قاعدة بيانات المتجهات. اكتشف ذكاء الطيران غير المنظم.

الشكل: رسم بياني لبحث HNSW ANN - يتم تنظيم المتجهات في طبقات لتسريع استعلامات أقرب جار (مقتبس من شرح مجموعات المتجهات Redis الخاصة بـ Devmy).

بخلاف البحث الدقيق في الجداول العلائقية، يُمكن لبحث المتجهات التقاط المعنى: حيث تعثر الاستعلامات على عناصر متشابهة دلاليًا، وليس فقط على تطابقات دقيقة للكلمات الرئيسية. بالنسبة لبيانات الطيران (مثل الأدلة أو سجلات الإصلاح)، يعني هذا أنه يُمكن للمهندسين استرجاع المحتوى ذي الصلة حتى لو اختلفت الصياغة. تُحدد مسافات المتجهات (جيب التمام، أو حاصل الضرب النقطي، أو الإقليدي) التشابه كميًا. عند تطبيع التضمينات، يُعطي تشابه جيب التمام وحاصل الضرب النقطي تصنيفات متكافئة. عمليًا، عادةً ما تُطَبَّق المتجهات وتُستخدم تشابه جيب التمام كمقياس للأهمية. تشمل المفاضلات الرئيسية التذكر مقابل زمن الوصول: تُحسِّن المؤشرات الأكبر ومعامِلات البحث الأعلى التذكر ولكنها تزيد زمن الوصول. تُوفر قواعد بيانات المتجهات مؤشرات قابلة للضبط (HNSW، IVF، المسح الضوئي المسطح) لموازنة السرعة مقابل الدقة.

نماذج التضمين

تُحوّل نماذج التضمين الحديثة النصوص (أو غيرها من البيانات) إلى متجهات. تشمل النماذج الرائدة نموذج OpenAI text-embedding-3-large، ونموذج Cohere embed-multilingual-v3، ونماذج Gemini/BGE من Google، وعائلتي Meta E5 وGTE، والعديد من نماذج HuggingFace (مثل نماذج Sentence-BERT). تختلف هذه النماذج في الأبعاد، وتغطية البيانات، وتكلفة الاستدلال. على سبيل المثال، يُنتج نموذج OpenAI text-embedding-3-large متجهات ذات 3072 بُعدًا، وهي أكبر بكثير من نموذج Ada-002 (1536D) السابق. عادةً ما تُنتج نماذج Cohere v3 متجهات ذات 1024D (باللغة الإنجليزية أو متعددة اللغات) أو أصغر (مثل الإصدارات "الخفيفة" ذات 384D). يُنتج نموذجا Meta E5-large وGTE-large أيضًا تضمينات بدقة 1024D، بينما تُنتج متغيراتهما الأساسية أو "الصغيرة" تضمينات بدقة 768D أو 384D. تتضمن تضمينات Vertex-AI من Google نماذج نصية بدقة 768D ونموذجًا كبيرًا بدقة 3072D "gemini-embedding-001". بشكل عام، غالبًا ما تُحسّن الأبعاد الأعلى دقة الدلالات، ولكنها تتطلب مساحة تخزين وحوسبة أكبر: فهرس نموذج e5-base (768D) مجموعة بيانات أسرع بمرتين من نموذج ada-002 (1536D) في معيار واحد.

تختلف نماذج التضمين أيضًا حسب بيانات التدريب والتعدد اللغوي. تعد واجهات برمجة تطبيقات التضمين الخاصة بـ OpenAI وCohere مملوكة (مع التكاليف المرتبطة بها وحدود الاستخدام)، بينما تعد نماذج E5/GTE الخاصة بـ Meta والعديد من نماذج HuggingFace مفتوحة المصدر (مرخصة من Apache). تدعم نماذج E5 وGTE أكثر من 50 لغة، كما تفعل نماذج Cohere متعددة اللغات v3. تُعد هذه التغطية متعددة اللغات قيمة لتوثيق الطيران الدولي. يُعد تكييف المجال أمرًا بالغ الأهمية للمفردات المتخصصة (مثل لغة فصل ATA وتسميات الأجزاء). يتم تدريب هذه النماذج الجاهزة للاستخدام على نصوص الويب والمجموعات الشائعة؛ وقد لا تلتقط مصطلحات الطيران بشكل مثالي. يجب على الفرق التفكير في الضبط الدقيق أو استخدام المحولات في سجلات الصيانة أو الأدلة. من الناحية العملية، غالبًا ما تبدأ أنظمة المؤسسات بتضمينات عامة قوية (مثل OpenAI أو E5) ثم تعمل على الضبط الدقيق على النص الخاص بالمجال.

