিন্যাসটি খোলা এআই মডেলের জন্য ইনপুটগুলি মুখস্থ করা সহজ করে তোলে এবং আমাদের উন্মুক্ত এআই অ্যাপ্লিকেশনকে বিভিন্ন-ব্যবহারের ক্ষেত্রে জ্ঞানীয় অনুসন্ধান, সুপারিশ এবং পাঠ্য তৈরি করার অনুমতি দেয়। ডিজিটালি রূপান্তরিত - শিল্প. ডেটা সঞ্চয় করা এবং পুনরুদ্ধার করাকে "ভেক্টর এমবেডিং" বা "এম্বেডিং" বলা হয়। তাছাড়া, এটি একটি সংখ্যাসূচক অ্যারে বিন্যাসে উপস্থাপন করা হয়। ব্যাপক, সূচীকৃত ক্ষমতা সহ AI দৃষ্টিকোণগুলির জন্য ব্যবহৃত ঐতিহ্যবাহী ডাটাবেসের তুলনায় অনুসন্ধান করা অনেক সহজ।
ভেক্টর ডাটাবেসের বৈশিষ্ট্য
- এটি এই ভেক্টর এম্বেডিংয়ের শক্তিকে কাজে লাগায়, যার ফলে একটি বিশাল ডেটাসেট জুড়ে ইন্ডেক্সিং এবং অনুসন্ধান করা হয়।
- সমস্ত ডেটা ফরম্যাটের সাথে কম্প্যাক্টযোগ্য (ছবি, পাঠ্য বা ডেটা)।
- যেহেতু এটি এম্বেডিং কৌশল এবং অত্যন্ত সূচীযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলিকে অভিযোজিত করে, এটি প্রদত্ত সমস্যার জন্য ডেটা এবং ইনপুট পরিচালনার জন্য একটি সম্পূর্ণ সমাধান দিতে পারে।
- একটি ভেক্টর ডাটাবেস শত শত মাত্রা ধারণকারী উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টরের মাধ্যমে ডেটা সংগঠিত করে। আমরা খুব দ্রুত তাদের কনফিগার করতে পারেন.
- প্রতিটি মাত্রা এটি প্রতিনিধিত্ব করে এমন ডেটা অবজেক্টের একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্যের সাথে মিলে যায়।
ঐতিহ্যবাহী বনাম ভেক্টর ডাটাবেস
- ছবিটি ঐতিহ্যগত এবং ভেক্টর ডাটাবেস উচ্চ-স্তরের কর্মপ্রবাহ দেখায়
- আনুষ্ঠানিক ডাটাবেস মিথস্ক্রিয়া মাধ্যমে ঘটবে এসকিউএল বিবৃতি এবং ডেটা সারি-বেস এবং ট্যাবুলার বিন্যাসে সংরক্ষিত।
- ভেক্টর ডাটাবেসে, মিথস্ক্রিয়াগুলি প্লেইন টেক্সট (যেমন, ইংরেজি) এবং গাণিতিক উপস্থাপনায় সংরক্ষিত ডেটার মাধ্যমে ঘটে।
ঐতিহ্যগত এবং ভেক্টর ডাটাবেসের অনুরূপ
আমাদের অবশ্যই বিবেচনা করা উচিত যে কীভাবে ভেক্টর ডেটাবেসগুলি ঐতিহ্যগত ডেটাবেস থেকে আলাদা। এখানে এই আলোচনা করা যাক. একটি দ্রুত পার্থক্য আমি দিতে পারি তা হল প্রচলিত ডাটাবেসে। ডাটা যেমন আছে ঠিক তেমনভাবে সংরক্ষণ করা হয়; আমরা ডেটা টিউন করতে এবং ব্যবসার প্রয়োজনীয়তা বা চাহিদার উপর ভিত্তি করে ডেটা একত্রিত বা বিভক্ত করতে কিছু ব্যবসায়িক যুক্তি যোগ করতে পারি। যাইহোক, ভেক্টর ডাটাবেসের একটি বিশাল রূপান্তর রয়েছে এবং ডেটা একটি জটিল ভেক্টর উপস্থাপনা হয়ে ওঠে।
আপনার বোঝার এবং স্পষ্টতার দৃষ্টিভঙ্গির জন্য এখানে একটি মানচিত্র রিলেশনাল ডাটাবেস ভেক্টর ডাটাবেসের বিরুদ্ধে। প্রথাগত ডাটাবেস সহ ভেক্টর ডেটাবেস বোঝার জন্য নীচের ছবিটি স্ব-ব্যাখ্যামূলক। সংক্ষেপে, আমরা ভেক্টর ডেটাবেসে সন্নিবেশ এবং মুছে ফেলতে পারি, বিবৃতি আপডেট করতে পারি না।
ভেক্টর ডেটাবেস বোঝার জন্য সহজ উপমা
সংরক্ষিত তথ্যের বিষয়বস্তুর সাদৃশ্য দ্বারা ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্থানিকভাবে সাজানো হয়। সুতরাং, আসুন ভেক্টর ডাটাবেস সাদৃশ্যের জন্য ডিপার্টমেন্টাল স্টোর বিবেচনা করা যাক; সমস্ত পণ্য প্রকৃতি, উদ্দেশ্য, উত্পাদন, ব্যবহার, এবং পরিমাণ-বেসের উপর ভিত্তি করে শেলফে সাজানো হয়। একটি অনুরূপ আচরণ, তথ্য হয়
