Vektor verilənlər bazası nədir və seçim edərkən nəyə diqqət edilməlidir?

Vektor verilənlər bazası nədir? Süni intellekt dövrünün yeni data infrastrukturu

Elektron mağaza saytında "telefon" axtardıqda sistem "smartfon" və ya "mobil telefon" kimi təsvir olunan məhsulları da nəticələrdə çıxarırsa, arxa planda böyük ehtimalla vektor verilənlər bazası işləyir. Ənənəvi verilənlər bazaları sözləri dəqiq uyğunluq əsasında axtarır. Vektor verilənlər bazaları isə mənaya, kontekstə və oxşarlığa görə sorğu aparmağa imkan verir.

Problem - data artıq sətir və sütunlara sığmır

Ənənəvi verilənlər bazaları (relation database) strukturlaşdırılmış data üçün yaradılıb: cədvəllər, sxemlər və dəqiq uyğunluqlar. Lakin bugünkü datanın böyük hissəsi strukturlaşdırılmamışdır: mətn, şəkil, audio və video. Bu datanı ənənəvi sistemlər ilə süni intellekt yükləri üçün yükləmək və hazırlamaq böyük əmək tələb edir və açar söz axtarışı yalnız yazdığınız dəqiq termini ehtiva edən nəticələri qaytarır.

Vektor verilənlər bazası məhz bu boşluğu doldurmaq üçün yaradılmışdır. O, datanı rəqəm massivlərinə çevirir və onların bir-birinə həndəsi baxımdan nə qədər yaxın olduğunu ölçür.

Əsas anlayışlar - Vektorlar və embedding-lər

Vektor rəqəmlərin sıralı siyahısıdır və hər rəqəm datanın bir xüsusiyyətini (ölçüsünü) təmsil edir. Bir günün ən aşağı, orta və ən yüksək temperaturunu üç rəqəm kimi saxlamaq sadə vektor nümunəsidir.

Embedding süni intellekt modelinin mətni, şəkli və ya audionu mənasını qoruyaraq belə vektora çevirməsinin nəticəsidir. Yaxşı embedding fəzasında "maşın," "avtomobil" və "nəqliyyat vasitəsi" fərqli yazılsalar da bir-birinə yaxın yerləşir. Embedding-lərin ölçü sayı bir neçə yüzdən on minlərlə ölçüyə qədər ola bilər.

Vektor verilənlər bazası necə işləyir

Mənbələr əsasən eyni iş axınını təsvir edir:

1. Vektorlaşdırma: Embedding modeli indekslənəcək məzmunu vektorlara çevirir.

2. Saxlama: Vektorlar metadata (başlıq, tarix, kateqoriya) və orijinal məzmuna istinadla birlikdə saxlanılır.

3. İndeksləşdirmə: Axtarışlar sürətli işləsin deyə vektorlar xüsusi data strukturlarında təşkil olunur.

4. Sorğu: İstifadəçinin sorğusu eyni modeldən istifadə edilərək vektora çevrilir. Verilənlər bazası ən yaxın vektorları tapır və ilk K nəticəni qaytarır.

5. Sonrakı emal (ixtiyari): Nəticələr süzgəcdən keçirilə və ya yenidən sıralana bilər.

Embedding-lər əvvəlcədən hesablanıb saxlanıldığı üçün sorğu zamanı heç nəyi yenidən hesablamaq lazım gəlmir və nəticələr millisaniyələr içində gələ bilir.

Oxşarlıq necə ölçülür?

Məsafənin hesablanması üsulunun seçimi oxşarlığın necə hesablanmasına birbaşa təsir edir. Ən çox istifadə olunan məsafə hesablama üsullarına aşağıdakılar daxildir:

• Kosinus oxşarlığı (Cosine similarity): İki vektorun istiqamətini müqayisə edir. Mətn embedding-ləri üçün çox vaxt üstünlük verilir.

• Evklid məsafəsi (Euclidean distance): İki nöqtə arasındakı düz xətt məsafəsidir.

• Nöqtəvi hasil (Dot product): Həm istiqaməti, həm də böyüklüyü nəzərə alır.

Seçim nəticələrə təsir edir, ona görə də istifadə ssenarinizə uyğun olmalıdır.

