Vektor-KI
In der Welt des Designs wendet die Vector Artificial Intelligence (AI) die Verarbeitung natürlicher Sprache NLP) an, um Vektorgrafik zu erstellen. Eine vektorisierte Bilddatei besteht aus Grafiken, die mit geometrischen Linien gezeichnet oder gerendert werden, die sich ohne Pixelierung skalieren lassen, da die Linien als Koordinaten auf einem Raster ausgedrückt werden. Auf diese Weise können Designer ein Firmenlogo von der Größe einer Ikone bis hin zu einem riesigen Bild für einen Messestand skalieren.
In der Informatik bezieht sich die Vektorverarbeitung auf die Fähigkeit zur Parallelisierung von Single-Thread-Operationen wie der Verarbeitung von Anfrage . KI-basierte Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es nicht-technischen Benutzern, Datenanfragen in einem Dialog zu formulieren.
Warum ist Vektor-KI wichtig?
KI macht komplexe Berichte und Bilderzeugung auch für Menschen ohne IT- oder Designkenntnisse zugänglich, da sie ihre Anforderungen in einfachem Englisch formulieren können. SQL ist für die meisten Menschen schwer zu beherrschen, aber Manager von Einzelhandelsgeschäften können KI bitten, ihnen mitzuteilen, welche Produkte die Nachfüllmenge erreicht haben oder kurz vor dem Verfallsdatum stehen.
Im Designbereich kann eine Druckerei einem AI-Designer ein JPG oder PDF zur Verfügung stellen, der es in ein Vektorgrafikformat umwandeln kann, das bevorzugte Format, wenn Sie das Bild ohne Pixelierung vergrößern möchten. Beispiele für Vektorgrafikformate sind Ai (Adobe Illustrator), EPS (Encapsulated PostScript), PDF (Portable Document Format) und SVGskalierbar Vektorgrafik) Dateien.
SQL Datenbank Anfrage Generation
Das Schreiben von SQL-Abfragen kann sehr komplex werden. Der Einsatz eines KI-basierten Chatbot , der mit SQL vertraut ist, kann viel Zeit und Mühe sparen. Business intelligence (BI) können noch einen Schritt weiter gehen, indem sie die generierten Abfragen nutzen, um zusätzlich zu den tabellarischen Ergebnissen visuelle Darstellungen zu erstellen. Der Chatbot kann ein Gespräch mit dem Nutzer führen, in dem dieser nach seinen Anforderungen gefragt wird, wie im folgenden Beispiel:
- Der Chatbot kann fragen, welche Entitäten an der Anfrage beteiligt sind, um zu entscheiden, welche Tabellen einbezogen werden müssen.
- Durch die Frage, welche Attribute von Interesse sind, erfährt der Chatbot , welche Spalten in der Basistabelle und den verknüpften Tabellen erforderlich sind.
- SQL-Prädikate können durch die Abfrage von Wertebereichen oder bei Vorliegen von Bedingungen abgefragt werden.
- Die Benutzer können aufgefordert werden, die gewünschten Gruppierungen für die Ergebnisse einzugeben.
- Schließlich kann die Sortierreihenfolge vor der Rückgabe der Ergebnismenge abgefragt werden.
- Geeignete Diagrammformate können optional angezeigt werden.
Vektorisierte Anfrage Verarbeitung
Unabhängig davon, ob eine Anfrage mit Hilfe von KI geschrieben wird, hat die Vektorverarbeitung einen tiefgreifenden Einfluss auf die Antwortzeiten der Anfrage , insbesondere bei großen Datensätzen. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit eines einzelnen CPU wird durch physikalische Beschränkungen wie die Größe der Abstände zwischen den Komponenten und die Wärmeableitung begrenzt. Die Hersteller von Serverprozessoren haben den einzelnen Chips mehr CPU hinzugefügt, um die Verarbeitungsleistung zu erhöhen, was für Single-Thread-Aufgaben nicht sehr hilfreich ist.
Die Vektorverarbeitung ermöglicht es allen Prozessoren eines Cluster-Server , an der Verarbeitung der Anfrage teilzunehmen. Die Actian Vector Database kann eine einzelne große Anfrage in genügend parallele Threads aufteilen, um alle verfügbaren CPU in jeder Cluster-Server auszunutzen. Jeder CPU kann mit Daten geladen und mit einer single instruction ausgeführt werden, um die schnellste Anfrage zu erreichen, selbst bei ineffizienten Operationen wie einem Full Table Scan, bei dem jede Aufzeichnung in einer Tabelle gelesen werden muss. Die Verwendung der Vertikale Speicherung der Datenbank erlaubt es der Vektordatenbank, das Lesen aller Tabellenspalten zu überspringen, die nicht in einer Anfrage angegeben sind. Dies ist der Grund, warum die Actian Vector Datenbank-Engine so spektakulär schnell ist.
Beispiele für die Erstellung von Vektorgrafik mit AI
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie KI Vektorgrafik erzeugen kann.
AdCreative.ai
Sie ermöglicht es Marketingfachleuten, in einfachem Englisch auszudrücken, was sie mit einer digitalen Anzeige vermitteln wollen. Die Anzeige wird mit einem Text erstellt, der auf ein bestimmtes Zielpublikum abzielt.
Shutterstock
Ein AI-Zeichnungsgenerator erstellt skalierbar, lizenzfreie Stockbilder.
Canva
Erzeugt KI-generierte visuelle Inhalte.
VektorKunst.ai
Mit einer AI-generierten Vektorgrafik-Bibliothek und einem AI-Vektorgrafik-Generator.
Adobe
Adobe Illustrator verfügt über einen neuen KI-Vektor-Generator auf Basis von Adobe Firefly, der mit Hilfe von Textvorgaben vollständig editierbare Vektorgrafik erstellt.
Vektorisierer.ai
Hauptsächlich verwendet, um Pixel mit Hilfe von AI in Vektoren umzuwandeln.
Die Actian Datenplattform
Die Actian Data Platform bietet eine einheitliche Erfahrung für das Einlesen, Umwandeln, Analysieren und Speichern von Daten. Die Plattform bietet ultraschnelle Anfrage , auch für komplexe Workloads, ohne Tuning durch Vektorverarbeitung. Dies ist auf eine skalierbar Architektur zurückzuführen, die Vertikale Speicherung mit Vektorverarbeitung für unübertroffene Parallelität bei der Anfrage nutzt.