ভেক্টর ডাটাবেসে স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি অনুরূপ সাজানোর দ্বারা সাজানো, এমনকি যদি তথ্য সংরক্ষণ বা অ্যাক্সেস করার সময় জেনারটি ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করা না হয়।
ভেক্টর ডেটাবেসগুলি নির্দিষ্ট সাদৃশ্যগুলির উপর একটি বিশিষ্ট গ্রানুলারিটি এবং মাত্রার অনুমতি দেয়, তাই গ্রাহক পছন্দসই পণ্য, প্রস্তুতকারক এবং পরিমাণ অনুসন্ধান করে এবং আইটেমটিকে কার্টে রাখে। ভেক্টর ডাটাবেস একটি নিখুঁত স্টোরেজ কাঠামোতে সমস্ত ডেটা সঞ্চয় করে; এখানে, মেশিন লার্নিং এবং এআই ইঞ্জিনিয়ারদের সঞ্চিত সামগ্রীকে ম্যানুয়ালি লেবেল বা ট্যাগ করার দরকার নেই।
ভেক্টর ডাটাবেসের পিছনে অপরিহার্য তত্ত্ব
- ভেক্টর এমবেডিং এবং তাদের সুযোগ
- ইন্ডেক্সিং প্রয়োজনীয়তা
- শব্দার্থক এবং সাদৃশ্য অনুসন্ধান বোঝা
ভেক্টর এমবেডিং এবং তাদের সুযোগ
একটি ভেক্টর এমবেডিং হল সংখ্যাসূচক মানের পরিপ্রেক্ষিতে একটি ভেক্টর উপস্থাপনা। একটি সংকুচিত বিন্যাসে, এম্বেডিংগুলি মূল ডেটার অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্য এবং সংস্থানগুলিকে ক্যাপচার করে, যা তাদেরকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রধান করে তোলে। একটি নিম্ন-মাত্রিক স্থানে মূল ডেটা সম্পর্কে প্রাসঙ্গিক তথ্য এনকোড করার জন্য এমবেডিং ডিজাইন করা উচ্চ-পুনরুদ্ধারের গতি, গণনাগত দক্ষতা এবং দক্ষ সঞ্চয়স্থান নিশ্চিত করে।
আরও অভিন্নভাবে কাঠামোগত পদ্ধতিতে ডেটার সারাংশ ক্যাপচার করা হল ভেক্টর এমবেডিং প্রক্রিয়া, একটি 'এমবেডিং মডেল' গঠন করে। শেষ পর্যন্ত, এই মডেলগুলি সমস্ত ডেটা অবজেক্টকে বিবেচনা করে, ডেটা উত্সের মধ্যে অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন এবং সম্পর্কগুলি বের করে এবং সেগুলিকে ভেক্টর এম্বেডিংয়ে রূপান্তর করে। পরবর্তীকালে, অ্যালগরিদম বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করতে এই ভেক্টর এম্বেডিংগুলিকে লিভারেজ করে। অসংখ্য উচ্চ-বিকশিত এম্বেডিং মডেল, অনলাইনে বিনামূল্যে বা পে-যেমন-ইউ-গো হিসাবে উপলব্ধ, ভেক্টর এম্বেডিং-এর সিদ্ধি সহজতর করে।
একটি অ্যাপ্লিকেশন-পয়েন্ট-অফ-ভিউ থেকে ভেক্টর এম্বেডিংয়ের সুযোগ
এই এমবেডিংগুলি কমপ্যাক্ট, জটিল তথ্য ধারণ করে, একটি ভেক্টর ডাটাবেসে সংরক্ষিত ডেটার মধ্যে সম্পর্ক উত্তরাধিকারী করে, বোঝার এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুবিধার্থে একটি দক্ষ ডেটা-প্রসেসিং বিশ্লেষণ সক্ষম করে এবং যে কোনও সংস্থায় গতিশীলভাবে বিভিন্ন উদ্ভাবনী ডেটা পণ্য তৈরি করে৷
পঠনযোগ্য ডেটা এবং জটিল অ্যালগরিদমের মধ্যে ফাঁক সংযোগ করার জন্য ভেক্টর এম্বেডিং কৌশলগুলি অপরিহার্য। ডেটা টাইপগুলি সংখ্যাসূচক ভেক্টর হওয়ায়, আমরা উপলব্ধ ওপেন এআই মডেলগুলির সাথে জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিশাল বৈচিত্র্যের সম্ভাবনা আনলক করতে সক্ষম হয়েছি।
ভেক্টর এমবেডিং সহ একাধিক কাজ
এই ভেক্টর এম্বেডিং আমাদের একাধিক কাজ করতে সাহায্য করে:
- তথ্য পুনরুদ্ধার: এই শক্তিশালী কৌশলগুলির সাহায্যে, আমরা প্রভাবশালী সার্চ ইঞ্জিনগুলি তৈরি করতে পারি যা আমাদের সংরক্ষণ করা ফাইল, নথি বা মিডিয়া থেকে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে প্রতিক্রিয়া খুঁজে পেতে সাহায্য করতে পারে
