वेक्टर डेटाबेस क्या हैं?

नियमित डेटाबेस = पंक्तियाँ और कॉलम

एक स्प्रेडशीट की कल्पना करें जो चैम्पलेन कॉलेज के सभी छात्र क्लबों का ट्रैक रखती है:

पहचान	नाम	वर्ग	कमरा
1	एनीमे क्लब	मिडिया	सी-102
2	आर्ट क्लब	रचनात्मक	सी-103
3	रोबोटिक्स टीम	तकनीक	सी-108
4	चैम्पलेन म्यूज़िक सोसाइटी	रचनात्मक	सी-109

इस तरह के साथ रिलेशनल डेटाबेसआप मूलतः पूछ सकते हैं:

• “मुझे सभी क्रिएटिव क्लब दिखाओ।”
• “कमरा सी-108 में कौन सा क्लब है?”
• “नाम में 'आर्ट' वाले सभी क्लबों की सूची बनाएं।”

लेकिन अगर आप पूछें:

“कौन सा क्लब है सबसे समान रोबोटिक्स टीम को क्या संदेश दिया गया है?

एक सामान्य डेटाबेस इस बात को समझ नहीं पाएगा। जब तक आप इसे स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं करते, यह समानता को नहीं समझता।

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वेक्टर डेटाबेस = अर्थ के आधार पर समूहीकरण

आइए अब कल्पना करें कि प्रत्येक छात्र क्लब का अपना कमरा मुख्य मंजिल पर है कॉलेज का। यहाँ क्या होता है:

• सभी छात्र जो प्यार करते हैं ड्राइंग और पेंटिंग पर जाएँ आर्ट क्लब रूम.
• सभी छात्र जो इसमें शामिल हैं रोबोट और प्रोग्रामिंग में इकट्ठा रोबोटिक्स कक्ष.
• सभी जो आनंद लेते हैं एनीमे और मंगा में मिलते हैं एनीमे क्लब रूम.

इसलिए यदि आप आर्ट क्लब में जाएं, तो आप पाएंगे समान लोग, जिनके साझा हित हों।
वे सिर्फ एक लेबल द्वारा समूहीकृत नहीं हैं, वे शारीरिक रूप से करीब कॉलेज के स्थान पर.

अब वेक्टर डाटाबेस के बारे में भी इसी तरह सोचें।

कमरों के बजाय, वेक्टर डेटाबेस में एक बहुआयामी अंतरिक्ष (सैकड़ों दिशाओं वाले मानचित्र के बारे में सोचें)। प्रत्येक आइटम, जैसे कि एक शब्द, छवि, उत्पाद या दस्तावेज़, संख्याओं की एक सूची में परिवर्तित हो जाता है जिसे एक सूची कहा जाता है। वेक्टरवह सदिश निर्देशांक की तरह है जो कहता है:

“इस शब्द को यहाँ अंतरिक्ष में रखें।”

इसलिए:

• "खाना" के पास एक स्थान पर रखा जाता है "सलाद", “बर्गर”, और "रेस्टोरेंट"
• लेकिन "खाना" से बहुत दूर है "पैर", भले ही वे एक जैसे लगते हों

क्यों? क्योंकि वे मेरा मतलब एक ही बात नहीं है.

छवि श्रेय:
स्रोत: “शुरुआती लोगों के लिए वेक्टर डेटाबेस का परिचय”
© Xomnia — केवल शैक्षिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किया गया।

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इससे क्या मदद मिलती है?

जब आप खोजते हैं वेक्टर डेटाबेस, यह अंतरिक्ष में आपकी क्वेरी के "स्थान" को देखता है और उन चीजों को ढूंढता है जो आस-पास, जैसे कि पूछ रहे हों:

"मुझे रोबोटिक्स में दिलचस्पी है। मुझे किस कमरे में जाना चाहिए?"

सिस्टम कहता है: "रोबोटिक्स टीम के साथ कमरा सी-108 में जाओ। ओह, और टेक क्लब और एआई क्लब बस बगल में ही हैं।"

तो, आप सिर्फ शब्दों का मिलान नहीं कर रहे हैं, आप मिलान कर रहे हैं अर्थ.

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सारांश

• रिलेशनल डेटाबेस स्प्रेडशीट की तरह हैं: सटीक जानकारी और फ़िल्टर के लिए बढ़िया
• वेक्टर डेटाबेस कैंपस मानचित्र की तरह हैं: वे डेटा को अर्थ और समूह के आधार पर व्यवस्थित करते हैं एक दूसरे के पास समान चीजें
• ठीक उसी तरह जैसे चैम्पलेन में प्रत्येक क्लब के लिए कमरे हैं, वेक्टर डेटाबेस में रिक्त स्थान होते हैं प्रत्येक अवधारणा के लिए
• इससे AI अस्पष्ट प्रश्नों का उत्तर दे सकता है जैसे: “मुझे इस तरह की चीज़ें दिखाओ” या “इसी तरह की चीज़ें ढूँढ़ो”