Квадрант: Посібник з векторних баз даних на Python для початківців

Квадрант: Занурення у Світ Векторних Баз Даних з Python (На основі Відео-інструкції)

Привіт, друзі! Сьогодні я збираюсь провести вас через захоплюючу подорож у світ векторних баз даних, використовуючи Python та чудовий інструмент під назвою Quadrant. Ця стаття базується на чудовому відео-підручнику, який детально пояснює, як почати працювати з Quadrant, розібрати його основи та, звичайно ж, відчути його неймовірну потужність. Отож, приготуйтеся до занурення у векторний ну, світ хоча

Що таке Векторні Бази Даних, щось на зразок. Час Розминки

Перш загалом, ніж ми пірнемо в код, давайте трохи розімнемось. Знання векторних баз даних є ключем до розуміння того, що ми будемо робити. Уявіть собі світ, де інформація представлена не у вигляді таблиць з рядками та стовпцями, а у вигляді векторів – точок у багатовимірному просторі. Кожен вектор являє собою певну сутність: зображення, аудіозапис, фрагмент тексту.

Головна перевага векторних баз даних – їхня здатність знаходити семантичну схожість. Дивно, замість того, щоб шукати взагалі, точне співпадіння, ми можемо знаходити об’єкти, які “схожі” за своїм змістом, типу того. Це відкриває двері до неймовірних можливостей:

• Пошук за схожістю: Знайти зображення, схожі на те, що ви завантажили.
• Рекомендаційні системи: Запропонувати пісні, які вам сподобаються, на основі ваших вподобань.
• Аналіз тексту: Зрозуміти контекст та значення слів у документах.

Quadrant: Ваш Ключ до Векторного Раю

Quadrant -. Векторна база даних нового покоління, яка дозволяє розкрити потенціал штучного інтелекту. Завдяки передовій технології пошуку векторів, основаній на подібності, Quadrant дає змогу не лише шукати об’єкти на основі їхньої семантичної схожості, але й створювати потужні рекомендаційні системи.

З чого Почати: Від Підготовки до Запуску

Отже, переходимо до практичної частини. Щоб почати роботу з Quadrant, нам знадобиться:

1. Підготовка середовища: У відео автор використовує. Mamba, але ви можете вибрати будь-який інструмент для начебто, створення віртуального середовища, який вам подобається. Цікаво, це важливо для ізоляції залежностей вашого проєкту. Дивно,
2. Встановлення необхідних пакетів: Нам знадобляться Python та декілька корисних бібліотек.
3. Запуск слухайте, Quadrant через Docker: Найпростіший спосіб запуску Quadrant – використання Docker контейнера.

Крок 1: Створення та Активація Віртуального Середовища

Для початку, створимо віртуальне середовище. Простіше кажучи, я, як і автор відео, буду використовувати Mamba:

bash
mamba create -n Q_tutorial python=3. 10 numpy jupyterlab faker
mamba activate Q_tutorial


Ця команда створить середовище з назвою Q_tutorial з необхідними пакетами: numpy, jupyterlab та faker. Після створення активуємо його командою mamba activate Q_tutorial.

Крок 2: Запуск Quadrant в Docker

Далі, нам потрібно завантажити образ Quadrant та запустити його в Docker. Ось кроки, які нам знадобляться:

1. Стягнути docker образ:
   bash
docker pull [назва образу] # (наприклад, quadrant/quadrant:latest)

2. Запустити контейнер:
   . bash
docker run -p 6333:6333 [назва образу]

   Ця команда запускає контейнер, відображаючи порт 6333 (який використовується Quadrant) на вашому комп’ютері.
3. Запустити JupyterLab:
   bash
jupyter lab

   . Після запуску JupyterLab бачите, ви отримаєте URL-адресу для доступу до вашого блокноту. Тепер все готове для роботи з Quadrant з вашого Python-середовища. Чесно кажучи,

Крок 3: Встановлення Клієнта Quadrant

Для взаємодії з Quadrant з Python, нам знадобиться клієнтська бібліотека. Встановлюємо її за допомогою pip:

bash
pip install quadrant-client


Крок 4: Створення вашого першого Jupyter Notebook

Давайте створимо новий Jupyter Notebook, у якому ми будемо працювати з Quadrant. Назвемо його quadrant_tutorial.

Пишемо Код: Від Імпорту до Експериментів

Тепер, коли все налаштовано, давайте зануримось у код! Відкриваємо наш Jupyter Notebook і починаємо:

“python

Імпортуємо необхідні бібліотеки

from quadrant_client import Client, models
import numpy as np
from. Faker import Faker
“

Створення Клієнта та Підключення до Quadrant

.

Наступним кроком буде розумієте, створення клієнта для підключення до нашої бази даних Quadrant. На щастя, це просто:

“python

Створюємо клієнта для підключення до Quadrant

client = Client(host=”localhost”, port=6333)
“

Тут ми вказуємо localhost (оскільки Quadrant працює на нашому комп’ютері) та порт, який ми використовуємо.