- সাদৃশ্য অনুসন্ধান অপারেশন: এটি সুসংগঠিত এবং সূচিবদ্ধ; এটি আমাদের ভেক্টর ডেটাতে বিভিন্ন ঘটনার মধ্যে মিল খুঁজে পেতে সাহায্য করে।
- শ্রেণিবিন্যাস এবং ক্লাস্টারিং: এই এমবেডিং কৌশলগুলি ব্যবহার করে, আমরা প্রাসঙ্গিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং গোষ্ঠীকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং তাদের শ্রেণীবদ্ধ করতে এই মডেলগুলি সম্পাদন করতে পারি।
- সুপারিশ সিস্টেম: যেহেতু এম্বেডিং কৌশলগুলি সঠিকভাবে সংগঠিত হয়, তাই এটি ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে পণ্য, মিডিয়া এবং নিবন্ধগুলিকে সঠিকভাবে সম্পর্কিত সুপারিশ সিস্টেমের দিকে নিয়ে যায়।
- অনুভূতির বিশ্লেষণ: এই এমবেডিং মডেলটি আমাদেরকে সেন্টিমেন্ট সল্যুশন শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং বের করতে সাহায্য করে।
ইন্ডেক্সিং প্রয়োজনীয়তা
আমরা জানি, সূচীটি প্রথাগত ডাটাবেসে সারণী থেকে অনুসন্ধানের ডেটা উন্নত করবে, ভেক্টর-ডাটাবেসের মতোই, এবং সূচীকরণ বৈশিষ্ট্যের ব্যবস্থা করবে।
ভেক্টর ডাটাবেসগুলি "ফ্ল্যাট সূচকগুলি" প্রদান করে যা ভেক্টর এমবেডিংয়ের সরাসরি উপস্থাপনা। অনুসন্ধান ক্ষমতা ব্যাপক, এবং এটি প্রাক-প্রশিক্ষিত ক্লাস্টার ব্যবহার করে না। এটি প্রতিটি একক ভেক্টর এমবেডিং জুড়ে সঞ্চালিত কোয়েরি ভেক্টর সঞ্চালিত করে এবং প্রতিটি জোড়ার জন্য K দূরত্ব গণনা করা হয়।
- এই সূচকের সহজতার কারণে, নতুন সূচক তৈরি করতে ন্যূনতম গণনা প্রয়োজন।
- প্রকৃতপক্ষে, একটি সমতল সূচক কার্যকরভাবে প্রশ্নগুলি পরিচালনা করতে পারে এবং দ্রুত পুনরুদ্ধারের সময় প্রদান করতে পারে।
শব্দার্থক এবং সাদৃশ্য অনুসন্ধান বোঝা
আমরা ভেক্টর ডাটাবেসে দুটি ভিন্ন অনুসন্ধান করি: শব্দার্থগত এবং সাদৃশ্য অনুসন্ধান।
- শব্দার্থিক অনুসন্ধান: তথ্য অনুসন্ধান করার সময়, কীওয়ার্ড দ্বারা অনুসন্ধানের পরিবর্তে, আপনি অর্থপূর্ণ কথোপকথনের পদ্ধতির ভিত্তিতে সেগুলি খুঁজে পেতে পারেন। সিস্টেমে ইনপুট প্রেরণে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই অনুসন্ধানটি নিঃসন্দেহে উচ্চ-মানের অনুসন্ধান এবং ফলাফলের অনুমতি দেয় যা উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন, এসইও, পাঠ্য প্রজন্ম এবং সংক্ষিপ্তসারের জন্য খাওয়ানো যেতে পারে।
- সাদৃশ্য অনুসন্ধান: সর্বদা ডেটা বিশ্লেষণে, সাদৃশ্য অনুসন্ধান অসংগঠিত, অনেক ভাল-প্রদত্ত ডেটাসেটের জন্য অনুমতি দেয়। ভেক্টর ডাটাবেস সম্পর্কে, আমাদের অবশ্যই দুটি ভেক্টরের ঘনিষ্ঠতা এবং কীভাবে তারা একে অপরের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করতে হবে: টেবিল, পাঠ্য, নথি, চিত্র, শব্দ এবং অডিও ফাইল। বোঝার প্রক্রিয়ায়, প্রদত্ত ডেটাসেটের ডেটা অবজেক্টের মধ্যে সাদৃশ্য হিসাবে ভেক্টরগুলির মধ্যে মিল প্রকাশ করা হয়। এই অনুশীলন আমাদের মিথস্ক্রিয়া বুঝতে, নিদর্শন সনাক্ত করতে, অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এবং প্রয়োগের দৃষ্টিকোণ থেকে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। শব্দার্থ এবং সাদৃশ্য অনুসন্ধান আমাদের শিল্প সুবিধার জন্য নীচের অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করতে সাহায্য করবে৷
