ساخت سیستم جست‌وجو با Vector DB

در دنیای مدرن، حجم عظیمی از داده‌ها به صورت غیرساخت‌یافته وجود دارد. برای پردازش و یافتن اطلاعات مفید از این داده‌ها، استفاده از پایگاه داده‌های برداری (Vector Database) به یکی از راهکارهای محبوب تبدیل شده است. در این مقاله، نحوه طراحی یک سیستم جست‌وجو مبتنی بر Vector DB را گام به گام توضیح می‌دهیم.

Vector DB چیست؟

Vector DB نوعی پایگاه داده است که برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های برداری طراحی شده است. این نوع پایگاه داده‌ها معمولاً برای وظایف مرتبط با یادگیری ماشینی و بازیابی اطلاعات استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، در جست‌وجوی متنی یا تصویری، داده‌ها به صورت بردارهایی در فضای چندبُعدی ذخیره می‌شوند.

چرا از Vector DB استفاده کنیم؟

  • سرعت بالا: Vector DB امکان جست‌وجوی سریع در میان میلیون‌ها داده برداری را فراهم می‌کند.
  • دقت بالا: با استفاده از روش‌های اندازه‌گیری شباهت مانند Cosine Similarity یا Euclidean Distance، نتایج دقیق‌تر ارائه می‌شود.
  • مقیاس‌پذیری: مناسب برای ذخیره و پردازش حجم بالای داده.

گام‌های ساخت سیستم جست‌وجو

  1. انتخاب Vector DB مناسب: ابتدا باید یک پایگاه داده برداری مناسب انتخاب کنید. گزینه‌هایی مانند Pinecone، Milvus یا Weaviate جزو محبوب‌ترین‌ها هستند.
  2. استخراج ویژگی‌ها: داده‌های ورودی (مانند متن یا تصویر) باید به بردارهایی در فضای چندبُعدی تبدیل شوند. این کار معمولاً با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق انجام می‌شود.
  3. ذخیره‌سازی بردارها: پس از استخراج ویژگی‌ها، بردارها را در پایگاه داده ذخیره کنید.
  4. پیاده‌سازی الگوریتم جست‌وجو: الگوریتم‌های اندازه‌گیری شباهت مانند KNN را برای بازیابی نزدیک‌ترین بردارها پیاده‌سازی کنید.

نمونه کد اولیه

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import pinecone

# مرحله ۱: اتصال به پایگاه داده
pinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY", environment="us-west1-gcp")
index = pinecone.Index("example-index")

# مرحله ۲: تبدیل متن به بردار
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
text = "سیستم جست‌وجو چگونه کار می‌کند؟"
vector = model.encode(text).tolist()

# مرحله ۳: جست‌وجوی مشابه‌ترین نتیجه
query_result = index.query(vector, top_k=5)
print(query_result)

نتیجه نهایی

با استفاده از Vector DB، شما قادر خواهید بود سیستمی سریع و دقیق برای جست‌وجوی انواع داده‌های پیچیده ایجاد کنید. این فناوری نه تنها در موتورهای جست‌وجو بلکه در برنامه‌های توصیه‌کننده، تحلیل احساسات و بسیاری موارد دیگر کاربرد دارد.