В векторе: Логотип в векторе: особенности, как создать и где скачать бесплатно

Рисуем в векторе используя графический планшет

Начнем с того, что цифровые изображения можно разделить на растровые и векторные. Большинство привычных нам программ, где мы чаще всего рисуем, функционируют в растровом режиме (Adobe Photoshop, Krita, SAI Paint Tool и др.). Есть программы, совмещающие оба формата, например Autodesk SketchBook. Adobe Illustrator и CorelDRAW – программы исключительно для векторной графики. В чем же ее преимущество перед растром? Точнее – в чем разница и почему существуют оба формата? Растровое изображение состоит из множества точек, что позволяет создавать сложные рисунки с невероятными переходами цветов. Но чем больше размер растрового арта – тем тяжелее файл, тем сложнее работать с ним и пересылать. Растр сложнее изменять, редактировать. Векторное изображение состоит из простых геометрических фигур: линии, кривые Безье, многоугольники, окружности и т. д. Это дает нам возможность легко изменять и масштабировать арт, при этом его вес будет оставаться небольшим.

   Векторная графика сама по себе проста на вид, в несколько кликов легко может быть переведена в растр, а вот наоборот сделать очень сложно, тем более сохранить всю сложность растрового рисунка сохранить в векторе зачастую не получится. Но давайте попробуем это сделать? И даже немного усложним задачу – переведем в вектор рисунок, выполненный на бумаге.

Поскольку задачу мы хотим решить максимально быстро и эффективно, а главное – максимально качественно, то без графического планшета XPPen нам не обойтись. Для работы в векторе не важно наличие наклона пера, но наличие у планшета кнопок экспресс-управления упростит задачу.

Первым делом нам нужно выбрать рисунок, который будем переводить в вектор.

У меня это вот такой милый мальчик с радужной чёлкой. Далее фотографируете его или сканируйте, и загружаете в свой компьютер/ноутбук. Так мы получили уже готовое растровое изображение.

1. Открываем Adobe Illustrator (или другой векторный графический реактор) и перетаскиваем рисунок в программу.

2. Далее кликаем на наш рисунок и сверху автоматически откроется вот такая верхняя панель, нажимаем на стрелочку возле «Трассировка изображения», откроются стили трассировки.

3. Здесь можно выбрать любой стиль, который больше подходит Вашей работе. К примеру, у меня работа состоит из небольшого количества линий и использован в основном чёрный цвет, но, чтобы сохранить цвета на чёлке, я решила выбрать стиль «Фотография низкой точности». 

4. Кликаем на «Разобрать» и видим, что рисунок разбился на разные участки.

5. Двойным кликом кнопки на пере графического планшета 9кнопки, выполняющей функцию кнопки мыши) по любому участку Вы можете выделить его. Мы видим, что на рисунке появились тёмные пятна по краям, это последствие фотографии/скана. Выделаем их и удаляем с помощью клавиши Back Space.

6. Теперь фон чистый, и мы можем изменить цвета у линий на рисунке.

7. 2 раза кликаем на линию, чтобы выделить её. Далее в левой панели управления программы нажимаем на квадратик с цветом, открывается палитра, выбираем нужный, у меня это чёрный. И делаем такое действие с оставшимися участками. Чтобы выделить сразу несколько линий зажмите клавишу Shift.

8. Теперь можем порисовать с помощью графического планшета. В левой панели выберете инструмент «Кисть» или нажмите клавишу «B». Так же в левой панели внизу в нижнем квадратике можно выбрать другой цвет, а в верхней панели в «Обводке» выбрать размер кисти. С помощью пера начинаем прорисовывать детали и завершать нашу работу. 

9. Я лишь немного дорисовала мальчика, но Вы можете закончить работу совершенно иначе :)

10. Теперь приступим к сохранению. Ваша работа состоит из вектора, а значит очень высокого качества. Можете сохранить в формате AI, чтобы потом продолжить с ним работать или сохранить в формате PDF (это единственный формат, где Вы можете просмотреть свою работу. )
Нажимаем на «Файл», затем «Сохранить как» и выбираем формат PDF.

11. Оставляем стандартные настройки и кликаем сохранить PDF. Рисунок готов!

Если Вы хотите сохранить файл для соцсетей, то перейдите в онлайн конвертор в интернете, набрав в поисковой строке браузера «Конвертировать PDF в JPG», перейдите на любую ссылку, например на сайт 123APPS, выберете файл и после конвертации сохраните его.

Автор: Шашкова Есения

все статьи

Чем отличается графический планшет от обычного планшета

29.06.2023

Разбираемся в разнице между планшетом графическим и обычным, их функционалом и потенциальными возможностями.

Подробнее

Зачем нужен ролик на планшетах, режимы и функции

22.06.2023

На некоторых моделях XPPen есть ролик (Red dial или аналогичный). Разберемся зачем он нужен?