- তথ্য আহরণ: ওপেন এআই এবং ভেক্টর ডেটাবেস ব্যবহার করে, আমরা ভেক্টর ডিবি-র ভিতরে ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী বা শেষ ব্যবহারকারীদের প্রশ্ন এবং সূচীকৃত নথি ব্যবহার করে তথ্য পুনরুদ্ধারের জন্য অনুসন্ধান ইঞ্জিন তৈরি করব।
- শ্রেণিবিন্যাস এবং ক্লাস্টারিং:অনুরূপ ডেটা পয়েন্ট বা অবজেক্টের গোষ্ঠীকে শ্রেণীবদ্ধ করা বা ক্লাস্টার করা ভাগ করা বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে একাধিক বিভাগে তাদের বরাদ্দ করা জড়িত।
- অসঙ্গতি সনাক্তকরণ: ডেটা পয়েন্টের মিল পরিমাপ করে এবং অনিয়ম চিহ্নিত করে স্বাভাবিক প্যাটার্ন থেকে অস্বাভাবিকতা আবিষ্কার করা।
ভেক্টর ডাটাবেসে সাদৃশ্য পরিমাপের প্রকার
পরিমাপের পদ্ধতিগুলি ডেটার প্রকৃতি এবং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে। সাধারণত, মেশিন লার্নিংয়ের সাথে মিল এবং পরিচিতি পরিমাপ করতে তিনটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
ইউক্লিডীয় দূরত্ব
সহজ ভাষায়, দুটি ভেক্টরের মধ্যে দূরত্ব হল দুটি ভেক্টর বিন্দুর মধ্যকার সরলরেখার দূরত্ব যা st পরিমাপ করে।
বিন্দু পণ্য
এটি আমাদের দুটি ভেক্টরের মধ্যে সারিবদ্ধতা বুঝতে সাহায্য করে, এটি নির্দেশ করে যে তারা একই দিকে নির্দেশ করে, বিপরীত দিকে, নাকি একে অপরের সাথে লম্ব।
কোসাইন সাদৃশ্য
এটি চিত্রে দেখানো হিসাবে দুটি ভেক্টরের মধ্যে কোণ ব্যবহার করে তাদের সাদৃশ্য মূল্যায়ন করে। এই ক্ষেত্রে, ভেক্টরগুলির মান এবং মাত্রা নগণ্য এবং ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করে না; গণনায় শুধুমাত্র কোণ বিবেচনা করা হয়।
প্রথাগত ডাটাবেস সঠিক SQL স্টেটমেন্ট মেলে অনুসন্ধান করুন এবং ট্যাবুলার ফরম্যাটে ডেটা পুনরুদ্ধার করুন। একই সময়ে, আমরা প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল ব্যবহার করে সরল ইংরেজিতে ইনপুট কোয়েরির সাথে সবচেয়ে অনুরূপ ভেক্টর অনুসন্ধান করার ভেক্টর ডেটাবেসগুলির সাথে মোকাবিলা করি। ডাটাবেস অনুরূপ ডেটা খুঁজে পেতে আনুমানিক নিকটতম প্রতিবেশী (ANN) অনুসন্ধান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। সর্বদা উচ্চ কর্মক্ষমতা, নির্ভুলতা, এবং প্রতিক্রিয়া সময় যুক্তিসঙ্গতভাবে সঠিক ফলাফল প্রদান.
ওয়ার্কিং মেকানিজম
- ভেক্টর ডেটাবেসগুলি প্রথমে ডেটা এম্বেডিং ভেক্টরে রূপান্তর করে, ভেক্টর ডেটাবেসে সংরক্ষণ করে এবং দ্রুত অনুসন্ধানের জন্য সূচী তৈরি করে।
- অ্যাপ্লিকেশন থেকে একটি প্রশ্ন এমবেডিং ভেক্টরের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করবে, একটি সূচক ব্যবহার করে ভেক্টর ডাটাবেসে নিকটতম প্রতিবেশী বা অনুরূপ ডেটা অনুসন্ধান করবে এবং অ্যাপ্লিকেশনে পাস করা ফলাফলগুলি পুনরুদ্ধার করবে।
- ব্যবসার প্রয়োজনীয়তার ভিত্তিতে, পুনরুদ্ধার করা ডেটা সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত, বিন্যাসিত এবং শেষ ব্যবহারকারীর পক্ষ বা প্রশ্ন বা অ্যাকশন (গুলি) ফিডে প্রদর্শিত হবে।
একটি ভেক্টর ডাটাবেস তৈরি করা
এর সাথে সংযোগ করা যাক Pinecone.
