Technical Tutorials

مع انتقال الذكاء الاصطناعي من نماذج أولية تجريبية إلى أنظمة إنتاج حاسمة، تغيرت المتطلبات المعمارية لتقنية قواعد البيانات بشكل جذري. اعتمدت المؤسسات لسنوات على استراتيجية "الاستمرارية متعددة اللغات" (polyglot persistence): باستخدام قاعدة بيانات واحدة للسجلات المعاملية (مثل PostgreSQL أو MySQL) وقاعدة بيانات متجهات متخصصة (مثل Pinecone أو Weaviate) للتضمينات. بينما عزز هذا النهج عزل أحمال العمل، إلا أنه أدخل تعقيداً كبيراً، وتأخيراً، وتحديات في اتساق البيانات.

برزت SingleStore كبديل جذاب من خلال تقديم منصة موحدة تجمع بين سرعة قاعدة بيانات SQL الموزعة وقدرات البحث عن المتجهات عالية الأداء، وكل ذلك ضمن إطار متوافق تماماً مع خصائص ACID. يستكشف هذا المنشور سبب أهمية هذا التقارب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المعاملية.

قيود الهياكل المعمارية المعزولة

يؤدي الفصل التقليدي بين البيانات المعاملية ومتجهات الذكاء الاصطناعي إلى مشكلة "جاذبية البيانات". لاسترداد توصية أو نتيجة بحث، قد تحتاج التطبيق إلى الاستعلام عن قاعدة بيانات المتجهات للحصول على العناصر المشابهة، والحصول على معرفاتها (IDs)، ثم ربط تلك المعرفات بقاعدة البيانات الرئيسية لجلب البيانات الوصفية. تقدم هذه العملية ذات الخطوتين ما يلي:

زيادة التأخير: تضيف دورات الشبكة بين الخدمات تأخيراً قابلاً للقياس.
عدم اتساق البيانات: إذا تم تحديث أو حذف صف في قاعدة بيانات المعاملات (OLTP) ولكن ليس في متجر المتجهات، فإن الذكاء الاصطناعي يعيد نتائج قديمة أو غير صحيحة.
العبء التشغيلي: يؤدي إدارة مجموعتي بنية تحتية مختلفتين إلى زيادة تكاليف الصعوبة وصعوبة استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

الامتثال لخصائص ACID في عمليات المتجهات

الميزة البارزة لـ SingleStore هي قدرتها على معاملة التضمينات المتجهة كمواطنين من الدرجة الأولى داخل مخطط علائقي، مما يضمن الامتثال الكامل لخصائص ACID (الذرية، الاتساق، العزل، المتانة). عند إدراج أو تحديث أو حذف سجل، يتم التعامل مع التضمين المتجه المرتبط بشكل ذري. لا يوجد احتمال لوجود "تضمين شبح" لم يعد يتوافق مع صف صالح.

فكر في سيناريو تقوم فيه ببناء نظام للكشف عن الاحتيال لمعاملات البنك. يحتاج النظام إلى تخزين تفاصيل المعاملة ومقارنة المعاملات الجديدة مع الأنماط التاريخية باستخدام تشابه المتجهات. مع SingleStore، يمكنك إجراء هذه العمليات في معاملة واحدة:

CREATE TABLE transactions (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    amount DECIMAL(10, 2),
    customer_id BIGINT,
    embedding VECTOR(FLOAT, 128)
);

-- Insert transaction and its vector embedding atomically
INSERT INTO transactions 
VALUES (1, 150.00, 101, '[0.1, 0.5, ..., 0.9]');

-- Query for similar transactions in the same session
SELECT id, amount, customer_id 
FROM transactions 
ORDER BY distance_cosine(embedding, '[0.1, 0.5, ..., 0.9]') 
LIMIT 5;

استعلامات موحدة للبحث الهجين

غالباً ما يكون البحث عن المتجهات وحده غير كافٍ للتطبيقات عالية الدقة. يحتاج المطورون عادةً إلى "البحث الهجين"، والذي يجمع بين التشابه الدلالي ومطابقة الكلمات الرئيسية الدقيقة أو التصفية على سمات محددة (على سبيل المثال، "ابحث عن منتجات مشابهة، ولكن فقط تلك التي تقل عن 50 دولاراً ومتوفرة في المخزون").

في البنية المعمارية المعزولة، يتطلب هذا منطقاً معقداً على جانب التطبيق لتصفية النتائج من متجر المتجهات. في SingleStore، يمكنك التعبير عن هذا القصد في SQL النقي، مستفيداً من محرك التنفيذ الموزع عالي الأداء الخاص بقاعدة البيانات:

SELECT id, name, price 
FROM products 
WHERE category = 'electronics' 
AND price < 500
ORDER BY distance_cosine(
    embedding, 
    '[0.2, 0.8, ..., 0.3]'
) 
LIMIT 10;

تقلل هذه القدرة على التصفية قبل أو أثناء تقييم المتجهات عدد المرشحين الذين تتم معالجتهم، مما يحسن كل من الدقة والأداء. يتيح ذلك للمطورين كتابة SQL قياسي يمكن للمُحسّن تنفيذه بكفاءة، دون الحاجة إلى تعلم لغات استعلام خاصة بعمليات المتجهات.

الأداء على نطاق واسع

تستخدم SingleStore بنية لا تشارك الموارد (shared-nothing) مع قدرات التخزين العمودي والسطري. بالنسبة للبحث عن المتجهات، تستخدم هياكل فهرسة فعالة تتوسع أفقياً. مع نمو حجم بياناتك، يمكنك إضافة عقد إلى العنقود، وستظل عمليات البحث عن المتجهات موزعة ومتوازية. يضمن ذلك بقاء التأخير منخفضاً حتى عندما يتم فهرسة واستعلام ملايين التضمينات في الوقت الفعلي.

علاوة على ذلك، نظراً لأن البيانات مخزنة بتنسيق محسن للاستعلامات التحليلية، يمكن لـ SingleStore التعامل مع التجميعات المعقدة جنباً إلى جنب مع عمليات البحث عن المتجهات. هذا قيم بشكل خاص لتطبيقات ذكاء الأعمال التي تحتاج إلى تحليل الاتجاهات في الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي دون تصدير البيانات إلى مستودع بيانات منفصل.

الخاتمة

قد حان عصر فصل قواعد البيانات المعاملية عن مخازن المتجهات. بالنسبة للمؤسسات التي تبني تطبيقات ذكاء اصطناعي معاملية — حيث يكون اتساق البيانات، والتأخير المنخفض، والبساطة التشغيلية أمرين بالغين الأهمية — تقدم SingleStore حلاً موحداً وقوياً. من خلال دمج البحث عن المتجهات مباشرة في محرك SQL المتوافق مع ACID، يمكن للمطورين القضاء على التعقيد المعماري، وتقليل خطر انجراف البيانات، وبناء تطبيقات أكثر استجابة وذكاءً. ومع استمرار انتشار الذكاء الاصطناعي في كل طبقة من طبقات تطوير البرمجيات، لم يعد امتلاك قاعدة بيانات تفهم بشكل أصلي كل من البيانات والمتجهات رفاهية؛ بل أصبح ضرورة.