Technical Tutorials

با حرکت هوش مصنوعی از نمونه‌های اولیه آزمایشی به سیستم‌های تولیدی حیاتی، الزامات معماری فناوری پایگاه داده به شدت تغییر کرده است. سازمان‌ها سال‌هاست که از استراتژی «پایداری چندزبانه» استفاده می‌کنند: استفاده از یک پایگاه داده برای رکوردهای تراکنشی (مانند PostgreSQL یا MySQL) و یک پایگاه داده برداری تخصصی (مانند Pinecone یا Weaviate) برای جاسازی‌ها. اگرچه این رویکرد بارهای کاری را از هم جدا می‌کرد، اما پیچیدگی، تأخیر و چالش‌های سازگاری داده‌های قابل توجهی را به همراه داشت.

SingleStore به عنوان یک جایگزین جذاب با ارائه یک پلتفرم یکپارچه که سرعت یک پایگاه داده SQL توزیع‌شده را با قابلیت‌های جستجوی برداری با عملکرد بالا ترکیب می‌کند، همه در چارچوبی کاملاً سازگار با ACID ظاهر شده است. این پست به بررسی دلایل اهمیت این همگرایی برای برنامه‌های هوش مصنوعی تراکنشی می‌پردازد.

محدودیت‌های معماری‌های جداگانه

جداسازی سنتی داده‌های تراکنشی و بردارهای هوش مصنوعی یک مشکل «گرانش داده» ایجاد می‌کند. برای دریافت یک توصیه یا نتیجه جستجو، یک برنامه اغلب نیاز دارد تا پایگاه داده برداری را برای موارد مشابه پرس‌وجو کند، شناسه‌های آن‌ها را دریافت کند و سپس آن شناسه‌ها را با پایگاه داده اصلی برای دریافت متادیتا پیوند دهد. این فرآیند دو مرحله‌ای موارد زیر را به همراه دارد:

افزایش تأخیر: سفرهای رفت و برگشت شبکه بین خدمات، تأخیر قابل اندازه‌گیری ایجاد می‌کنند.
ناسازگاری داده‌ها: اگر یک ردیف در پایگاه داده OLTP به‌روزرسانی یا حذف شود اما در انبار برداری نه، هوش مصنوعی نتایج قدیمی یا نادرست را برمی‌گرداند.
سربار عملیاتی: مدیریت دو مجموعه زیرساخت مختلف، هزینه‌های نگهداری و دشواری عیب‌یابی را افزایش می‌دهد.

سازگاری با ACID در عملیات برداری

ویژگی برجسته SingleStore توانایی آن در برخورد با جاسازی‌های برداری به عنوان شهروندان درجه یک درون یک طرح رابطه‌ای است که سازگاری کامل با ACID (ذات‌مندی، سازگاری، جداسازی، دوام) را تضمین می‌کند. هنگامی که شما یک رکورد را درج، به‌روزرسانی یا حذف می‌کنید، جاسازی برداری مرتبط به صورت اتمی مدیریت می‌شود. هیچ امکانی برای وجود یک جاسازی «زنده» که دیگر به یک ردیف معتبر اشاره نمی‌کند، وجود ندارد.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن یک سیستم تشخیص تقلب برای تراکنش‌های بانکی می‌سازید. سیستم نیاز دارد تا جزئیات تراکنش را ذخیره کند و تراکنش‌های جدید را با الگوهای تاریخی با استفاده از شباهت برداری مقایسه کند. با SingleStore، می‌توانید این عملیات را در یک تراکنش واحد انجام دهید:

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;

پرس‌وجوهای یکپارچه برای جستجوی ترکیبی

جستجوی برداری به تنهایی اغلب برای برنامه‌های با دقت بالا کافی نیست. توسعه‌دهندگان معمولاً به «جستجوی ترکیبی» نیاز دارند که شباهت معنایی را با تطبیق دقیق کلمه کلیدی یا فیلتر کردن بر اساس ویژگی‌های خاص (مثلاً «پیدا کردن محصولات مشابه، اما فقط آن‌هایی که زیر 50 دلار هستند و موجود هستند») ترکیب کند.

در یک معماری جداگانه، این امر نیاز به منطق پیچیده در سمت برنامه دارد تا نتایج را از انبار برداری فیلتر کند. در SingleStore، می‌توانید این قصد را در SQL خالص بیان کنید و از موتور اجرای توزیع‌شده با عملکرد بالای پایگاه داده استفاده کنید:

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;

این توانایی فیلتر کردن قبل یا حین امتیازدهی برداری، تعداد کاندیداهای پردازش شده را کاهش می‌دهد که هم دقت و هم عملکرد را بهبود می‌بخشد. این امر به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا SQL استاندارد بنویسند که بهینه‌ساز می‌تواند آن را به طور کارآمد اجرا کند، بدون اینکه نیاز به یادگیری زبان‌های پرس‌وجوی اختصاصی برای عملیات برداری داشته باشند.

عملکرد در مقیاس بزرگ

SingleStore از یک معماری بدون اشتراک (shared-nothing) با قابلیت‌های ذخیره‌سازی ستونی و سطری استفاده می‌کند. برای جستجوی برداری، از ساختارهای شاخص کارآمدی استفاده می‌کند که به صورت افقی مقیاس‌پذیر هستند. با افزایش حجم داده‌های شما، می‌توانید گره‌ها را به خوشه اضافه کنید و عملیات جستجوی برداری توزیع‌شده و موازی باقی می‌مانند. این امر تضمین می‌کند که تأخیر حتی هنگامی که میلیون‌ها جاسازی در زمان واقعی نمایه‌سازی و پرس‌وجو می‌شوند، پایین بماند.

علاوه بر این، زیرا داده‌ها در فرمتی ذخیره می‌شوند که برای پرس‌وجوهای تحلیلی بهینه شده است، SingleStore می‌تواند تجمیعات پیچیده را در کنار جستجوهای برداری مدیریت کند. این موضوع به ویژه برای برنامه‌های هوش تجاری که نیاز به تحلیل روندها در بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی دارند، بدون نیاز به خروجی گرفتن داده‌ها به یک انبار داده جداگانه، ارزشمند است.

نتیجه‌گیری

عصر جداسازی پایگاه‌های داده تراکنشی از انبارهای برداری در حال پایان است. برای سازمان‌هایی که برنامه‌های هوش مصنوعی تراکنشی می‌سازند — جایی که سازگاری داده‌ها، تأخیر کم و سادگی عملیاتی حیاتی هستند — SingleStore یک راه‌حل یکپارچه و مستحکم ارائه می‌دهد. با تعبیه جستجوی برداری مستقیماً در یک موتور SQL سازگار با ACID، توسعه‌دهندگان می‌توانند پیچیدگی معماری را حذف کنند، خطر انحراف داده را کاهش دهند و برنامه‌های واکنش‌گراتر و هوشمندتری بسازند. با نفوذ بیشتر هوش مصنوعی در هر لایه‌ای از توسعه نرم‌افزار، داشتن پایگاه داده‌ای که به طور بومی هم داده و هم بردارها را درک می‌کند، دیگر یک تجمل نیست؛ بلکه یک ضرورت است.