Sürət nəyin hesabına ortaya çıxır? ANN və indekslər

Sorğunu milyardlarla vektorla tək-tək müqayisə etmək qeyri-praktikdir. Vektor verilənlər bazaları təxmini ən yaxın qonşu (ANN) axtarışından istifadə edir, yəni kiçik dəqiqlik itkisi müqabilində böyük sürət qazanılır. Əsas texnikalar:

• HNSW: Qatlı qraf qurur. Yuxarı qatlar hədəfə yaxınlaşmaq üçün uzun tullanışlar edir və aşağı qat ən yaxın qonşuları tapmaq üçün sıx yerli əlaqələrdən istifadə edir. Bir çox sistemdə defolt seçimdir.

• LSH: Oxşar vektorları eyni "qaba" yerləşdirmək üçün hash funksiyalarından istifadə edir və sonra yalnız müvafiq vedrənin daxilində axtarış aparır.

• Product Quantization (PQ): Vektorları seqmentlərə bölür və hər birini qısa kodla təmsil edir. Yaddaş istifadəsini kəskin azaldır, lakin bunun əvəzində bir qədər dəqiqlik itirilir.

• IVF / DiskANN: IVF klasterləşməyə əsaslanır və yaddaş baxımından səmərəlidir. DiskANN indeksin böyük hissəsini RAM əvəzinə NVMe SSD-lərdə saxlayır.

Vektor indeks vektor verilənlər bazası deyil

FAISS kimi kitabxanalar oxşarlıq axtarışını çox sürətli edir, lakin onlar verilənlər bazası deyil, indeksdir. Onlarda istehsal sistemlərinin ehtiyac duyduğu bir çox imkan yoxdur:

• Yaratma, oxuma, yeniləmə, silmə (CRUD) əməliyyatları

• Metadata saxlanması və filtrlənməsi

• Replikasiya, xətaya davamlılıq və ehtiyat nüsxələr

• Giriş nəzarəti və multi-tenancy

• Bütün indeksi yenidən qurmadan real vaxtda yeniləmələr

Vektor verilənlər bazası vektor axtarışını verilənlər bazasının əməliyyat imkanları ilə birləşdirir.

Filtrləmə və hibrid axtarış

Real tətbiqlər nadir hallarda yalnız "ən oxşar element"i istəyir. Onlar "müəyyən tarixdən sonra yazılmış, bu kateqoriyadakı ən oxşar sənədlər"i istəyir. İki yanaşma var:

• Ön filtrləmə (Pre-filtering): Əvvəlcə metadata filtri tətbiq olunur, sonra vektor axtarışı aparılır. Bu, axtarış fəzasını daraldır, lakin müvafiq nəticələr gözdən qaça bilər.

• Sonrakı filtrləmə (Post-filtering): Əvvəlcə vektor axtarışı aparılır, sonra filtr tətbiq olunur. Bu, daha hərtərəflidir, lakin əlavə yük gətirir.

Hibrid axtarış da artıq standart gözləntiyə çevrilməyə başlamışdır. O, semantik vektor axtarışını açar söz uyğunluğu, metadata filtrləri və yenidən sıralama modelləri ilə birləşdirir. Vektor axtarışı dəqiq termin uyğunluqlarını qaçıra bildiyi üçün bu iki yanaşma bir-birini tamamlayır.

İstifadə sahələri

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): LLM-lər daxili sənədlərə, siyasətlərə və ya dəstək qeydlərinə əsaslandırılır və beləliklə cavablar yalnız təlim datasına deyil, aktual mənbələrə söykənir. Bu, halüsinasiyaları azaldır və cavabların mənbələrinə qədər izlənməsini mümkün edir.

• Semantik axtarış: Korporativ bilik bazaları, hüquqi sənəd axtarışı, müştəri dəstəyi sistemləri.

• Tövsiyə sistemləri: Fərdiləşdirilmiş təkliflər yaratmaq üçün istifadəçi və element embedding-ləri müqayisə olunur.

• Vizual axtarış: Oxşar məhsulların tapılması, vizual kəşf, məzmun moderasiyası.

• Anomaliya və fırıldaqçılığın aşkarlanması: Normal davranış vektor fəzasında qruplaşır və bu qrupların kənarındakı nöqtələr şübhəli kimi qeyd olunur.

Serversiz vektor verilənlər bazaları

Birinci nəsil vektor verilənlər bazaları sürətli, dəqiq və miqyaslana bilən idi, lakin bahalı idi. Yeni serversiz yanaşma üç problemi hədəfləyir:

• Saxlamanın hesablamadan ayrılması: Hesablama yalnız lazım olduqda işləyir və indeks ucuz saxlama mühitində saxlanır.

• Multi-tenancy: Nadir sorğulanan data dəstləri xərci şişirtmir.

