VDTuner: Как грамотно управлять векторными данными (VDMS)?

Большие языковые модели (LLMs) стали залогом необычайного роста технологий искусственного интеллекта (ИИ). Для решения таких проблем, как галлюцинации при разговоре, эти модели находят все большее применение в различных ситуациях, когда неструктурированные мультимедийные данные преобразуются в векторы встраивания. Системы управления векторными данными (VDMS) специально разработаны для эффективного управления этими векторами. Платформы, такие как Qdrant и Milvus, создали значительные базы пользователей и оживленные сообщества, служащие основой эпохи LLM.

LLM и другие системы машинного обучения и информационного поиска в значительной степени зависят от систем управления векторными данными. Эти системы полагаются на эффективный поиск по сходству, который становится возможным благодаря VDMS, предоставляющим пользователям возможность определять множество настраиваемых индексов и параметров системы. Тем не менее, внутренняя сложность VDMS создает значительные препятствия для автоматической оптимизации производительности, с которыми существующим методам трудно справиться в достаточной степени.

В качестве решения этих проблем группа исследователей представила VDTuner - основанную на обучении систему автоматической настройки производительности, созданную специально для VDMS. Не требуя от пользователей предварительных знаний, VDTuner эффективно ориентируется в сложном многомерном пространстве параметров VDMS, используя многообъектную байесовскую оптимизацию. Он также устанавливает тонкий баланс между скоростью запоминания и скоростью поиска, создавая идеальную конфигурацию, которая повышает общую производительность.

Команда поделилась, что различные оценки показали эффективность VDTuner. По сравнению с настройками по умолчанию он значительно повышает производительность VDMS, увеличивая скорость поиска на 14,12 % и коэффициент запоминания на 186,38 %. VDTuner достигает в 3,57 раза более высокой эффективности настройки по сравнению с последними базовыми версиями. Он обеспечивает масштабируемость для удовлетворения индивидуальных предпочтений пользователей и оптимизации бюджетных целей.

Свой основной вклад команда сформулировала следующим образом.

1. Чтобы выявить основные сложности в тонкой настройке систем управления векторными данными, было проведено обширное исследование. Команда изучила недостатки существующих вариантов настройки VDMS, что позволило получить полное представление о состоянии дел в этой области на данный момент.
2. Представлен VDTuner - уникальный фреймворк для настройки производительности, разработанный для VDMS. Используя многоцелевую байесовскую оптимизацию, VDTuner эффективно исследует сложное пространство параметров VDMS, чтобы определить идеальную настройку. Эта стратегия направлена на выполнение важного требования в оптимизации VDMS, оптимизируя скорость поиска и скорость запоминания одновременно.
3. Для подтверждения эффективности VDTuner были проведены тщательные исследования, которые показали, что VDTuner работает намного лучше, чем все существующие базовые версии. Также было проведено глубокое исследование, чтобы понять элементы, влияющие на его эффективность, и предложить мнения о его исключительной производительности.

В заключение можно сказать, что VDTuner - это большой шаг вперед в автоматической настройке производительности VDMS и мощный инструмент для повышения эффективности и производительности своих систем.