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?譯文 | 布加迪
公司主營業(yè)務(wù)：網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出慶安免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。
審校 | 孫淑娟
在過去的50年里，關(guān)系數(shù)據(jù)庫一直是世界上一些最關(guān)鍵的應(yīng)用軟件的基礎(chǔ)。雖然市面上還有其他數(shù)據(jù)庫，比如鍵值數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫和圖形數(shù)據(jù)庫，但關(guān)系數(shù)據(jù)庫依然是最受歡迎的。其主要原因是，SQL或關(guān)系數(shù)據(jù)庫語言對初學(xué)者來說學(xué)習(xí)起來很容易，對專家來說實(shí)施起來很高效。
然而隨著我們進(jìn)入人工智能新時(shí)代，存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)不夠了。如今世界上80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括原始文本、圖片、音頻、視頻及其他各種文件類型。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)含有大量關(guān)鍵信息，我們無法使用當(dāng)前的關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來檢索這些信息。好消息是，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進(jìn)展使我們能夠以前所未有的方式來理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們可以利用這個(gè)機(jī)會使這項(xiàng)技術(shù)變得更普及。
面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫
本文將介紹Superinsight，這是一種擁有內(nèi)置機(jī)器學(xué)習(xí)功能的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。Superinsight讓了解SQL的任何人都可以針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)運(yùn)行查詢。
Superinsight的核心概念如下：
- ?Superinsight建立在PostgreSQL之上，因此它擁有PostgreSQL的所有功能和機(jī)器學(xué)習(xí)能力。
- Superinsight可自動(dòng)分析和索引存儲在數(shù)據(jù)類型為[TEXT]的列中的任何數(shù)據(jù)。
- 原始文本數(shù)據(jù)作為值來?存儲，而基于文件的數(shù)據(jù)（比如圖片）作為實(shí)際位置的引用來存儲。
安裝
Superinsight可以作為獨(dú)立機(jī)器來運(yùn)行，也可以作為Kubernetes之類的編排框架的一部分來運(yùn)行。本演示將使用獨(dú)立版本。
Docker是安裝Superinsight的最方便方式。運(yùn)行該命令前，記得修改用戶名和密碼。
docker run \
--name superinsight-db-standalone \
-p 5432:5432 \
-e SUPERINSIGHT_USER=admin \
-e SUPERINSIGHT_PASSWORD=password \
-e ENV_IMAGE_TO_LABEL=True \
superinsight/superinsight-db-standalone:latest
為了本文這個(gè)演示，我們將設(shè)置標(biāo)志ENV_IMAGE_TO_LABEL=True，這個(gè)選項(xiàng)讓我們可以基于文本搜索圖片。
連接
一旦Docker容器開始運(yùn)行，您就可以使用PostgreSQL協(xié)議和默認(rèn)數(shù)據(jù)庫Superinsight通過端口5432連接到Superinsight。
postgres://admin:password@127.0.0.1:5432/superinsight
存儲和搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
Superinsight可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL來存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Superinsight將只分析存儲在數(shù)據(jù)類型為[TEXT]的列中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在下面例子中，我們將使用Flipkart??產(chǎn)品數(shù)據(jù)集??。
創(chuàng)建表
標(biāo)準(zhǔn)的CREATE TABLE語句可用于創(chuàng)建表。由于我們只希望Superinsight分析名稱、圖片和描述下面的幾列，作為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，于是我們?yōu)檫@些列使用數(shù)據(jù)類型[TEXT]。此外，每個(gè)表都必須有一個(gè)主鍵，這是Superinsight的要求。
CREATE TABLE mldb.product (
_id serial PRIMARY KEY,
category varchar(500),
brand varchar(500),
name TEXT,
image TEXT,
description TEXT,
price float8,
url varchar(500)
);
插入記錄
標(biāo)準(zhǔn)SQL Insert語句可用于插入記錄。名稱和描述這兩列的值存儲在數(shù)據(jù)庫中，但至于圖片，我們存儲的是圖片URL。Superinsight將基于每個(gè)圖片URL自動(dòng)讀取和索引圖片。在本例中，我們將為數(shù)據(jù)庫添加20條記錄。SQL腳本可以從這里下載：https://docs.superinsight.ai/setup/dataset/?ref=hackernoon.com#products。
原始文本的語義搜索
我們將在表和預(yù)構(gòu)建模型之間使用JOIN語句創(chuàng)建語義搜索查詢。關(guān)鍵字ON表明使用哪一列作為語義搜索模型的輸入。WHERE關(guān)鍵字用于指定要比較的值。最后，我們可以使用predictions.core作為ORDER BY，對最相關(guān)的結(jié)果進(jìn)行排序。
注意：在我們第一次搜索之前，Superinsight必須將最新的語義搜索模型下載到您的數(shù)據(jù)庫中。這個(gè)過程可能需要一兩分鐘，快慢取決于網(wǎng)速。
SELECT predictions.score, mldb.product.image, mldb.product.name,
mldb.product.description
FROM mldb.product
JOIN model.semantic_search
ON model.semantic_search.inputs = mldb.product.description
WHERE model.semantic_search.similar = 'Something to sit on'
ORDER BY predictions.score DESC
我們對“可以坐的東西”進(jìn)行語義搜索，得到四個(gè)得分大于0.11的沙發(fā)床記錄。Superinsight與其他關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間最顯著的區(qū)別是，結(jié)果由理解數(shù)據(jù)上下文的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來評分，從而獲得豐富得多的搜索結(jié)果。
圖片到圖片的語義搜索
圖片搜索就像搜索原始文本一樣。只需要更改WHERE子句值和ON子句條件。我們將使用圖片url作為搜索值，基于圖片相似度查找記錄。
SELECT predictions.score, mldb.product.image, mldb.product.name,
mldb.product.description
FROM mldb.product
JOIN model.semantic_search
ON model.semantic_search.inputs = mldb.product.image
WHERE model.semantic_search.similar =
'http://img5a.flixcart.com/image/short/u/4/a/altht-3p-21-alisha-38-
original-imaeh2d5vm5zbtgg.jpeg'
ORDER BY predictions.score DESC
注意，第一張圖片的得分是1，因?yàn)樗c我們要找的圖片一模一樣。我們可以看到下面五張圖片非常相似，所以它們的得分都高于0.87。
文本到圖片的語義搜索
我們還可以通過用文本描述圖片的上下文來搜索圖片。在下面例子中，我們尋找“女性服裝”圖片。
SELECT predictions.score, mldb.product.image,
mldb.product.name, mldb.product.description
FROM mldb.product
JOIN model.semantic_search
ON model.semantic_search.inputs = mldb.product.image
WHERE model.semantic_search.similar = 'woman dress'
ORDER BY predictions.score DESC
結(jié)語
Superinsight使存儲和搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得很簡單。由于Superinsight基于PostgreSQL，任何支持PostgreSQL協(xié)議的現(xiàn)有應(yīng)用軟件和數(shù)據(jù)可視化工具現(xiàn)在都可以使用Superinsight。欲進(jìn)一步了解Superinsight，請點(diǎn)擊下面的鏈接：
- 文檔：https://docs.superinsight.ai
- GitHub：https://github.com/superinsight/superinsight-db
原文標(biāo)題：??Using a Relational Database to Query Unstructured Data???，作者：Nelson Chu?
文章標(biāo)題：使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫來查詢非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/cdeeiis.html