• Təzəlik (Freshness): Yeni əlavə edilmiş data bir neçə saniyə içində sorğulana bilməlidir. "Təzəlik qatı" yeni vektorları əsas indeksə birləşdirilənə qədər müvəqqəti saxlayır.

Çətinliklər və məhdudiyyətlər

Onu qeyd etmək lazımdır ki, vektor verilənlər bazası hər dərdin dərmanı deyil:

• Yeni data pipeline-ları tələb olunur. Xam data təmizlənməli, embedding-ə çevrilməli və mənbəyi ilə sinxron saxlanmalıdır.

• Təhlükəsizlik və idarəetmə ayrıca diqqət tələb edir. İcazəsiz istifadəçilər LLM vasitəsilə məxfi dataya çatmamalıdır.

• Hər sorğu növünə uyğun gəlmir. Mövzu üzrə xülasə çıxarmaq və ya geniş tematik təhlil kimi tapşırıqlar modelin yalnız ən yaxın qonşuları deyil, bütün konteksti oxumasını tələb edir və burada vektor olmayan strukturlar daha səmərəli ola bilər.

• Yaddaş və xərclərin idarə olunması miqyasda ciddi mühəndislik mövzusudur.

• Dəqiqlik–sürət kompromisi: Daha yüksək dəqiqlik (recall) daha yavaş sorğular deməkdir. Qurumlar adətən istifadə ssenarisindən asılı olaraq 80% ilə 99% arasında dəqiqlik hədəfləyir. Bu isə müəyyən kompromisləri tələb edir.

Necə seçməli

Seçimlər bir neçə qrupa bölünür:

• Xüsusi idarə olunan xidmət (Pinecone): İnfrastrukturu idarə etmək istəmirsinizsə yaxşı seçimdir.

• Açıq mənbə, xüsusi təyinatlı (Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma): Çeviklik və nəzarət istəyirsinizsə yaxşı seçimdir.

• Kitabxana / indeks (FAISS): Fərdi infrastruktur qurursunuzsa yaxşı seçimdir.

• Mövcud verilənlər bazasına əlavə (PostgreSQL + pgvector): Artıq Postgres istifadə edirsinizsə və başqa sistem istəmirsinizsə yaxşı seçimdir.

• Axtarış mühərriki (OpenSearch): Artıq axtarış infrastrukturunuz varsa yaxşı seçimdir.

• Lakehouse inteqrasiyası (Databricks, IBM watsonx.data): Data platformanız həmin ekosistemdədirsə yaxşı seçimdir.

Bir neçə qısa qeyd: Chroma prototipləşdirmə üçün əlverişlidir, Milvus milyardlarla vektora miqyaslanmaq üçün nəzərdə tutulub və Qdrant Rust ilə yazılıb və filtrləməyə fokuslanıb. pgvector ilə HNSW əksər hallarda yaxşı başlanğıc nöqtəsidir, IVFFlat isə yaddaş səmərəliliyi və daha qısa indeks qurma vaxtı lazım olduqda nəzərə alınmağa dəyər. İndeksinizin yaddaşa sığdığından əmin olun.

Qərar verərkən bunları soruşun:

• Nə qədər dataya sahibsiniz?

• Hibrid axtarış və metadata filtrləmə nə qədər kritikdir?

• Mövcud data ekosisteminizlə nə qədər yaxşı inteqrasiya olunur?

• Əməliyyatları özünüz idarə etmək istəyirsiniz, yoxsa idarə olunan xidmətdən istifadə etmək?

Bazar və tendensiyalar

Instaclustr-ın istinad etdiyi təxmini hesablamaya görə qlobal vektor verilənlər bazası bazarının həcmi bu gün təxminən 2,58 milyard dollardır və 2034-cü ilə qədər 17,91 milyard dollara çatacağı proqnozlaşdırılır, bu isə 24% illik artım tempidir. Şimali Amerika bazarın təxminən 41%-nə sahibdir. IBM 2025-ci il tədqiqatına əsasən isə vektor verilənlər bazası istifadəsi bir ildə 377% artıb, bu da LLM ilə əlaqəli texnologiyalar arasında bildirilən ən sürətli artımdır.

Texniki tərəfdə diqqət çəkən tendensiyalara RAG və agentik süni intellekt iş axınlarının yayılması, hibrid axtarışın baza gözləntisinə çevrilməsi, multi-vektor axtarışında irəliləyişlər və embedding ölçüsünü və ölçü sayını azaltmaq istiqamətində işlər daxildir.