Vektor-Datenbanken und KI-Anwendungen verändern unseren Alltag

Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen bestimmen zunehmend unseren Alltag. Eine der spannendsten Entwicklungen in diesem Bereich sind Vektor-Datenbanken, die auf die Verarbeitung und das Auffinden von hochdimensionalen Vektoren spezialisiert sind. Ein aktuelles Beispiel für den praktischen Einsatz solcher Technologien ist das Projekt "Find Your Twins", das kürzlich ein Update erfahren hat. Nach einer ersten Testphase wurde die Suchtiefe in der verwendeten Upstash Vector-Datenbank erhöht. Nutzer können nun noch detaillierter ihre Gesichtsmerkmale über verschiedene Ethnien hinweg suchen und vergleichen. Das Projekt, powered by Hugging Face und Upstash Vector, bietet einen spannenden Einblick in die Möglichkeiten der Gesichtserkennung und Bildähnlichkeitssuche.

Was ist eine Vektor-Datenbank überhaupt? Vektor-Datenbanken sind darauf ausgelegt, Vektor-Einbettungen – mathematische Repräsentationen von Datenpunkten in einem hochdimensionalen Raum – zu speichern, zu verwalten und zu durchsuchen. Sie unterstützen verschiedene Distanzmetriken, wie Kosinus- oder Euklidische Distanz, um die Ähnlichkeit zwischen Vektoren zu messen. Das Speichern und Verwalten von Vektordaten gestaltet sich relativ unkompliziert, jedoch stellt die Suche nach Ähnlichkeiten eine Herausforderung dar.

Eine einfache Methode, um in einer Vektor-Datenbank zu suchen, wäre ein erschöpfender Vergleich, bei dem ein Abfragevektor mit jedem anderen im System gespeicherten Vektor verglichen wird. Dies ist jedoch ressourcenintensiv und führt zu hohen Latenzzeiten. Aus diesem Grund kommen Approximate Nearest Neighbor (ANN) Algorithmen zum Einsatz, die den wahren nächsten Nachbarn nur annähernd finden, jedoch deutlich schneller und ressourcenschonender sind.

ANN-Algorithmen wie HNSW, NSG und DiskANN bieten verschiedene Vorteile, haben aber auch spezifische Herausforderungen. Ein Problem ist beispielsweise, dass das Indizieren und Abfragen von Vektoren oft erfordert, dass die gesamten Daten im Speicher gehalten werden. Bei großen Datensätzen kann dies zu einem Problem werden, da die Speicheranforderungen die verfügbaren Kapazitäten übersteigen können.

Upstash Vector bedient sich dabei des DiskANN-Algorithmus, der versucht, dieses Problem zu lösen, indem er die Festplatte als Hauptspeicher für Indizes verwendet und Abfragen direkt auf der Festplatte durchführt. Zudem werden mit FreshDiskANN Algorithmen Verbesserungen eingeführt, die es ermöglichen, einen temporären Index für die neuesten Daten im Speicher zu führen. Diese temporären Indizes werden bei Bedarf durch den StreamingMerge-Algorithmus in den Festplattenindex integriert.

Upstash Vector bietet neben der Vektor-Datenbank auch die Möglichkeit, JSON-Metadaten zusammen mit den Vektoreinbettungen zu speichern. Dies erlaubt es, zusätzliche Informationen zu den Vektordaten abzufragen, wobei eine Filterung nach diesen Metadaten noch in der Entwicklung ist.

Das Angebot von Upstash Vector wird zunächst auf zwei AWS-Regionen beschränkt sein, wobei eine Erweiterung auf weitere Regionen und möglicherweise andere Cloud-Anbieter geplant ist. Als serverlose Datenbank ist Upstash Vector zudem ein Multi-Tenant-Service, der auf mehreren Instanzen in jeder Region betrieben wird.

Upstash Vector bietet verschiedene Tarifpläne an, die sich hinsichtlich Größe, Anzahl der täglichen Anfragen und maximaler Vektordimensionen unterscheiden. Nutzer können zwischen einem kostenlosen Modell, einem Pay-as-you-go-Plan sowie festen und professionellen Plänen wählen.

Zur Interaktion mit der Vektor-Datenbank stellt Upstash Vector eine REST-API zur Verfügung, sowie offizielle SDKs für Python, JavaScript/TypeScript und Go, die den Umgang mit der REST-API vereinfachen.

Das Unternehmen hat noch viele Pläne für die Zukunft von Upstash Vector, darunter die Einführung von Metadatenfilterung, Indexreplikation und Indexnamensräumen, um die Funktionalität weiter zu verbessern und an die Bedürfnisse der Nutzer anzupassen.

Das Projekt "Find Your Twins" zeigt eindrucksvoll, wie Vektor-Datenbanken und KI-Technologien heute schon in spannenden und spielerischen Anwendungen zum Einsatz kommen können. Es ist nur ein Beispiel für die zahlreichen Möglichkeiten, die sich durch die Verwendung von serverlosen Vektor-Datenbanken eröffnen.

Quellen:
- Upstash Blog: "Introducing Vector Database" (https://upstash.com/blog/introducing-vector-database)
- Upstash Twitter (https://twitter.com/upstash?lang=de)
- Upstash Website (https://upstash.com/)
- Hugging Face Spaces: "Find Your Twins" (https://huggingface.co/spaces/omerXfaruq/FindYourTwins)