من منظور الأداء، تختلف النماذج في زمن الوصول. النماذج الأصغر (مثل E5-base-768) أسرع في الاستدلال، بينما النماذج الكبيرة المملوكة (مثل OpenAI's 3072D) أبطأ وقد تسمح بطلب واحد فقط في كل مرة. إذا كانت الأجهزة المحلية محدودة، يمكن استخدام نماذج أصغر أو مُكَمَّمة. التراخيص مهمة: تفرض OpenAI وCohere رسومًا على كل طلب ولديها سياسات استخدام، بينما تتجنب النماذج المفتوحة مثل E5/GTE أو BGE من Google (المفتوحة عبر VertexAI مع حصص) تكاليف واجهة برمجة التطبيقات. باختصار، يمكن لأي قاعدة بيانات متجهة استيعاب التضمينات من أي من هذه النماذج، ولكن يجب على المهندسين المعماريين مراعاة أبعاد التضمين والتكلفة ودعم تعدد اللغات وملاءمة النطاق عند اختيار نماذج بيانات الطيران.

أنواع قواعد بيانات المتجهات

توجد مجموعة واسعة من أنظمة قواعد البيانات المتجهة، بدءًا من المكتبات خفيفة الوزن وحتى المنصات الكاملة:

يتعامل كل من هذه الأنظمة مع المتجهات والمرشحات بشكل مختلف، ولكن جميعها تدعم مسافات L2، والحاصل الداخلي (النقطة)، وجيب التمام (غالبًا عن طريق تخزين المتجهات المُوَحَّدة). يشير منتدى Weaviate إلى أنه يمكنه تخزين متجهات تصل أبعادها إلى 65535 بُعدًا، وهو ما يفوق بكثير أحجام التضمين النموذجية، مما يُظهر مرونة المحركات الحديثة. باختصار:

حالات الاستخدام في الطيران

البحث الدلالي: تتضمن صيانة الطائرات مجموعات ضخمة من الأدلة ونشرات الخدمة ووثائق اللوائح. يتيح نظام البحث المتجه للمهندسين طرح استعلامات باللغة الطبيعية (أو حتى استعلامات صوتية) واسترجاع الفقرات أو الوثائق ذات الصلة دلاليًا. على سبيل المثال، بدلاً من البحث عن الكلمات المفتاحية "تسرب زيت المحرك"، قد يجد البحث المضمن فقرات النشرة التي تصف "تسرب السوائل الهيدروليكية" إذا كانت متشابهة في السياق. وكما أوضحت Infosys/AWS، فإن تخزين كل مستند فني كمتجهات يسمح لوكلاء LLM بالإجابة على استفسارات الصيانة من خلال استرجاع الوثائق الأكثر صلة من المستودع.

المطابقة الضبابية للأجزاء: غالبًا ما تحتوي أجزاء الطيران على مُعرّفات غامضة (رقم تعريف القطعة أو أرقام القطع) وأسماء وصفية تختلف باختلاف الموردين. قد تكشف تضمينات المتجهات لأوصاف الأجزاء، أو حتى أرقام القطع (التي تُعامل كنص)، عن نسخ شبه مكررة لا تكتشفها المطابقة القائمة على القواعد. في مجالات أخرى، استُخدمت تضمينات الكلمات للمطابقة الضبابية للأسماء دلاليًا؛ وبالمثل، يُمكن لتضمينات أوصاف الأجزاء مطابقة قطعة ما مع أقرب وصف لها عبر كتالوجات الموردين حتى لو اختلفت التهجئات أو الرموز. هذا من شأنه توحيد المخزون من مصادر متعددة.

تصنيف وتجميع السجلات: عادةً ما تكون سجلات الإصلاح والأعطال نصًا حرًا. يمكن لنماذج التضمين تحويل مُدخلات السجلات إلى متجهات، ويمكن لتجميع هذه المتجهات تجميع أنماط الأعطال المتشابهة تلقائيًا. على سبيل المثال، يُجمّع إطار عمل "HELP" سجلات نظام البث حسب تضميناتها لاكتشاف قوالب السجلات المتكررة. في مجال الطيران، يُمكن للتجميع التناظري تحديد أنماط الأعطال الشائعة أو تصنيف مُدخلات الصيانة غير المجدولة دون تسميات مُحددة مسبقًا، مما يُتيح تحليل المشكلات المتكررة (مثل تجميع حوادث "الاهتزازات الغريبة" معًا). يُساعد هذا التجميع الدلالي غير المُشرف في تحليل الاتجاهات والتنبؤ بعبء العمل.