Подробнее

7 причин перейти из традишки в цифру

15.06.2023

Все еще сомневаетесь переходить ли на цифру? Только посмотрите, сколько возможностей вас ждет в мире цифровой живописи!

Подробнее

В «Векторе» рассказали об особенностях птичьего гриппа H5N1

https://ria. ru/20230131/gripp-1848729429.html

В «Векторе» рассказали об особенностях птичьего гриппа H5N1

В «Векторе» рассказали об особенностях птичьего гриппа H5N1 — РИА Новости, 31.01.2023

В «Векторе» рассказали об особенностях птичьего гриппа H5N1

Птичий грипп H5N1 представляет опасность для людей, он передается от животных к человеку, но случаев передачи от человека к человеку пока не отмечалось,… РИА Новости, 31.01.2023

2023-01-31T16:49

2023-01-31T16:49

2023-01-31T16:58

здоровье — общество

россия

федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (роспотребнадзор)

государственный научный центр вирусологии и биотехнологий «вектор»

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/03/0b/1600731487_0:160:3075:1890_1920x0_80_0_0_2b11b2717f5234ebd869b1fea328f55d.jpg

МОСКВА, 31 янв — РИА Новости. Птичий грипп H5N1 представляет опасность для людей, он передается от животных к человеку, но случаев передачи от человека к человеку пока не отмечалось, сообщили журналистам в ГНЦ «Вектор» Роспотребнадзора. Ранее сообщалось о вспышке опасного птичьего гриппа H5N1 в Испании. «Птичий грипп H5N1, безусловно, представляет опасность для людей. Он передается от животных к человеку, но случаев передачи от человека к человеку пока не зафиксировано», — говорится в сообщении. Ветеринары и медработники в РФ строго следуют установленным инструкциям и нормативам в случае выявления этой инфекции среди пернатых, а также для недопущения заболевания людей, уточнили в центре. Данный штамм гриппа опасен быстрым распространением по нижним отделам дыхательных путей, в ходе которого он вызывает вирусную пневмонию, острый респираторный дистресс-синдром, отметили в «Векторе». «Впервые о вспышках этого высокопатогенного гриппа птиц заговорили в 1996 году. С 2003 года случаи заболевания стали регистрироваться у людей, которые по роду своей деятельности имели близкий контакт с птицей», — пояснили в центре.

https://ria.ru/20230124/tyuleni-1847057578.html

https://ria.ru/20230130/norki-1847957922.html

россия

РИА Новости

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2023

Ольга Фомченкова

Ольга Фомченкова

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

1920

1080

true

1920

1440

true

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/03/0b/1600731487_173:0:2904:2048_1920x0_80_0_0_4d0803d8a9043f3248b6f304705cd266.jpg

1920

1920

true

РИА Новости

1

5

4.7

96

internet-group@rian. ru

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Ольга Фомченкова

здоровье — общество, россия, федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (роспотребнадзор), государственный научный центр вирусологии и биотехнологий «вектор»

Здоровье — Общество, Россия, Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор), Государственный научный центр вирусологии и биотехнологий «Вектор»

МОСКВА, 31 янв — РИА Новости. Птичий грипп H5N1 представляет опасность для людей, он передается от животных к человеку, но случаев передачи от человека к человеку пока не отмечалось, сообщили журналистам в ГНЦ «Вектор» Роспотребнадзора.

Ранее сообщалось о вспышке опасного птичьего гриппа H5N1 в Испании.

«

«Птичий грипп H5N1, безусловно, представляет опасность для людей. Он передается от животных к человеку, но случаев передачи от человека к человеку пока не зафиксировано», — говорится в сообщении.

Ветеринары и медработники в РФ строго следуют установленным инструкциям и нормативам в случае выявления этой инфекции среди пернатых, а также для недопущения заболевания людей, уточнили в центре.

Экологи обнаружили вирус птичьего гриппа у погибших на Каспии тюленей

24 января, 13:24

Данный штамм гриппа опасен быстрым распространением по нижним отделам дыхательных путей, в ходе которого он вызывает вирусную пневмонию, острый респираторный дистресс-синдром, отметили в «Векторе».

«Впервые о вспышках этого высокопатогенного гриппа птиц заговорили в 1996 году. С 2003 года случаи заболевания стали регистрироваться у людей, которые по роду своей деятельности имели близкий контакт с птицей», — пояснили в центре.

Страшнее испанки и COVID-19. В Европе произошла вспышка опасного вируса

30 января, 08:00

Что такое база данных векторов?

Мы находимся в эпицентре революции ИИ. Он переворачивает любую отрасль, к которой прикасается, обещая великие инновации, но также ставит новые задачи. Эффективная обработка данных стала как никогда важной для приложений, включающих большие языковые модели, генеративный ИИ и семантический поиск.

