KI-Vektor-Generator

KI-Vektorgeneratoren wandeln Text-, Bild- oder Sprachobjekte in eine mathematisch berechnete Zahlenfolge um, die das Objekt in vielen Dimensionen darstellt. Die Zahlenfolge (oder Vektoren) stellt verschiedene Attribute eines Objekts dar. Im Vektorraum liegen ähnliche Objekte nebeneinander. Mit einer KI-gesteuerten natürlichsprachlichen Vektorsuche lassen sich verwandte Objekte genauer finden als mit herkömmlichen Datenbankabfragen.

In Designanwendungen wie Adobe Firefly können Benutzer mithilfe von KI-basierten Texteingaben bearbeitbare Vektorgrafikdateien erstellen.

Warum sind AI-Vektorgeneratoren wichtig?

Die KI-Generatortechnologie in der Designwelt ermöglicht die prompte Erstellung von Vektorgrafik, ohne die die Benutzer eine steile Lernkurve zu überwinden hätten. Vektorgrafik-Generatoren können auch die Umwandlung vorhandener pixelbasierter Bilder in Vektorgrafik erleichtern.

Eine KI-gesteuerte Schnittstelle kann zum Schreiben von SQL-Anweisungen verwendet werden, um die Erkundung von Datenbanken für technisch weniger versierte Benutzer zu vereinfachen. Abfragen, die mit parallelen oder vektorisierten Anfrage auf große Tabellen zugreifen, um die Antwortzeiten zu verkürzen.

Bei hochdimensionalen Daten können Vektorabfragen verwendet werden, um Objekte mit ähnlichen Attributen schneller zurückzugeben als Abfragen, die mit SQL ausgedrückt werden.

KI als Hilfe beim Schreiben von SQL-Abfragen

Viele Business Intelligence verwenden Chatbots, die auf der Grundlage von Konversationen mit den Nutzer Abfragen erstellen, die sie zu Anforderungen auffordern, wie im folgenden Beispiel:

• Geben Sie zunächst an, welche Entitäten abgefragt werden sollen. Das können z. B. Verkäufe nach Regionen sein.
• Eine Eingabeaufforderung kann abfragen, welche Attribute von Interesse sind. Dies können Produkte sein.
• Was muss man über Produkte wissen? Vielleicht Beschreibungen und Verkaufsmengen.
• Müssen sie gruppiert werden? Vielleicht werden die Ergebnisse in der Region West nach Geschäften gruppiert.
• Ordnen? Nach Volumen, absteigend, Top 10?

Was leistet die Vektorverarbeitung bei Datenbankabfragen?

Mit der Vektorverarbeitung kann eine einzelne Anfrage als mehrere Threads ausgeführt werden, die gleichzeitig auf Teilmengen von Tabellen arbeiten, um die Anfrage zu beschleunigen. In einem SMP-Server (Single Session Multiplex Protocol) können Sie so viele Threads ausführen, wie Sie CPU für die Verarbeitung jedes Anfrage haben. Dieses Szenario wird als vertikale scalability bezeichnet.

Wenn die Arbeitslasten größer werden, kann die vertikale scalability teuer werden. Die Konfiguration eines Cluster , der aus mehreren kostengünstigeren Servern besteht, ist oft kosteneffizienter. Ein Cluster , der aus 4 x 32-Core-Serversystemen besteht, kostet beispielsweise weniger als ein einzelner 128-Core-Server. Aus diesem Grund ist die horizontale scalability mit massiv parallelen Prozessor-Clustern (MPP) attraktiv.

Actian Vector ist ein Datenbanksystem, das vertikal auf einem einzelnen Server und horizontal über Server in einem Cluster skaliert. Actian Vector ist eine Komponente der Actian Data Platform, die auf einem Cluster wie Hadoop vor Ort und auf Cloud , einschließlich Google, AWS und Azure, ausgeführt werden kann. Dies bietet Vorteile bei der massiv parallelen Verarbeitung von Anfrage , unabhängig davon, wo sich Ihre Daten befinden.

Vektorsuche

Eine neuere Entwicklung in der Datenbankwelt ist die Vektorsuche, bei der ein mathematischer Algorithmus verwendet wird, um ein Datenbankobjekt und seine Attribute als Zahlenfolge darzustellen. Diese Vektordarstellungen eines Objekts in einem mehrdimensionalen Raum Cluster basieren auf den Ähnlichkeiten ihrer Attribute.

Wenn ein Nutzer den Chatbot bittet, Artikel Anfrage , die ähnliche Attribute haben, kann dies zu schnelleren Ergebnissen führen, ohne dass eine Datenbankindizierung erforderlich ist. Wenn der Nutzer zum Beispiel alle Kleidungsstücke mit einem Weihnachtsmotiv in einer mittleren Größe, geordnet nach Beliebtheit, wissen möchte, genügt es, die Spalte mit dem Vektorwert zu scannen, um das Ergebnis zu erhalten.

Adobe Firefly AI-Vektorbild-Generierung

Der Adobe Vektor-KI Firefly kann Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen über Eingabeaufforderungen erzeugen. Firefly unterstützt sogar KI-gesteuerte Funktionen , die verschiedene Fotoeinstellungen, einschließlich Tiefenschärfe und Bewegungsunschärfe, anpassen können.

Die Actian Datenplattform

Die Actian Data Platform bietet eine einheitliche Lösung für das Einlesen, Umwandeln, Analysieren und Speichern von Daten. Die Plattform umfasst Datenintegration, um Datenvorbereitungspipelines zu erstellen und zu automatisieren. Die Vector Columnar Database verwendet eine skalierbar Architektur, die die Anfrage parallelisiert, um CPUs und Cache in einzelnen Servern und Clustern zu nutzen und die schnellste Anfrage in der Branche zu liefern.