আপনি Google, GitHub, বা Microsoft ID ব্যবহার করে Pinecone এর সাথে সংযোগ করতে পারেন।
আপনার ব্যবহারের জন্য একটি নতুন ব্যবহারকারী লগইন তৈরি করুন।
সফল লগইন করার পরে, আপনি সূচী পাতায় অবতরণ করবেন; আপনি আপনার ভেক্টর ডাটাবেসের উদ্দেশ্যে একটি সূচক তৈরি করতে পারেন। Create Index বাটনে ক্লিক করুন।
নাম এবং মাত্রা প্রদান করে আপনার নতুন সূচক তৈরি করুন।
সূচী তালিকা পৃষ্ঠা,
সূচকের বিবরণ - নাম, অঞ্চল এবং পরিবেশ - মডেল বিল্ডিং কোড থেকে আমাদের ভেক্টর ডাটাবেস সংযোগ করতে আমাদের এই সমস্ত বিবরণ প্রয়োজন।
প্রকল্প সেটিংস বিশদ,
আপনি প্রকল্পের উদ্দেশ্যে একাধিক সূচী এবং কীগুলির জন্য আপনার পছন্দগুলি আপগ্রেড করতে পারেন।
এখন পর্যন্ত, আমরা পাইনকোনে ভেক্টর ডাটাবেস সূচক এবং সেটিংস তৈরি করার বিষয়ে আলোচনা করেছি।
পাইথন ব্যবহার করে ভেক্টর ডাটাবেস বাস্তবায়ন
এখন কিছু কোডিং করা যাক.
লাইব্রেরি আমদানি করা হচ্ছে
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
OpenAI এবং ভেক্টর ডাটাবেসের জন্য API কী প্রদান করা হচ্ছে
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxxxxxxx"
PINECONE_API_KEY = os.environ.get('PINECONE_API_KEY', 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')
PINECONE_API_ENV = os.environ.get('PINECONE_API_ENV', 'gcp-starter')
api_keys="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
llm = OpenAI(OpenAI=api_keys, temperature=0.1)
এলএলএম শুরু করা
llm=OpenAI(openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],temperature=0.6)
পাইনেকোন শুরু করা
import pinecone
pinecone.init(
api_key=PINECONE_API_KEY,
environment=PINECONE_API_ENV
index_name = "demoindex"
ভেক্টর ডাটাবেস তৈরির জন্য .csv ফাইল লোড করা হচ্ছে
from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
loader = CSVLoader(file_path="/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv"
,source_column="name")
data = loader.load()
খণ্ডে পাঠ্য বিভক্ত
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=20)
text_chunks = text_splitter.split_documents(data)
টেক্সট_খন্ডে টেক্সট খোঁজা
text_chunks
আউটপুট
নথি 100nrecommendation: Kids', Metadata={ 'উৎস': '70% ব্রান', 'সারি': 4}), , …..
বিল্ডিং এম্বেডিং
embeddings = OpenAIEmbeddings()
'ডেটা' থেকে ভেক্টর ডাটাবেসের জন্য একটি পাইনকোন উদাহরণ তৈরি করুন
vectordb = Pinecone.from_documents(text_chunks,embeddings,index_name="demoindex")
ভেক্টর ডাটাবেস অনুসন্ধানের জন্য একটি পুনরুদ্ধার তৈরি করুন।
retriever = vectordb.as_retriever(score_threshold = 0.7)
ভেক্টর ডাটাবেস থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করা হচ্ছে
rdocs = retriever.get_relevant_documents("Cocoa Puffs")
rdocs
প্রম্পট ব্যবহার করে ডেটা পুনরুদ্ধার করুন
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = """Given the following context and a question,
generate an answer based on this context only.
,Please state "I don't know." Don't try to make up an answer.
CONTEXT: {context}
QUESTION: {question}"""
PROMPT = PromptTemplate(
template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]
)
chain_type_kwargs = {"prompt": PROMPT}
from langchain.chains import RetrievalQA
chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
input_key="query",
return_source_documents=True,
chain_type_kwargs=chain_type_kwargs)
এর তথ্য অনুসন্ধান করা যাক.
chain('Can you please provide cereal recommendation for Kids?')