Все эти новые приложения основаны на векторных вложениях , типе представления данных, которое несет в себе семантическую информацию, которая имеет решающее значение для понимания ИИ и поддержания долговременной памяти, которую он может использовать при выполнении сложных задач.

Вложения генерируются моделями ИИ (такими как модели больших языков) и имеют большое количество атрибутов или функций, что затрудняет управление их представлением. В контексте искусственного интеллекта и машинного обучения эти функции представляют различные измерения данных, необходимые для понимания закономерностей, взаимосвязей и лежащих в их основе структур.

Вот почему нам нужна специализированная база данных, разработанная специально для работы с данными такого типа. Векторные базы данных , такие как Pinecone, выполняют это требование, предлагая оптимизированные возможности хранения и запросов для встраивания. Векторные базы данных имеют возможности традиционной базы данных, отсутствующие в автономных векторных индексах, и специализацию по работе с векторными вложениями, которой не хватает традиционным скалярным базам данных.

Проблема работы с векторными вложениями заключается в том, что традиционные скалярные базы данных не могут справиться со сложностью и масштабом таких данных, что затрудняет извлечение информации и выполнение анализа в реальном времени. Именно здесь вступают в игру векторные базы данных — они специально разработаны для обработки данных такого типа и обеспечивают производительность, масштабируемость и гибкость, необходимые для максимально эффективного использования ваших данных.

С векторной базой данных мы можем добавлять в наши ИИ расширенные функции, такие как поиск семантической информации, долговременная память и многое другое. Диаграмма ниже дает нам лучшее понимание роли векторных баз данных в этом типе приложений:

Давайте разберем это:

1. Сначала мы используем модель встраивания для создания векторных вложений для контента . мы хотим проиндексировать.

2. векторное вложение вставляется в векторную базу данных с некоторой ссылкой на исходный контент , из которого было создано встраивание.

3. Когда приложение выдает запрос, мы используем ту же модель вложения для создания вложений для запроса и используем эти вложения для запроса к базе данных для подобных векторных вложений. И, как упоминалось ранее, подобные вложения связаны с исходным контентом 9.0006, который использовался для их создания.

В чем разница между векторным индексом и векторной базой данных?

Автономные векторные индексы, такие как FAISS (поиск подобия ИИ в Facebook), могут значительно улучшить поиск и извлечение векторных вложений, но им не хватает возможностей, существующих в любой базе данных. Векторные базы данных, с другой стороны, специально созданы для управления векторными вложениями , что дает несколько преимуществ по сравнению с использованием автономных векторных индексов:

1. Управление данными: Векторные базы данных предлагают хорошо известные и простые в использовании функции для хранения данных, такие как вставка, удаление и обновление данных. Это упрощает управление и обслуживание векторных данных по сравнению с использованием автономного вектора , индекса , такого как FAISS, который требует дополнительной работы для интеграции с решением для хранения.

2. Хранение и фильтрация метаданных: Векторные базы данных могут хранить метаданные, связанные с каждой записью вектора. Затем пользователи могут запрашивать базу данных, используя дополнительные фильтры метаданных для более детальных запросов.

3. Масштабируемость: Базы данных Vector предназначены для масштабирования с ростом объемов данных и потребностей пользователей, обеспечивая лучшую поддержку распределенной и параллельной обработки. Для автономных векторных индексов могут потребоваться специальные решения для достижения аналогичного уровня масштабируемости (например, развертывание и управление ими в кластерах Kubernetes или других подобных системах).

4. Обновления в режиме реального времени: Базы данных векторов часто поддерживают обновления данных в режиме реального времени, что позволяет вносить динамические изменения в данные, в то время как автономные векторные индексы могут потребовать полного процесса переиндексации для включения новых данных, что может быть связано со временем. -затратный и вычислительно затратный.

5. Резервные копии и коллекции: Векторные базы данных выполняют стандартную операцию резервного копирования всех данных, хранящихся в базе данных. Pinecone также позволяет пользователям выборочно выбирать определенные индексы, для которых можно создавать резервные копии в виде «коллекций», в которых хранятся данные в этом индексе для последующего использования.

6. Интеграция в экосистему: Базы данных Vector можно легче интегрировать с другими компонентами экосистемы обработки данных, такими как конвейеры ETL (например, Spark), инструменты аналитики (например, Tableau и Segment) и платформы визуализации (например, Grafana) — оптимизация рабочего процесса управления данными. Он также обеспечивает простую интеграцию с другими инструментами, связанными с ИИ, такими как LangChain, LlamaIndex и плагины ChatGPT.

7. Защита данных и контроль доступа: Векторные базы данных обычно предлагают встроенные функции защиты данных и механизмы контроля доступа для защиты конфиденциальной информации, которые могут быть недоступны в автономных векторных индексных решениях.

