机器学习中的向量索引

已发表: 2023-11-27

在机器学习中，向量索引可能听起来很复杂，但可以将其视为一种精确的工具，使我们能够在庞大的数据集中定位和操作特定的数据点。

无论您熟悉数据科学领域还是只是新手，本文都会指导您阐明向量索引在机器学习中的重要性。我们将发现这个术语的复杂性，并展示为什么掌握向量索引在智能数据处理中如此重要。那么，让我们来了解一下这一点吧！

什么是向量索引？

简单来说，Vector索引就像一个智能存储系统。它旨在保存一种称为向量的特殊数据，例如在不同方向上具有不同值的一组数字。

现在，这些向量从哪里来？它们来自奇特的人工智能模型，即“嵌入模型”。这些模型就像文章、图像或视频的超级翻译器。他们把这些复杂的事情变成简单的数字，就像把一个大故事总结成一个小包一样。

这些数字保留了原来事物的主要含义。这就像以数学方式捕捉物体的本质或感觉。因此，使用向量索引就像拥有一个智能系统来存储和查找这些有意义的数字。这不仅仅是存储数据；这是为了让信息的重要部分保持活力。这就是向量索引的特殊之处！

在了解了向量索引到底是什么之后，了解这个东西在机器学习领域的最佳用途非常重要。以下是描述向量搜索或索引在 ML 中的用途的要点：

将向量索引视为一种帮助在大量信息中查找内容的工具。它智能地组织数据，使查找和使用更快、更简单。

计算机喜欢矢量索引，因为它使学习和理解大量信息变得更加简单。这就像为他们提供了一种快速处理大量数据的巧妙方法。

矢量索引的挑战包括选择适当的特征进行索引并确定它们用于搜索的利用率。最近的研究提出了新颖的指纹索引方法，例如使用细节描述符、改进搜索时间、鲁棒性以及独立于特征之间的几何关系。

人们正在利用向量索引进行一些很酷的数学魔法，探索组织和理解信息的最佳方法。这就像一个谜题，他们弄清楚如何让计算机更好地处理数据。

在现实生活中，矢量索引以很酷的方式提供帮助，例如加快指纹识别速度，使识别人员变得更容易。它还可以帮助计算机处理游戏和图形中的 3D 模型和纹理，甚至可以使大量文本的搜索变得超级快速和高效。

LSI 是一家应用向量索引的公司，它对未排序的数据使用学习索引。在排列向量上构建学习索引可以通过随机访问对未排序的数据进行二分搜索。通过指纹向量的增强，LSI 实现了与最先进的二级索引相当的查找性能，同时空间效率提高了 6 倍。

简而言之，向量索引被证明是通用且强大的，适用于机器学习和数据分析中的各种问题。

您会惊讶地发现，通过 Azure 机器学习，您可以从文件或文件夹中创建矢量索引，无论是在计算机上、在云中，还是在矢量数据库中。另外，如果您有现有的 Azure AI 搜索索引，则可以使用该索引，而无需创建新索引。

以下是在 Azure 机器学习中创建向量索引的步骤：

步骤1.进入机器学习工作室，点击左侧“提示流程”

前往机器学习工作室

步骤2.现在，单击“矢量索引”选项卡。

步骤3.单击“创建”按钮。

步骤4.会弹出一个表格；只需给您的向量索引命名即可。

步骤 5.选择您拥有的数据源类型。

步骤 6.根据您的选择，填写数据所在位置，然后单击“下一步”。

步骤 7.查看矢量索引详细信息，然后单击“创建”。

步骤 8. 您将看到一个概述页面，您可以在其中关注矢量索引的运行情况。这可能需要一些时间，尤其是当您有大量数据时。

就是这样！您已使用 Machine Learning Studio 创建了向量索引。

创建向量索引后，您可以使用以下步骤将其包含在提示流中：

步骤 1.转到要在其中添加向量索引的提示流画布。

步骤2.在提示流程设计器中，单击顶部菜单中的“更多工具”，然后选择“向量索引查找”。

步骤 3.矢量索引查找工具将出现在您的画布上。如果您没有立即看到它，请向下滚动。

步骤 4.输入向量索引的路径和要询问的查询。在矢量索引的“详细信息”中找到“数据源 URI”。数据源URI

步骤 5.输入您的问题或使用嵌入。如果它是嵌入，请确保它在提示流的输入部分中定义。

创建矢量索引时，Azure 机器学习会分解信息，进行“嵌入”，并将它们整齐地存储在 Faiss 索引或 Azure AI 搜索索引中。这就像制作一个超级有条理的列表来帮助计算机更快地找到东西！

向量索引对于理解机器学习中的数据至关重要。它是帮助计算机更有效地处理信息的关键工具。

向量索引不仅仅是一个概念；它也是一个概念。它是机器学习未来的重要组成部分。未来的道路有望提供更多应用和创新矢量索引的方法，使其成为不断发展的智能数据处理领域的基本参与者。