কোয়েরি থেকে আউটপুট
{'query': 'Can you please provide cereal recommendation for Kids?',
'result': [Document(page_content='name: Crispixnmfr: Kntype: Cncalories: 110nprotein: 2nfat: 0nsodium: 220nfiber: 1ncarbo: 21nsugars: 3npotass: 30nvitamins: 25nshelf: 3nweight: 1ncups: 1nrating: 46.895644nrecommendation: Kids', metadata={'row': 21.0, 'source': '/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv'}), ..]
উপসংহার
আশা করি আপনি বুঝতে পারবেন কিভাবে ভেক্টর ডাটাবেস কাজ করে, তাদের উপাদান, আর্কিটেকচার, এবং জেনারেটিভ AI সমাধানে ভেক্টর ডেটাবেসের বৈশিষ্ট্য। বুঝুন কিভাবে ভেক্টর ডাটাবেস প্রচলিত ডাটাবেস থেকে আলাদা এবং প্রচলিত ডাটাবেস উপাদানের সাথে তুলনা করুন। প্রকৃতপক্ষে, উপমা আপনাকে ভেক্টর ডাটাবেস আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে। পাইনকোন ভেক্টর ডাটাবেস এবং ইনডেক্সিং পদক্ষেপগুলি আপনাকে একটি ভেক্টর ডাটাবেস তৈরি করতে এবং নিম্নলিখিত কোড বাস্তবায়নের জন্য কী আনতে সাহায্য করবে।
কী Takeaways
- স্ট্রাকচার্ড, আনস্ট্রাকচার্ড এবং সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা সহ কম্প্যাক্টেবল।
- এটি এম্বেডিং কৌশল এবং অত্যন্ত সূচীযুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলিকে অভিযোজিত করে।
- মিথস্ক্রিয়াগুলি একটি প্রম্পট ব্যবহার করে প্লেইন টেক্সটের মাধ্যমে ঘটে (যেমন, ইংরেজি)। এবং গাণিতিক উপস্থাপনায় ডেটা সংরক্ষণ করা হয়।
- ইউক্লিডীয় দূরত্ব, কোসাইন সাদৃশ্য এবং ডট প্রোডাক্টের মাধ্যমে ভেক্টর ডেটাবেসে সাদৃশ্যতা ক্যালিব্রেট করে।
সচরাচর জিজ্ঞাস্য
উ: একটি ভেক্টর ডাটাবেস মহাকাশে ডেটা সংগ্রহ করে। এটি গাণিতিক উপস্থাপনায় ডেটা রাখে। যেহেতু ডাটাবেসে সংরক্ষিত ফরম্যাটটি খোলা এআই মডেলের জন্য আগের ইনপুটগুলি মুখস্থ করা সহজ করে তোলে এবং আমাদের ওপেন এআই অ্যাপ্লিকেশনকে জ্ঞানীয় অনুসন্ধান, সুপারিশ, এবং ডিজিটালি রূপান্তরিত শিল্পে বিভিন্ন-ব্যবহারের ক্ষেত্রে সুনির্দিষ্ট পাঠ্য তৈরি করার অনুমতি দেয়।
A. কিছু বৈশিষ্ট্য হল: 1. এটি এই ভেক্টর এম্বেডিংয়ের শক্তিকে কাজে লাগায়, যার ফলে একটি বিশাল ডেটাসেট জুড়ে ইন্ডেক্সিং এবং অনুসন্ধান করা হয়। 2. স্ট্রাকচার্ড, আনস্ট্রাকচার্ড এবং সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা সহ কম্প্যাক্টেবল। 3. একটি ভেক্টর ডাটাবেস শত-মাত্রাযুক্ত উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টরের মাধ্যমে ডেটা সংগঠিত করে
উ: ডেটাবেস ==> সংগ্রহ
টেবিল==> ভেক্টর স্পেস
সারি==>সেক্টর
কলাম ==>মাত্রা
প্রথাগত ডাটাবেসের মতো ভেক্টর ডাটাবেসে সন্নিবেশ করা এবং মুছে ফেলা সম্ভব।
আপডেট এবং যোগদান সুযোগ নেই.
- দ্রুত ব্যাপক তথ্য সংগ্রহের জন্য তথ্য পুনরুদ্ধার।
- বিশাল আকারের নথি থেকে শব্দার্থিক এবং সাদৃশ্য অনুসন্ধান অপারেশন।
- শ্রেণিবিন্যাস এবং ক্লাস্টারিং অ্যাপ্লিকেশন।
- সুপারিশ এবং সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ সিস্টেম.
A5: সাদৃশ্য পরিমাপ করার জন্য নীচে তিনটি পদ্ধতি রয়েছে:
- ইউক্লিডীয় দূরত্ব
- কোসাইন সাদৃশ্য
- বিন্দু পণ্য
এই নিবন্ধে দেখানো মিডিয়া Analytics বিদ্যার মালিকানাধীন নয় এবং লেখকের বিবেচনার ভিত্তিতে ব্যবহার করা হয়।
সংশ্লিষ্ট
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/vector-databases-in-generative-ai-solutions/
- : আছে
- : হয়
- :না
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 12
- 13
- 46
- 7
- 8
- 9
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- অ্যাক্সেস করা
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- দিয়ে
- রূপান্তর
- যোগ
- প্রভাবিত
- AI
- এআই মডেল
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- শ্রেণীবিন্যাস
- সব
- জোট
- অনুমতি
- অনুমতি
- বরাবর
- সর্বদা
- মধ্যে
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ বিদ্যা
- এবং
- উত্তর
- কোন
- API
- আপাত
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন নির্দিষ্ট
- অ্যাপ্লিকেশন
- আনুমানিক
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- আয়োজিত
- বিন্যাস
- প্রবন্ধ
- প্রবন্ধ
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কৃত্রিম গোয়েন্দা এবং মেশিন লার্নিং
- AS
- আ
- নির্ণয়
- সমিতি
- At
- অডিও
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- ভিত্তি
- BE
- পরিণত
- হয়ে
- আচরণ
- পিছনে
- হচ্ছে
- নিচে
- সুবিধা
- উত্তম
- মধ্যে
- ব্লগাথন
- আনা
- নির্মাণ করা
- ভবন
- ব্যবসায়
- বোতাম
- by
- গণিত
- হিসাব
- নামক
- CAN
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- গ্রেপ্তার
- কেস
- মামলা
- বিভাগ
- চেন
- চেইন
- বৈশিষ্ট্য
- নির্মলতা
- শ্রেণীবিন্যাস
- শ্রেণীভুক্ত করা
- ক্লিক
- থলোথলো
- কোড
- কোডিং
- জ্ঞানীয়
- সংগ্রহ
- সাধারণভাবে
- নিচ্ছিদ্র
- তুলনা করা
- তুলনা
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- উপাদান
- ব্যাপক
- গণনা
- গণনা
- সংযোগ করা
- সংযোজক
- বিবেচনা
- বিবেচিত
- ধারণ করা
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- প্রচলিত
- কথোপকথন
- রূপান্তর
- অনুরূপ
- পারা
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃজনশীলতা
- ক্রেতা
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা পয়েন্ট
- তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- ডেটাসেট
- লেনদেন
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- দাবি
- প্রবাহ
- ফন্দিবাজ
- আকাঙ্ক্ষিত
- বিস্তারিত
- সনাক্তকরণ
- উন্নত
- ভিন্ন
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- ডিজিটালরূপে
- মাত্রা
- মাত্রা
- সরাসরি
- অভিমুখ
- দিকনির্দেশ
- আবিষ্কার
- বিচক্ষণতা
- আলোচনা করা
- আলোচনা
- প্রদর্শিত
- দূরত্ব
- do
- কাগজপত্র
- না
- ডন
- DOT
- প্রগতিশীল
- পরিবর্তনশীল
- e
- প্রতি
- আরাম
- সহজ
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষতা
- দক্ষ
- পারেন
- উপাদান
- এম্বেডিং
- সক্ষম করা
- শেষ
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- ইঞ্জিন
- ইংরেজি
- নিশ্চিত
- পরিবেশ
- সারমর্ম
- অপরিহার্য
- থার (eth)
- এমন কি
- নব্য
- এক্সিকিউট
- ব্যায়াম
- এক্সপ্লোরিং
- নির্যাস
- সহজতর করা
- ঘনিষ্ঠতা
- এ পর্যন্ত
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিপালিত
- ব্যক্তিত্ব
- ফাইল
- নথি পত্র
- আবিষ্কার
- প্রথম
- ফ্ল্যাট
- অনুসরণ
- জন্য
- একেবারে পুরোভাগ
- ফর্ম
- বিন্যাস
- বিনামূল্যে
- থেকে
- ভবিষ্যৎ
- ফাঁক
- উত্পাদন করা
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- রীতি
- GitHub
- দাও
- প্রদত্ত
- গুগল
- গ্রুপ
- গ্রুপের
- হাতল
- ঘটা
- আছে
- সাহায্য
- সাহায্য
- এখানে
- উচ্চ
- উচ্চস্তর
- অত্যন্ত
- ঐতিহাসিক
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- প্রচুর
- শত শত
- i
- ID
- সনাক্ত করা
- if
- চিত্র
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- আমদানি
- উন্নত করা
- in
- ক্রমবর্ধমানভাবে
- সূচক
- সূচীবদ্ধ
- ইনডেক্স
- ইঙ্গিত
- ইন্ডিসিস
- শিল্প
- শিল্প
- প্রভাবশালী
- তথ্য
- সহজাত
- উদ্ভাবনী
- ইনপুট
- ইনপুট
- সন্নিবেশ
- ভিতরে
- অর্ন্তদৃষ্টি
- উদাহরণ
- পরিবর্তে
- বুদ্ধিমত্তা
- গর্ভনাটিকা
- মিথষ্ক্রিয়া
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- মধ্যে
- জটিলতা
- জড়িত
- IT
- এর
- জবস
- যোগদানের
- আমাদের সাথে যোগ দাও
- যাত্রা
- মাত্র
- চাবি
- কী
- কীওয়ার্ড
- কিডস
- জানা
- লেবেল
- জমি
- ভূদৃশ্য
- বড়
- নেতৃত্ব
- বিশালাকার
- শিক্ষা
- লেভারেজ
- ওঠানামায়
- মত
- তালিকা
- লোডার
- যুক্তিবিদ্যা
- লগইন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- মুখ্য
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- ম্যানুয়ালি
- উত্পাদক
- মানচিত্র
- বৃহদায়তন
- ম্যাচ
- গাণিতিক
- অর্থপূর্ণ
- মাপ
- পরিমাপ
- পরিমাপ
- পদ্ধতি
- মিডিয়া
- মার্জ
- প্রণালী বিজ্ঞান
- পদ্ধতি
- মাইক্রোসফট
- যত্সামান্য
- মডেল
- মডেল
- অধিক
- পরন্তু
- সেতু
- অনেক
- বহু
- অবশ্যই
- নাম
- প্রকৃতি
- প্রয়োজন
- নতুন
- এখন
- অনেক
- লক্ষ্য
- বস্তু
- of
- অর্পণ
- on
- ONE
- ওগুলো
- অনলাইন
- কেবল
- খোলা
- OpenAI
- অপারেশনস
- বিপরীত
- or
- সংগঠন
- সংগঠিত
- আয়োজন
- মূল
- OS
- অন্যান্য
- আমাদের
- মালিক হয়েছেন
- পৃষ্ঠা
- যুগল
- অংশ
- গৃহীত
- পাসিং
- নিদর্শন
- নির্ভুল
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- সম্পাদিত
- সঞ্চালিত
- পরিপ্রেক্ষিত
- দৃষ্টিকোণ
- ছবি
- কেঁদ্রগত
- সমভূমি
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নাটক
- দয়া করে
- বিন্দু
- পয়েন্ট
- সম্ভব
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- ক্ষমতাশালী
- ব্যবহারিক
- বাস্তবিক দরখাস্তগুলো
- যথাযথ
- অবিকল
- পছন্দগুলি
- আগে
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- পণ্য
- পণ্য
- প্রকল্প
- বিশিষ্ট
- অনুরোধ জানানো
- সঠিকভাবে
- বৈশিষ্ট্য
- সম্পত্তি
- প্রদান
- প্রদানের
- বিধান
- প্রকাশিত
- পাফ
- উদ্দেশ্য
- উদ্দেশ্য
- পরিমাণ
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- দ্রুততর
- দ্রুত
- দ্রুত
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- সংক্রান্ত
- এলাকা
- সম্পর্ক
- সম্পর্ক
- প্রাসঙ্গিক
- প্রতিনিধিত্ব
- প্রতিনিধিত্ব
- প্রতিনিধিত্ব করে
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলাফল
- প্রকাশিত
- ভূমিকা
- সারিটি
- s
- একই
- বিজ্ঞান
- সুযোগ
- সার্চ
- সার্চ ইঞ্জিন
- অনুসন্ধান
- অনুসন্ধানের
- অনুভূতি
- এসইও
- সেটিংস
- আকৃতি
- রুপায়ণ
- ভাগ
- বালুচর
- সংক্ষিপ্ত
- প্রদর্শিত
- শো
- পাশ
- অনুরূপ
- মিল
- সহজ
- থেকে
- একক
- আয়তন
- So
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- উৎস
- স্থান
- নির্দিষ্ট
- স্পীড
- বিভক্ত করা
- spotting
- এসকিউএল
- রাষ্ট্র
- বিবৃতি
- বিবৃতি
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- গঠন
- কাঠামোবদ্ধ
- অধ্যয়ন
- পরবর্তীকালে
- সফল
- Synergy
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- T
- টেবিল
- TAG
- কাজ
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিক
- শর্তাবলী
- পাঠ
- পাঠ্য প্রজন্ম
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- তাদের
- তাহাদিগকে
- এইগুলো
- তারা
- এই
- তিন
- দ্বারা
- সময়
- বার
- থেকে
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- রুপান্তর
- রুপান্তর
- রূপান্তরিত
- রুপান্তরিত
- চেষ্টা
- দুই
- ধরনের
- পরিণামে
- বোঝা
- বোধশক্তি
- স্বপ্নাতীত
- আনলক
- উদ্ঘাটন
- আপডেট
- আপগ্রেড
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- চলিত
- মানগুলি
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- খুব
- অত্যাবশ্যক
- vs
- ছিল
- we
- webp
- ভাল-সংজ্ঞায়িত
- ছিল
- কি
- কিনা
- যে
- যখন
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কাজ
- would
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet