vector_store
1.0.0
متجر Vector هو بنية بيانات أو قاعدة بيانات مصممة لتخزين واسترداد تضمينات المتجهات بكفاءة. في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي ، تعد تضمينات المتجهات تمثيلات عددية للكلمات أو العبارات أو المستندات في مساحة متجه عالية الأبعاد.
هذا تفسير بسيط:
️ متجه متجر : فكر في الأمر كمكتبة كبيرة ، حيث يتم تخزين كل عنصر مع تمثيله العددي الفريد (المتجه). كل عنصر له مجموعة من الأرقام الخاصة به التي تمثل معناها وسياقها.
؟ التخزين والاسترجاع : عندما تريد العثور على عناصر متشابهة في المعنى مع واحد معين ، يتيح لك متجر المتجهات البحث بكفاءة. يقارن التمثيلات العددية (متجهات) للعناصر للعثور على تلك الأقرب في المعنى أو السياق.
التحديث والإضافة : تمامًا مثل تحديث أو إضافة عناصر إلى مكتبتك ، يمكنك تحديث أو إضافة تمثيلات متجه جديدة إلى متجر المتجه عندما تظهر عناصر جديدة أو عندما تريد تحسين التمثيلات الحالية.
؟ التعلم الآلي : غالبًا ما تستخدم متاجر المتجهات في نماذج التعلم الآلي. إنها تسمح لهذه النماذج بفهم العناصر ومعالجتها بطريقة ذات معنى من خلال العمل على تمثيلاتها العددية بدلاً من العناصر نفسها.
بشكل عام ، يتيح متجر المتجهات التخزين والاسترجاع الفعال لتضمينات المتجهات ، مما يسهل مختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية! ؟
دعنا نقول أن لدينا مجموعة كبيرة من البيانات النصية ، مثل مجموعة من المقالات الإخبارية. نريد أن نمثل كل كلمة في هذه المجموعة كمتجه عالي الأبعاد بطريقة تجعل الكلمات ذات المعاني أو السياقات المماثلة لها متجهات قريبة من هذه المساحة المتجه.
باستخدام Word2Vec ، يمكننا تدريب نموذج الشبكة العصبية على هذه البيانات النصية لتعلم تمثيلات المتجه هذه. يتم تدريب النموذج على التنبؤ بالكلمات المحيطة التي تم إعطاؤها كلمة مستهدفة (نموذج SKIP-GRAM) أو للتنبؤ بالكلمة المستهدفة المعطاة الكلمات المحيطة (حقيبة مستمرة من نموذج الكلمات).
بمجرد أن يتم تدريب النموذج ، لدينا متجر متجه حيث ترتبط كل كلمة في المفردات لدينا بتمثيل متجه فريد. تلتقط هذه المتجهات العلاقات الدلالية بين الكلمات ، مما يسمح لنا بأداء مهام مثل تشابه الكلمات ، واكتشاف القياس ، وحتى العمليات الحسابية على الكلمات (على سبيل المثال ، الملك - رجل + امرأة = ملكة).
لذلك ، في هذا المثال ، يعمل نموذج Word2Vec كمتجر متجه حيث يتم تخزين الكلمات كمتجهات ، مما يتيح التخزين الفعال واسترجاع تضمينات الكلمات لمهام معالجة اللغة الطبيعية المختلفة.
FAISS هي مكتبة فعالة تم تطويرها بواسطة Facebook AI Research للبحث في التشابه وتجميع المتجهات الكثيفة. إنه مفيد بشكل خاص لمهام استرجاع المتجهات واسعة النطاق التي تمت مواجهتها عادة في تطبيقات التعلم الآلي واسترجاع المعلومات. تم تصميم FAISS للتعامل مع البيانات عالية الأبعاد بكفاءة ويتم تحسينها لكل من وحدة المعالجة المركزية وحساب GPU.
تتضمن الميزات الرئيسية لـ FAISS:
يستخدم FAISS على نطاق واسع في التطبيقات المختلفة بما في ذلك استرجاع الصور وأنظمة التوصية ومعالجة اللغة الطبيعية والمزيد ، حيث يكون البحث السريع القابل للتطوير أمرًا بالغ الأهمية.
chromdb ، أو قاعدة بيانات حالة الكروماتين ، هو مورد يستخدم في مجال علم الجينوم وعلم التخلق. يوفر معلومات حول حالات الكروماتين عبر الجينوم ، والتي تعد حاسمة لفهم تنظيم الجينات والوظيفة الخلوية.
يشير الكروماتين إلى مجمع الحمض النووي والبروتينات الموجودة في نواة الخلايا حقيقية النواة. تؤثر حالة الكروماتين ، التي تحددها تعديلات مختلفة على الحمض النووي والبروتينات المرتبطة بها ، بالتعبير الجيني والهوية الخلوية. يقوم Chromdb بتجميع البيانات من تجارب مثل Chip-Seq (المعطلة المناعية للكروماتين متبوعة بالتسلسل) لتعليق حالات الكروماتين عبر أنواع وظروف الخلايا المختلفة.
تتضمن الميزات الرئيسية لـ chromdb:
Chromdb هو مورد أساسي للباحثين الذين يدرسون علم التخلق ، وبيولوجيا الكروماتين ، وتنظيم الجينات ، مما يوفر رؤى قيمة في التنظيم الوظيفي للجينوم. ؟