Створення Колекції

У векторних базах даних дані організовуються у колекції. Створимо нашу першу колекцію:

“python

Створюємо колекцію

collection_name = “my_collection”
client. Create_collection(
collection_name=collection_name,
vectors_config=models. VectorParams(
size=100, # Розмірність векторів
distance_metric=models. DistanceMetric. COSINE
)
)
“

У. Цьому коді ми:

• Визначаємо ім’я колекції (my_collection). Фактично,
• Використовуємо client. Ну, Create_collection() для створення колекції.
• Вказуємо параметри векторів: їх розмір (100 вимірів) та метрику відстані (косинусова схожість, COSINE). Косинусова схожість чудово підходить для порівняння векторів, оскільки вона враховує кут між ними. Чим дивіться, менший кут, тим більша схожість. Справа в тому, слухайте, що

Заповнюємо Колекцію Даними: Генерація Фейкових Пісень

Наступний крок – заповнення колекції даними. Створимо фейкові дані, що представляють пісні, використовуючи numpy. Уявимо, що кожна пісня має вектор розмірністю 100.

“python

Генеруємо фейкові дані для пісень

num_songs = 1000
vector_size = 100
data = np. Random та Uniform(-1. 0, 1. 0, size=(num_songs, vector_size))
index = list(range(num_songs))
“

Тут ми:

• Визначаємо кількість пісень (num_songs = 1000).
• Визначаємо розмірність векторів (vector_size = 100) але
• Використовуємо np. Random. Uniform() для генерації випадкових чисел від -1 хоча 0 до 1. 0. Ці числа представляють значення в кожній з 100 вимірювань, які представляють характеристики пісні. Фактично,
• Створюємо index, який буде списком унікальних ідентифікаторів для кожної пісні.

Завантаження Даних в Quadrant

Тепер, завантажимо наші дані в колекцію my_collection:

“python

Завантажуємо дані в колекцію

client. Upsert(
collection_name=collection_name,
points=models проте Batch(
ids=index,
vectors=data. Tolist() # Важливо: перетворюємо numpy array в list
) )
“

У цьому коді ми викликаємо метод client. Upsert() зі:

• collection_name: Ім’ям колекції.
• points: Об’єктом Batch (пакет). Пакет містить:
  • ids: Список ідентифікаторів наших пісень. Чесно кажучи, насправді,
  • vectors: Наші згенеровані вектори даних. Зверніть увагу на . Дивно, tolist(), щоб перетворити numpy array в list.

Перевірка Даних: Отримання та Візуалізація

Щоб перевірити, чи все пройшло. Успішно, отримаємо декілька елементів з колекції:

“python

Отримаємо кілька елементів з колекції

retrieved_records = client. Безумовно, retrieve(
collection_name=collection_name,
ids=index[:10], # Отримуємо перші. 10 ID
with_vectors=True # Отримати також і вектори )
print(retrieved_records)
“

Цей код. Покаже інформацію про перші 10 пісень, включаючи їхні вектори.

Доповнення Даних: припустимо, Додавання Метаданих (Payload)

Тепер додамо до наших пісень метадані, використовуючи бібліотеку faker. Дивно, метадані (payload) – це додаткова інформація про. Кожну пісню, наприклад, назва, виконавець, рік випуску тощо.

“python

Створюємо об’єкт Faker

fake = Faker()

Створюємо метадані (payload) начебто, для кожної пісні

payload = []
for _ in range(num_songs):
payload, щось на зразок. Начебто, Append({
“artist”: fake. Name(),
“song_name”: ” “. Звичайно, join(fake. Простіше кажучи, words(nb=3)),
“url”: fake і Url(),
“year”: fake. Чесно кажучи, year(),
“country”: fake. Country()
})
“

У цьому коді:

• Ми створюємо об’єкт Faker().
• Ми проходимо циклом по кількості пісень (num_songs) і. Генеруємо для кожної пісні випадкові дані за допомогою методів fake. Name(), fake. Words(), fake але Url(), fake. Year(), fake. Простіше кажучи, country(). fake проте words() генерує випадкові слова для назви пісні.
• Ми зберігаємо метадані в список payload.

Тепер, завантажимо створені метадані в Quadrant:

“python

Додаємо payload до існуючих точок

client. Upsert(
collection_name=collection_name,
points=models. Відверто кажучи, дивіться, batch(
ids=index,
payload=payload
)
)
“

Створюємо. Семантичний Пошук

Створимо семантичний пошук, щоб знаходити пісні, схожі на заданий запит. Наприклад, давайте знайдемо пісні, схожі на “Living la Vida Loca”.

