論文の概要: Dimensionality Reduction in Sentence Transformer Vector Databases with Fast Fourier Transform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06278v1
- Date: Tue, 9 Apr 2024 13:02:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 14:40:35.215096
- Title: Dimensionality Reduction in Sentence Transformer Vector Databases with Fast Fourier Transform
- Title（参考訳）: 高速フーリエ変換を用いた文変換ベクトルデータベースの次元化
- Authors: Vitaly Bulgakov, Alec Segal,
- Abstract要約: ベクトルデータベースの次元性低減は、AIデータ管理の合理化に重要である。
本稿では,ベクトルデータベースの次元を減らし,計算効率を重視し,次元の呪いを克服する利点について考察する。
本稿では,Fast Fourier Transform (FFT) の次元化への応用について紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dimensionality reduction in vector databases is pivotal for streamlining AI data management, enabling efficient storage, faster computation, and improved model performance. This paper explores the benefits of reducing vector database dimensions, with a focus on computational efficiency and overcoming the curse of dimensionality. We introduce a novel application of Fast Fourier Transform (FFT) to dimensionality reduction, a method previously underexploited in this context. By demonstrating its utility across various AI domains, including Retrieval-Augmented Generation (RAG) models and image processing, this FFT-based approach promises to improve data retrieval processes and enhance the efficiency and scalability of AI solutions. The incorporation of FFT may not only optimize operations in real-time processing and recommendation systems but also extend to advanced image processing techniques, where dimensionality reduction can significantly improve performance and analysis efficiency. This paper advocates for the broader adoption of FFT in vector database management, marking a significant stride towards addressing the challenges of data volume and complexity in AI research and applications. Unlike many existing approaches, we directly handle the embedding vectors produced by the model after processing a test input.
- Abstract（参考訳）: ベクトルデータベースの次元性低減は、AIデータ管理の合理化、効率的なストレージの実現、高速な計算、モデルパフォーマンスの向上に重要である。
本稿では,ベクトルデータベースの次元を減らし,計算効率を重視し,次元の呪いを克服する利点について考察する。
本稿では,Fast Fourier Transform (FFT) の次元化への応用について紹介する。
Retrieval-Augmented Generation(RAG)モデルや画像処理など、さまざまなAIドメインにまたがる実用性を実証することにより、このFFTベースのアプローチは、データ検索プロセスの改善と、AIソリューションの効率性とスケーラビリティの向上を約束する。
FFTの組み込みは、リアルタイム処理とレコメンデーションシステムにおける操作を最適化するだけでなく、次元削減により性能と解析効率が大幅に向上する高度な画像処理技術にも拡張できる。
本稿では、ベクトルデータベース管理におけるFFTの広範な採用を提唱し、AI研究やアプリケーションにおけるデータボリュームと複雑性の課題に対処するための重要な取り組みを示す。
多くの既存手法とは異なり、テスト入力処理後にモデルが生成した埋め込みベクトルを直接処理する。
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