مقدمة
في عالمٍ يتزايد فيه حجم البيانات غير المهيكلة مثل النصوص، الصور، والفيديوهات، برزت الحاجة إلى نوع جديد من قواعد البيانات لا يعتمد على المطابقة الحرفية، بل على فهم المعنى. هنا يأتي دور قاعدة البيانات المتجهة، وهي تقنية ثورية تسمح بفهم السياق والمعاني الكامنة خلف البيانات، مما يجعلها حجر الأساس في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، وخاصة في البحث الدلالي، أنظمة التوصية، و نظم استرجاع المعلومات.
ما هي قواعد البيانات المتجهة؟
قاعدة البيانات المتجهة هي نوع متخصص من قواعد البيانات مصمم خصيصًا لتخزين وإدارة والبحث في متجهات التضمين (Embedding Vectors) بكفاءة عالية. ببساطة، هي قاعدة بيانات تخزن وتستعيد البيانات بناءً على معناها، وليس فقط بناءً على قيمها الدقيقة.
التشبيه التوضيحي
لنتخيل تمثيل الأفلام في فضاء ثنائي الأبعاد:
- المحور السيني (X): يمثل درجة التشويق
- المحور الصادي (Y): يمثل درجة الكوميديا
في هذا العالم:
- فيلم "أفاتار" عند النقطة (9, 2) ← عالي التشويق، قليل الكوميديا
- فيلم "سوبرباد" عند النقطة (5, 9) ← متوسط التشويق، عالي الكوميديا
- فيلم "جيمس بوند" عند النقطة (8, 3) ← قريب جدًا من "أفاتار"
عند طلب "أفلام مشابهة لأفاتار"، سترجع قاعدة البيانات المتجهة "جيمس بوند" لأنه الأقرب في هذا الفضاء، مما يعكس التشابه في المعنى.
المكونات الأساسية
التضمين (Embedding)
متجه التضمين هو قائمة من الأرقام (مثل [0.1, -0.5, 0.9, ...]) تمثل بيانات معينة (نص، صورة، صوت) في فضاء رياضي متعدد الأبعاد. البيانات المتشابهة يكون لها متجهات قريبة من بعضها في هذا الفضاء.
مثال: متجه كلمة "ملك" سيكون أقرب إلى متجه كلمة "ملكة" منه إلى متجه كلمة "تفاحة".
فهرس المسافة (Distance Index)
لبحث التشابه بسرعة في ملايين المتجهات، تستخدم قواعد البيانات المتجهة فهارس متقدمة مثل:
- HNSW (التقسيم الهرمي للفضاء)
- IVF (تقسيم المتجهات إلى مجموعات)
مقاييس التشابه (Similarity Metrics)
لتحديد مدى قرب متجهين، نستخدم مقاييس رياضية مثل:
- جيب التمام (Cosine Similarity) ← يقيس الزاوية بين متجهين (مثالي للنصوص)
- المسافة الإقليدية (Euclidean Distance) ← يقيس "طول الخط المستقيم" بين نقطتين
- المنتج النقطي (Dot Product) ← مقياس آخر للقرب
آلية العمل
عملية التخزين والاسترجاع:
التخزين
تحويل البيانات الخام إلى متجهات باستخدام نماذج التضمين، حفظ المتجهات والفهرس الخاص بها، وربط كل متجه بالبيانات الأصلية.
الاستعلام
تحويل الاستعلام (سؤال، صورة، إلخ) إلى متجه باستخدام نفس نموذج التضمين.
البحث
البحث في الفهرس عن المتجهات الأقرب إلى متجه الاستعلام باستخدام خوارزميات الجار الأقرب التقريبي (ANN) للبحث السريع.
الاسترجاع
إرجاع البيانات الأصلية المرتبطة بالمتجهات الأكثر تشابهًا.
الفرق بين قواعد البيانات التقليدية والمتجهة
| الميزة | قواعد البيانات التقليدية | قواعد البيانات المتجهة |
|---|---|---|
| نوع البيانات | أرقام، تواريخ، نصوص (قيم دقيقة) | متجهات (تمثيل عددي للمعنى) |
| طريقة البحث | مطابقة دقيقة للقيم | البحث عن التشابه |
| الاستخدام الأمثل | المعاملات المالية، إدارة المخزون | البحث الدلالي، التوصيات |
| المرونة | يحتاج إلى هيكل مخطط محدد | مرنة مع البيانات غير المهيكلة |
التطبيقات الرئيسية
الذكاء الاصطناعي التوليدي و RAG
الاستخدام الأهم حاليًا: ربط نماذج اللغة الكبيرة (مثل ChatGPT) بقواعد المعرفة الخارجية. بدلاً من الاعتماد على المعرفة الداخلية فقط، يتم "تذكير" النموذج بمعلومات محددة من مستنداتك الخاصة.
محركات البحث الدلالي
البحث عن المستندات أو المنتجات بناءً على المعنى وليس الكلمات المفتاحية فقط. مثال: البحث عن "ملابس مريحة للصيف" يجد منتجات تحتوي على "قماش قطني"، "فضفاض" حتى بدون ذكر كلمة "مريحة".
أنظمة التوصية
توصية أفلام، منتجات، أو موسيقى بناءً على تشابهها مع ما أعجبك سابقًا.
كشف الشذوذ والانتحال
في الأمن السيبراني: اكتشاف السلوك غير الطبيعي لأنه سيكون ممثلًا بمتجه بعيد عن متجهات السلوك الطبيعي.
التعرف على الصور والفيديوهات
البحث عن صور مشابهة، أو تصنيف المحتوى تلقائيًا.
أمثلة على قواعد بيانات متجهية شائعة
Pinecone
خدمة سحابية مُدارة وشهيرة
Chroma
قاعدة بيانات مفتوحة المصدر وسهلة الاستخدام
Weaviate
قاعدة بيانات مفتوحة المصدر بمميزات متقدمة
Qdrant
قاعدة بيانات متجهية سريعة ومفتوحة المصدر
Milvus
مشروع مفتوح المصدر للتطبيقات واسعة النطاق
فهم تشابه جيب التمام (Cosine Similarity)
المفهوم الأساسي
تشابه جيب التمام هو مقياس لقياس مدى تشابه متجهين، بغض النظر عن حجمهما. فهو يقيس الزاوية بين المتجهين في الفضاء متعدد الأبعاد.
الصيغة الرياضية
حيث:
- A · B = الضرب النقطي للمتجهين
- ‖A‖ = مقدار المتجه A
- ‖B‖ = مقدار المتجه B
لماذا نستخدمه؟
لا يتأثر بحجم البيانات
يركز على الاتجاه وليس الحجم
فعال مع البيانات النصية
مقالة طويلة وقصيرة عن نفس الموضوع ستكون متشابهة
كفاءة حسابية
سريع الحساب نسبيًا
نتائج بين -1 و 1
يسهل تفسيرها ومقارنتها
الخلاصة
قاعدة البيانات المتجهة هي التقنية الأساسية التي تمكننا من فهم واستغلال المعنى الكامن وراء البيانات غير المهيكلة. هي الجسر الذي يربط بين الذكاء الاصطناعي التوليدي وعالم البيانات الشخصية أو المؤسسية، مما يجعله أكثر ذكاءً وملاءمة للسياق.
تمثل هذه التقنية نقلة نوعية في طريقة تعاملنا مع البيانات، حيث انتقلنا من البحث عن التطابقات الدقيقة إلى فهم المعاني والعلاقات الدلالية، مما يفتح آفاقًا جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