“python

Семантичний пошук

query_vector = np проте Random. Uniform(-1 тому 0, 1. Дивно, 0, size=(1, vector_size)). Насправді, tolist() # Генеруємо випадковий вектор, як приклад
search_results = client. Search(
collection_name=collection_name,
query_vector=query_vector,
limit=10
)

print(search_results)
“

Тут ми:

• Генеруємо випадковий query_vector розмірністю 100. В реальному сценарії, цей вектор буде згенеровано з тексту, наприклад, назви пісні.
• Використовуємо client але Search() для пошуку схожих пісень. Безумовно,
  • query_vector: Наш вектор-запит.
  • limit: Обмеження кількості результатів (10), якось так.
  • Метод . Search() поверне список результатів, відсортованих від найбільшої до найменшої подібності. Кожен результат міститиме ID пісні та оцінку схожості (score). Справа в тому, що

Фільтрація Результатів: начебто, Фокус На Країні

Щоб покращити пошук, ми можемо використовувати фільтри, десь так. Наприклад, давайте знайдемо пісні, схожі на “Living наприклад, la Vida Loca” і з Австралії:

“python

Фільтрація результатів

from quadrant_client. Models import Filter, FieldCondition, Match

Створюємо фільтр для Австралії

australia_filter = Filter(
must=[
FieldCondition( key=”country”,
match=Match(value=”Australia”)
)
]
)

Пошук із фільтром

search_results_filtered = client. Search(
collection_name=collection_name,
query_vector=query_vector,
query_filter=australia_filter,
limit=3
)

припустимо,

print(search_results_filtered)
“

У цьому коді ми:

• Імпортуємо необхідні класи для створення фільтру.
• Створюємо фільтр australia_filter, який вимагає country зі значенням “Australia”.
• Використовуємо client. Search() разом з query_filter щоб обмежити результати піснями з Австралії. Дивно, простіше кажучи,

Рекомендації: Відкриваємо Нові Пісні

Quadrant також дозволяє створювати рекомендаційні системи. Розглянемо приклад: якщо користувач лайкнув пісню з ID 17, система може порекомендувати схожі пісні.

“python

Рекомендації пісень

recommendation_results = client. Більше того, recommend(
collection_name=collection_name,
query_vector=query_vector,
positive=[17], # ID пісні, яка сподобалася користувачу
limit=5
)
print(recommendation_results)
“

У цьому коді:

• Ми використовуємо client. Recommend() для отримання рекомендацій.
  • positive: Список ID пісень, які сподобалися користувачу.
  • limit: Кількість рекомендованих пісень (5).

Комбінуємо уявіть собі, Позитивні, Негативні Фільтри та Запити

Quadrant дає змогу комбінувати рекомендації з позитивними та негативними сигналами, а також фільтрами. Ось приклад розширеної рекомендаційної системи:

“python

Комбінування позитивних, негативних та фільтрів

from quadrant_client. Простіше кажучи, models import Filter, FieldCondition, Match

Створюємо фільтр для Домініканської Республіки

dominican_republic_filter = Filter(
must=[
FieldCondition(
key=”country”,
match=Match(value=”Dominican Republic”)
)
]
)

complex_recommendations = client. Recommend(
collection_name=collection_name,
query_vector=query_vector,
positive=[17, 777], # ID пісень, які сподобались
negative=[100, 444], # ID пісень, які не. Сподобались
query_filter=dominican_republic_filter, # Фільтр за країною
limit=5
)

print(complex_recommendations)
“

У цьому прикладі ми:

• Використовуємо client. Справа в тому, що recommend().
  • positive: ID пісень, які користувачу сподобались.
  • negative: ID пісень, які користувачу не сподобались. Справа в тому, типу, наприклад, що
  • query_filter: Фільтр, щоб рекомендувати лише пісні з Домініканської Республіки.

Завершення: Ваш Перший Крок у Майбутнє

Вітаю! Ви зробили перший крок у світ векторних баз даних з Quadrant. Сподіваюсь, що цей підручник був корисним та зрозумілим.

Ключові моменти, які варто запам’ятати:

• Основна концепція: Векторні бази даних використовують вектори для представлення даних та знаходження семантичної схожості.
• Quadrant: Потужний інструмент для зберігання, пошуку та рекомендацій у векторному просторі.
• Кроки до успіху: Створення віртуального середовища, встановлення клієнта Quadrant, запуск через, типу того. Docker, створення колекції, заповнення даними та, звичайно, експерименти з пошуком та фільтрацією.

Тепер ви можете самостійно експериментувати, змінюючи та розширюючи код. Фактично, ви можете спробувати інші метрики відстаней, змінити розмір вектора, експериментувати з. Різними фільтрами і, найголовніше, застосувати ці знання у ваших власних проєктах! Безумовно,

Не забудьте, що дослідження та експерименти – це ключ до успіху. Удачі у ваших майбутніх проєктах! До зустрічі в наступних статтях та туторіалах!