Короче говоря, векторная база данных обеспечивает превосходное решение для обработки векторных вложений, устраняя ограничения автономных векторных индексов, такие как проблемы масштабируемости, громоздкие процессы интеграции, отсутствие обновлений в реальном времени и встроенных мер безопасности. , обеспечивая более эффективное и оптимизированное управление данными.

Как работает база данных векторов?

Все мы знаем, как работают традиционные базы данных (более или менее) — они хранят строки, числа и другие типы скалярных данных в строках и столбцах. С другой стороны, векторная база данных работает с векторами, поэтому способ ее оптимизации и запросов совершенно другой.

В традиционных базах данных мы обычно запрашиваем строки в базе данных, где значение обычно точно соответствует нашему запросу. В векторных базах данных мы применяем метрику подобия, чтобы найти вектор, который является наиболее похож на наш запрос .

База данных векторов использует комбинацию различных алгоритмов, которые все участвуют в поиске приближенного ближайшего соседа (ANN). Эти алгоритмы оптимизируют поиск с помощью хеширования, квантования или поиска на основе графа.

Эти алгоритмы объединены в конвейер, обеспечивающий быстрый и точный поиск соседей запрашиваемого вектора. Поскольку база данных векторов предоставляет приблизительных результатов, мы рассматриваем основные компромиссы между точностью и скоростью. Чем точнее результат, тем медленнее будет запрос. Однако хорошая система может обеспечить сверхбыстрый поиск с почти идеальной точностью.

Вот общий конвейер для базы данных векторов:

1. Индексирование : База данных векторов индексирует векторы с использованием алгоритма, такого как PQ, LSH или HNSW (подробнее об этом ниже). На этом шаге векторы сопоставляются со структурой данных, что позволяет ускорить поиск.

2. Запрос : База данных векторов сравнивает индексированный вектор запроса с индексированными векторами в наборе данных, чтобы найти ближайших соседей (применяя показатель подобия, используемый этим индексом)

3. Постобработка : В некоторых случаях база данных векторов извлекает окончательных ближайших соседей из набора данных и выполняет их постобработку для получения окончательных результатов. Этот шаг может включать в себя повторное ранжирование ближайших соседей с использованием другой меры сходства.

В следующих разделах мы обсудим каждый из этих алгоритмов более подробно и объясним, как они влияют на общую производительность векторной базы данных.

Алгоритмы

Несколько алгоритмов могут облегчить создание индекса вектора. Их общая цель — обеспечить быстрое выполнение запросов путем создания структуры данных, по которой можно быстро перемещаться. Обычно они преобразуют представление исходного вектора в сжатую форму для оптимизации процесса запроса.

Однако, как пользователь Pinecone, вам не нужно беспокоиться о тонкостях и выборе этих различных алгоритмов. Pinecone разработан, чтобы справляться со всеми сложностями и алгоритмическими решениями за кулисами, гарантируя вам максимальную производительность и результаты без каких-либо хлопот. Используя опыт Pinecone, вы можете сосредоточиться на том, что действительно важно — извлечении ценной информации и предоставлении мощных решений ИИ.

В следующих разделах будут рассмотрены несколько алгоритмов и их уникальные подходы к обработке векторных вложений. Эти знания помогут вам принимать обоснованные решения и оценить безупречную производительность, которую обеспечивает Pinecone, когда вы раскрываете весь потенциал своего приложения.

Случайная проекция

Основная идея случайной проекции заключается в проецировании многомерных векторов в пространство меньшей размерности с использованием матрицы случайной проекции . Мы создаем матрицу случайных чисел. Размер матрицы будет целевым значением низкой размерности, которое мы хотим. Затем мы вычисляем скалярное произведение входных векторов и матрицы, что приводит к проецирует матрицу , размерность которой меньше, чем у наших исходных векторов, но при этом сохраняется их сходство.

Когда мы запрашиваем, мы используем ту же матрицу проекции, чтобы спроецировать вектор запроса на пространство более низкого измерения. Затем мы сравниваем прогнозируемый вектор запроса с прогнозируемыми векторами в базе данных, чтобы найти ближайших соседей. Поскольку размерность данных уменьшена, процесс поиска значительно быстрее, чем поиск во всем многомерном пространстве.

Только имейте в виду, что случайная проекция является приблизительным методом, и качество проекции зависит от свойств проекционной матрицы. В общем, чем более случайна матрица проекции, тем лучше будет качество проекции. Но создание действительно случайной проекционной матрицы может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, особенно для больших наборов данных. Узнайте больше о случайной проекции.

Квантизация продукта

Еще один способ построения индекса — это квантизация продукта (PQ), который представляет собой метод сжатия с потерями для многомерных векторов (например, векторные вложения). Он берет исходный вектор, разбивает его на более мелкие фрагменты, упрощает представление каждого фрагмента, создавая репрезентативный «код» для каждого фрагмента, а затем снова объединяет все фрагменты — без потери информации, которая жизненно важна для операций подобия. Процесс PQ можно разбить на четыре этапа: разделение, обучение, кодирование и запросы.

1. Разделение — Векторы разбиты на сегменты.

2. Обучение — мы строим «кодовую книгу» для каждого сегмента. Проще говоря, алгоритм генерирует пул потенциальных «кодов», которые можно присвоить вектору. На практике эта «кодовая книга» состоит из центральных точек кластеров, созданных путем выполнения кластеризации k-средних на каждом из сегментов вектора. У нас было бы то же количество значений в кодовой книге сегментов, что и значение, которое мы используем для кластеризации k-средних.

3. Кодирование — Алгоритм присваивает каждому сегменту определенный код. На практике мы находим ближайшее значение в кодовой книге для каждого сегмента вектора после завершения обучения. Наш код PQ для сегмента будет идентификатором соответствующего значения в кодовой книге. Мы могли бы использовать столько кодов PQ, сколько захотим, то есть мы можем выбрать несколько значений из кодовой книги для представления каждого сегмента.

4. Запрос — Когда мы запрашиваем, алгоритм разбивает векторы на подвекторы и квантует их, используя одну и ту же кодовую книгу. Затем он использует индексированные коды для поиска ближайших векторов к вектору запроса.

Количество репрезентативных векторов в кодовой книге является компромиссом между точностью представления и вычислительными затратами на поиск в кодовой книге. Чем больше репрезентативных векторов в кодовой книге, тем точнее представление векторов в подпространстве, но тем выше вычислительные затраты на поиск в кодовой книге. Напротив, чем меньше репрезентативных векторов в кодовой книге, тем менее точным является представление, но тем ниже стоимость вычислений. Узнайте больше о ПК.

Хеширование с учетом местоположения

Хеширование с учетом местоположения (LSH) — это метод индексации в контексте приблизительного поиска ближайшего соседа. Он оптимизирован для скорости, но при этом дает приблизительный, не исчерпывающий результат. LSH отображает похожие векторы в «сегменты» с помощью набора хеш-функций, как показано ниже:

Чтобы найти ближайших соседей для данного вектора запроса, мы используем те же хэш-функции, которые используются для «сегментирования» похожих векторов в хэш-таблицы. Вектор запроса хэшируется в определенную таблицу, а затем сравнивается с другими векторами в той же таблице, чтобы найти наиболее близкие совпадения. Этот метод намного быстрее, чем поиск по всему набору данных, потому что в каждой хеш-таблице гораздо меньше векторов, чем во всем пространстве.

Важно помнить, что LSH — приближенный метод, и качество приближения зависит от свойств хеш-функций. В целом, чем больше хеш-функций используется, тем лучше будет качество аппроксимации. Однако использование большого количества хэш-функций может быть дорогостоящим в вычислительном отношении и может оказаться невозможным для больших наборов данных. Узнайте больше о ЛСХ.

Иерархический навигационный малый мир (HNSW)

HNSW создает иерархическую древовидную структуру, в которой каждый узел дерева представляет набор векторов. Ребра между узлами представляют сходство между векторами. Алгоритм начинается с создания набора узлов, каждый из которых содержит небольшое количество векторов. Это можно сделать случайным образом или путем кластеризации векторов с помощью таких алгоритмов, как k-средних, где каждый кластер становится узлом.

Затем алгоритм проверяет векторы каждого узла и проводит ребро между этим узлом и узлами, которые имеют наиболее похожие векторы на тот, который есть у него.

Когда мы запрашиваем индекс HNSW, он использует этот граф для навигации по дереву, посещая узлы, которые, скорее всего, содержат векторы, наиболее близкие к вектору запроса. Узнайте больше о HNSW.

Показатели подобия

Основываясь на рассмотренных ранее алгоритмах, нам необходимо понять роль показателей подобия в векторных базах данных. Эти меры лежат в основе того, как векторная база данных сравнивает и идентифицирует наиболее релевантные результаты для данного запроса.

Меры сходства — это математические методы определения сходства двух векторов в векторном пространстве. Меры подобия используются в векторных базах данных для сравнения векторов, хранящихся в базе данных, и поиска тех, которые наиболее похожи на заданный вектор запроса.

Можно использовать несколько мер подобия, в том числе:

• Косинусное сходство: измеряет косинус угла между двумя векторами в векторном пространстве. Он находится в диапазоне от -1 до 1, где 1 представляет собой идентичные векторы, 0 представляет собой ортогональные векторы, а -1 представляет собой диаметрально противоположные векторы.

• Евклидово расстояние: измеряет расстояние по прямой между двумя векторами в векторном пространстве. Он находится в диапазоне от 0 до бесконечности, где 0 представляет идентичные векторы, а большие значения представляют все более непохожие векторы.

• Скалярное произведение: измеряет произведение величин двух векторов и косинуса угла между ними. Он находится в диапазоне от -∞ до ∞, где положительное значение представляет векторы, указывающие в одном направлении, 0 — ортогональные векторы, а отрицательное значение — векторы, указывающие в противоположных направлениях.

Выбор меры сходства повлияет на результаты, полученные из векторной базы данных. Также важно отметить, что каждая мера подобия имеет свои преимущества и недостатки, и важно выбрать правильную в зависимости от варианта использования и требований. Узнайте больше о мерах сходства.

Фильтрация

Каждый вектор, хранящийся в базе данных, также включает метаданные. Помимо возможности запрашивать похожие векторы, векторные базы данных также могут фильтровать результаты на основе запроса метаданных. Для этого база данных векторов обычно поддерживает два индекса: векторный индекс и индекс метаданных. Затем он выполняет фильтрацию метаданных либо до, либо после самого векторного поиска, но в любом случае возникают трудности, которые замедляют процесс запроса.

Процесс фильтрации может выполняться до или после самого векторного поиска, но у каждого подхода есть свои проблемы, которые могут повлиять на производительность запроса:

• Предварительная фильтрация: В этом подходе фильтрация метаданных выполняется до векторный поиск. Хотя это может помочь сократить пространство поиска, это также может привести к тому, что система пропустит релевантные результаты, которые не соответствуют критериям фильтра метаданных. Кроме того, обширная фильтрация метаданных может замедлить процесс запроса из-за дополнительных вычислительных затрат.

• Постфильтрация: В этом подходе фильтрация метаданных выполняется после векторного поиска. Это может помочь обеспечить рассмотрение всех релевантных результатов, но также может привести к дополнительным накладным расходам и замедлению процесса запроса, поскольку нерелевантные результаты необходимо отфильтровать после завершения поиска.

Для оптимизации процесса фильтрации в векторных базах данных используются различные методы, такие как использование расширенных методов индексации метаданных или использование параллельной обработки для ускорения задач фильтрации. Баланс между производительностью поиска и точностью фильтрации необходим для предоставления эффективных и релевантных результатов запросов в векторных базах данных. Узнайте больше о фильтрации векторного поиска.

Операции с базами данных

В отличие от векторных индексов, векторные базы данных оснащены набором возможностей, которые делают их более подходящими для использования в крупномасштабных производственных условиях. Давайте взглянем на общий обзор компонентов, участвующих в работе с базой данных.

Производительность и отказоустойчивость

Производительность и отказоустойчивость тесно связаны. Чем больше у нас данных, тем больше узлов требуется и тем выше вероятность ошибок и сбоев. Как и в случае с другими типами баз данных, мы хотим, чтобы запросы выполнялись как можно быстрее, даже если некоторые из базовых узлов выходят из строя. Это может быть связано с аппаратными сбоями, сбоями сети или другими техническими ошибками. Такой сбой может привести к простою или даже к неправильным результатам запроса.

Чтобы обеспечить как высокую производительность, так и отказоустойчивость, векторные базы данных используют сегментирование и репликацию. Существуют разные методы разделения данных — например, их можно разделить по сходству разных кластеров данных, чтобы одинаковые векторы хранились в одном разделе. Когда запрос сделан, он отправляется на все осколки, а результаты извлекаются и объединяются. Это называется паттерном «рассеять-собрать».

Репликация — создание нескольких копий данных на разных узлах. Это гарантирует, что даже если конкретный узел выйдет из строя, другие узлы смогут его заменить. Существуют две основные модели согласованности: возможная согласованность и сильная согласованность . Согласованность в конечном счете допускает временные несоответствия между различными копиями данных, что улучшает доступность и уменьшает задержку, но может привести к конфликтам и даже к потере данных. С другой стороны, строгая согласованность требует, чтобы все копии данных были обновлены до того, как операция записи будет считаться завершенной. Этот подход обеспечивает более высокую согласованность, но может привести к более высокой задержке.

Мониторинг

Для эффективного управления базой данных векторов и ее поддержки нам нужна надежная система мониторинга, которая отслеживает важные аспекты производительности, работоспособности и общего состояния базы данных. Мониторинг имеет решающее значение для обнаружения потенциальных проблем, оптимизации производительности и обеспечения бесперебойной работы производства. Некоторые аспекты мониторинга базы данных векторов включают следующее:

1. Использование ресурсов — мониторинг использования ресурсов, таких как ЦП, память, дисковое пространство и сетевая активность, позволяет выявить потенциальные проблемы или ограничения ресурсов, которые могут повлиять на производительность базы данных.

2. Производительность запросов — задержка запросов, пропускная способность и частота ошибок могут указывать на потенциальные системные проблемы, которые необходимо устранить.

3. Состояние системы — общий мониторинг состояния системы включает состояние отдельных узлов, процесс репликации и другие важные компоненты.

Контроль доступа

Контроль доступа — это процесс управления и регулирования доступа пользователей к данным и ресурсам. Это жизненно важный компонент безопасности данных, гарантирующий, что только авторизованные пользователи имеют возможность просматривать, изменять или взаимодействовать с конфиденциальными данными, хранящимися в векторной базе данных.

Контроль доступа важен по нескольким причинам:

1. Защита данных: Поскольку приложения ИИ часто имеют дело с важной и конфиденциальной информацией, внедрение механизмов строгого контроля доступа помогает защитить данные от несанкционированного доступа и потенциальных нарушений.

2. Соответствие: Многие отрасли, такие как здравоохранение и финансы, подчиняются строгим правилам конфиденциальности данных. Внедрение надлежащего контроля доступа помогает организациям соблюдать эти правила, защищая их от юридических и финансовых последствий.

3. Подотчетность и аудит: Механизмы контроля доступа позволяют организациям вести учет действий пользователей в базе данных Vector. Эта информация имеет решающее значение для целей аудита, а когда происходят нарушения безопасности, она помогает отследить любой несанкционированный доступ или модификации.

4. Масштабируемость и гибкость: По мере роста и развития организаций их потребности в управлении доступом могут меняться. Надежная система контроля доступа позволяет беспрепятственно изменять и расширять права пользователей, гарантируя, что безопасность данных останется неизменной на протяжении всего роста организации.

Резервные копии и коллекции

Когда ничего не помогает, векторные базы данных позволяют использовать регулярно создаваемые резервные копии. Эти резервные копии могут храниться во внешних системах хранения или в облачных сервисах хранения, что обеспечивает безопасность и возможность восстановления данных. В случае потери или повреждения данных эти резервные копии можно использовать для восстановления базы данных до предыдущего состояния, сводя к минимуму время простоя и влияние на систему в целом. С помощью Pinecone пользователи также могут создавать резервные копии определенных индексов и сохранять их как «коллекции», которые впоследствии можно использовать для заполнения новых индексов.

API и SDK

Вот где резина встречается с дорогой: разработчики, взаимодействующие с базой данных, хотят делать это с помощью простого в использовании API, используя знакомый и удобный набор инструментов. Предоставляя удобный интерфейс, уровень API векторной базы данных упрощает разработку высокопроизводительных приложений векторного поиска.

В дополнение к API векторные базы данных часто предоставляют пакеты SDK для конкретных языков программирования, обертывающие API. SDK еще больше упрощают взаимодействие разработчиков с базой данных в их приложениях. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на своих конкретных вариантах использования, таких как семантический текстовый поиск, генеративный поиск ответов на вопросы, гибридный поиск, поиск по сходству изображений или рекомендации по продуктам, не беспокоясь о сложностях базовой инфраструктуры.

Резюме

Экспоненциальный рост векторных вложений в таких областях, как НЛП, компьютерное зрение и другие приложения ИИ, привел к появлению векторных баз данных в качестве вычислительного механизма, который позволяет нам эффективно взаимодействовать с векторными вложениями в наших приложениях.

Базы данных векторов — это специально созданные базы данных, предназначенные для решения проблем, возникающих при управлении векторными вложениями в производственных сценариях. По этой причине они предлагают значительные преимущества по сравнению с традиционными скалярными базами данных и автономными векторными индексами.

В этом посте мы рассмотрели ключевые аспекты векторной базы данных, в том числе то, как она работает, какие алгоритмы она использует, а также дополнительные функции, которые делают ее функционально готовой к производственным сценариям. Мы надеемся, что это поможет вам понять внутреннюю работу векторных баз данных. К счастью, это не то, что вам нужно знать, чтобы использовать Pinecone. Pinecone позаботится обо всех этих соображениях (а затем и о некоторых) и освободит вас, чтобы сосредоточиться на остальной части вашего приложения.

Поделиться через:

Векторов

Это вектор:

Вектор имеет величин (размер) и направлений :

Длина линии показывает ее величину, а стрелка указывает направление.

Мы можем добавить два вектора, соединив их лоб в лоб:

И неважно в каком порядке мы их складываем, получаем один и тот же результат:

Пример: Самолет летит на север, но ветер дует с северо-запада.

Два вектора (скорость, создаваемая пропеллером, и скорость ветра) приводят к несколько меньшей скорости относительно земли в направлении немного к востоку от севера.

Если смотреть на самолет с земли, то может показаться, что он немного скользит вбок.

Вы когда-нибудь видели такое? Возможно, вы видели птиц, борющихся с сильным ветром, которые, кажется, летят боком. Векторы помогают объяснить это.

Скорость, ускорение, сила и многое другое являются векторами.

Вычитание

Мы также можем вычесть один вектор из другого:

• сначала мы меняем направление вектора, который хотим вычесть,
• , затем добавьте их как обычно:

а − б

Обозначение

Вектор часто пишется жирным шрифтом , например a или b .

Вектор также можно записать в виде букв его головы и хвоста со стрелкой над ними, например:

Расчеты

Теперь… как мы будем производить расчеты?

Самый распространенный способ — сначала разбить вектор на части x и y, например:

Вектор a разбит на
два вектора a _x и a _y

(Позже мы увидим, как это сделать.)

Добавление векторов

Затем мы можем сложить векторы по добавление частей x и добавление частей y :

Вектор (8, 13) и вектор (26, 7) в сумме дают вектор (34, 20)

Пример: сложите векторы

a = (8, 13) и b = (26, 7)

c = a + b

9 0385 с = (8, 13) + (26, 7) = (8+26, 13+7) = (34, 20)

Когда мы разбиваем вектор таким образом, каждая часть называется компонентой :

Вычитание векторов

Чтобы вычесть, сначала инвертируйте вектор, который мы хотим вычесть, затем сложите.

Пример: вычесть

k = (4, 5) из v = (12, 2)

a

= v + — k

903 85 а = (12, 2) + — (4, 5) = (12, 2) + (−4, −5) = (12−4, 2−5) = (8, −3)

Величина вектора

Величина вектора показана двумя вертикальными чертами по обе стороны от вектора:

| и |

ИЛИ можно написать двойными вертикальными черточками (чтобы не путать с абсолютным значением):

|| и ||

Для расчета используем теорему Пифагора:

| и | = √( х ² + у ² )

Пример: какова величина вектора

b = (6, 8) ?

| б | = √( 6 ² + 8 ² ) = √( 36+64) = √100 = 10

Вектор с величиной 1 называется единичным вектором.

Вектор против скаляра

Скаляр имеет величину (размер) только

.

Скаляр: просто число (например, 7 или −0,32) … определенно не вектор.

Вектор имеет величину и направление и часто пишется жирным шрифтом , поэтому мы знаем, что это не скаляр:

• , поэтому c — это вектор, он имеет величину и направление
• , но c — это просто значение, например 3 или 12,4

Пример: k

b на самом деле является скаляром, умноженным на k вектор b .

Умножение вектора на скаляр

Когда мы умножаем вектор на скаляр, это называется «масштабированием» вектора, потому что мы изменяем размер вектора.

Пример: умножить вектор

m = (7, 3) на скаляр 3

a = 3 м = (3×7, 3×3) = (21, 9)

Он по-прежнему указывает в том же направлении, но в 3 раза длиннее

(И теперь вы знаете, почему числа называются «скалярами», потому что они «масштабируют» вектор вверх или вниз.)

 

Умножение вектора на вектор (скалярное произведение и векторное произведение)

Как нам умножить два вектора вместе? Существует более чем один способ! Скаляр или скалярное произведение (результатом является скаляр). Вектор или векторное произведение (результатом является вектор). (Дополнительную информацию см. на этих страницах.)

 

Более двух измерений

Векторы также прекрасно работают в 3-х и более измерениях:

Вектор (1, 4, 5)

Пример: сложите векторы

и = (3, 7, 4) и b = (2, 9, 11)

c = a + b

c = (3, 7, 4) + (2, 9, 11) = (3+2 , 7+9, 4+11) = (5, 16, 15)

Пример: какова величина вектора

w = (1, −2, 3) ?

| с | = √( 1 ² + (−2) ² + 3 ² ) = √( 1+4+9) = √14

Вот пример с 4-мя измерениями (но рисовать сложно!):

Пример: вычесть (1, 2, 3, 4) из (3, 3, 3, 3)

(3, 3, 3, 3) + −(1, 2, 3, 4)
= (3, 3, 3, 3) + (−1,−2,−3,−4)
= ( 3-1, 3-2, 3-3, 3-4)
= (2, 1, 0, -1)

 

Величина и направление

Мы можем знать величину и направление вектора, но нам нужны его длины x и y (или наоборот):

	<=>
Вектор a в полярных координатах		Вектор a в декартовых координатах Координаты

Вы можете прочитать, как преобразовать их в полярные и декартовы координаты, но вот краткий обзор:

Из полярных координат (r, θ ) в декартовы координаты (x,y)		От декартовых координат (x,y) до полярных координат (r,θ)
x = r × cos( θ ) y = r × sin( θ )		г = √ ( х 2 + у 2 ) θ = тангенс -1 (г/х)

 

 

Пример

Сэм и Алекс тянут коробку.