الاسترجاع التحادثي (RAG): تعتمد أنظمة الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) التي تُشغّل روبوتات الدردشة على المستندات على التضمينات. يُظهر مثال لروبوت دردشة بصيغة PDF البنية: استخراج النص من الأدلة، وتقسيمه إلى أجزاء، وتضمين كل جزء، وتخزينه في مخزن متجه (مثل FAISS). أثناء التشغيل، يتم تضمين كل استعلام مستخدم واستخدامه لاسترجاع الأجزاء ذات الصلة من أعلى إلى أسفل (top-k) عبر فهرس المتجهات. تُشكّل هذه الأجزاء سياقًا لإجابة ماجستير في القانون على السؤال. في مجال الطيران، يُتيح خط أنابيب RAG للفني "الدردشة" مع التوأم الرقمي للطائرة: على سبيل المثال، طرح سؤال "ما هو إجراء استبدال مفتاح تسخين بيتو؟" والحصول على إجابة دقيقة من أدلة الشركة المصنعة للمعدات الأصلية.

فهرسة الأعطال التنبؤية: تصف سجلات الصيانة التاريخية الأعطال والإصلاحات. يمكن فهرسة أوصاف الأعطال كمتجهات بحيث يتطابق وصف الحادث الجديد مع حالات سابقة مماثلة. وقد وجدت الأبحاث في مجال الصيانة التنبؤية أن حساب التشابه الدلالي لنص الأعطال باستخدام تضمينات المحولات (مع تشابه جيب التمام أو بيرسون) يُجمّع الأعطال ذات الصلة بنجاح. عمليًا، عندما يُسجّل ميكانيكي وصفًا جديدًا للعطل، يمكن للنظام استرجاع الحوادث السابقة ذات تشابه تضمين عالٍ لاقتراح الأسباب الجذرية المحتملة أو إجراءات الفحص، مما يُمكّن من "التنبؤ" بفعالية بناءً على القرب في مساحة التضمين.

اعتبارات التصميم العملي

تضمين الأبعاد: تلتقط التضمينات ذات الأبعاد الأعلى الفروق الدقيقة بشكل أكبر ولكنها تكلف أكثر في التخزين والحوسبة. الخيارات الشائعة هي 768 أو 1024 أو 1536 أو 3072 بعدًا. على سبيل المثال، تستخدم نماذج OpenAI الأكبر حجمًا أبعادًا تتراوح بين 1536 و3072، بينما تستخدم قاعدة E5/GTE من Meta أبعادًا تتراوح بين 768 و1024. في تجربة تجريبية، استغرق فهرسة نفس المجموعة وقتًا أطول بمقدار 2.4 مرة مع تضمينات 1536D مقارنةً بـ 768D. وبالتالي، إذا كان معدل الإنتاج والزمن الكامنان مهمين (مثل التصفية على الجهاز لمئات الاستعلامات/الثانية)، فقد يكون 768D أو 1024D كافيين. إذا كان الحد الأقصى للاسترجاع هو الهدف (وسمحت الأجهزة بذلك)، فإن الأبعاد الأكبر مقبولة. بالنسبة للطيران، يمكن للمرء أن يبدأ بـ 1024D (متوازن) ويختبر نماذج أصغر مقابل نماذج أكبر في مهام الاسترجاع في بيانات المجال.

مقياس المسافة: يعتمد اختيار جيب التمام (أو حاصل الضرب النقطي المُوَحَّد) مقابل الإقليدي الخام على التضمين. تُقارن معظم تضمينات النصوص الحديثة عبر تشابه جيب التمام. على سبيل المثال، وجد تيكجوز وآخرون أن مقاييس جيب التمام/بيرسون تُعطي أفضل تشابه لأوصاف الأعطال. يدعم Redis وآخرون تحديد "جيب التمام" صراحةً (باستخدام متجهات مُوَحَّدة خلف الكواليس)، بينما تستخدم العديد من الأنظمة حاصل الضرب الداخلي على المتجهات المُوَحَّدة مسبقًا. عمليًا، يكون جيب التمام وحاصل الضرب الداخلي متكافئين إذا كانت التضمينات مُوَحَّدة. المسافة الإقليدية أقل شيوعًا للنصوص، ولكنها متشابهة مفهوميًا عندما تكون المتجهات على كرة. توصية: استخدم جيب التمام للتضمينات النصية.

البيانات الوصفية والهيكلة الهجينة: من المهم تخزين تضمينات المتجهات جنبًا إلى جنب مع البيانات الوصفية المنظمة (طراز الطائرة، فصل ATA، التاريخ، رقم القطعة، إلخ) للبحث الدقيق. تسمح جميع مخازن المتجهات الحديثة بإرفاق البيانات الوصفية بكل متجه. على سبيل المثال، تتيح لك مجموعات متجهات Redis التصفية حسب سمات JSON في نفس الاستعلام (مثل WHERE airplane_model = 'A320' AND ATA = '21'). يوفر Qdrant تصفية منطقية قوية لتضييق نتائج المتجهات حسب البيانات الوصفية. عند تصميم المخطط، حدد حقول البيانات الوصفية (مثل الطراز، ata، التاريخ، رقم القطعة) وقم بفهرستها بشكل طبيعي مع وضع علامة على حقل النص كمتجه. في الاستعلامات الهجينة، يطبق النظام أولاً مرشح البيانات الوصفية (أو يجمعه عبر عقوبة النتيجة) ثم يبحث فقط في المجموعة الفرعية عن أقرب الجيران، مما يحسن الدقة. تأكد من أن المرشحات الحرجة (على سبيل المثال رقم ذيل الطائرة أو نطاق الوقت) موجودة على حقول قياسية مفهرسة للاستفادة من تصفية قاعدة البيانات.

ضبط زمن الوصول والإنتاجية: يجب ضبط معلمات مؤشر ANN لزمن الوصول المستهدف. بالنسبة إلى HNSW، يؤدي رفع معلمة efSearch إلى استرجاع أعلى ولكنه يزيد من وقت الاستعلام خطيًا. يتمثل النهج العملي في معايرة الاسترجاع مقابل زمن الوصول على مجموعة محتجزة: ابدأ بـ ef منخفض للسرعة، ثم زد حتى يصل الاسترجاع إلى مرحلة الاستقرار. يدعم Weaviate أيضًا "ef ديناميكيًا" يقيس ef مع عدد النتائج المطلوبة. بالنسبة لأحمال العمل الدفعية، يمكن للمرء استخدام فهارس FLAT (دقيقة) لزيادة الدقة إلى أقصى حد، بينما بالنسبة للاستعلامات في الوقت الفعلي التي تستغرق عشرات المللي ثانية، فإن HNSW أو IVF مع المعلمات المضبوطة أفضل. التكميم (تكميم المنتج 8 بت) هو رافعة أخرى: على سبيل المثال، تعمل إعدادات Q8 مقابل BIN في Redis على تقليل الذاكرة بشكل كبير وتسريع البحث، على حساب انخفاض طفيف في الدقة.

تحديثات الفهرس: إذا كانت بياناتك تتغير باستمرار (إدخالات سجلات جديدة أو تحديثات يدوية)، فاختر أنظمة تدعم الفهرسة الديناميكية. يتيح تطبيق Redis HNSW عمليات إدراج وحذف فورية دون الحاجة إلى إعادة بناء الفهرس. يمكن لـ Weaviate تحديث HNSW بشكل غير متزامن (لذا لا تمنع عمليات الكتابة عمليات القراءة). تتطلب أنظمة أخرى، مثل FAISS، عادةً إعادة الفهرسة، لذا استخدمها للمجموعات الثابتة في الغالب. خطط لإعادة الفهرسة في حال وصول أدلة جديدة أو عند الحاجة إلى إضافة سجلات يومية. في العديد من أنظمة الطيران، تتغير الأدلة ببطء، ولكن تصل السجلات اليومية/إدخالات الإرسال، لذا يمكن استخدام أساليب مختلطة (كتابة متجهات جديدة إلى فهرس "مُفعّل" ليوم واحد ودمجها ليلاً).

ملخص

تُمكّن قواعد بيانات المتجهات ونماذج التضمين معًا من تحليل دلالي غني لبيانات الطيران. تُترجم التضمينات عالية الجودة (مثل نماذج 768-3072D) الأدلة والسجلات وأوصاف القطع إلى متجهات قابلة للبحث، بينما تُوفر مخازن المتجهات المتخصصة (Redis وPinecone وWeaviate وQdrant وVespa وFAISS وMilvus) فهارس الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والتصفية اللازمة على نطاق واسع. يُقارن الجدول أعلاه الميزات الرئيسية: يتميز Redis وQdrant بسرعة استجابة منخفضة مع التصفية؛ بينما يتألق Pinecone وMilvus على نطاق واسع؛ ويدعم Weaviate وVespa الاستعلامات الهجينة (الرسم البياني + المتجه)؛ ويُقدم FAISS أداءً فائقًا لخطوط الأنابيب المُخصصة. يجب موازنة خيارات التضمين (النموذج، البعد، التطبيع) وضبط الفهارس (معلمات HNSW، التكميم) لتحقيق سرعة الاستدعاء. تتيح هذه التقنيات مجتمعة لفرق التعلم الآلي في مجال الطيران إنشاء أدوات متقدمة (واجهات مستخدم للبحث الدلالي، ودردشات الصيانة، والتحليلات التنبؤية) التي تعمل على تحويل السجلات والأدلة غير المنظمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ.