MemVid: แทนที่ Vector Database ด้วยไฟล์ MP4

Memvid คือไลบรารีหน่วยความจำ AI ที่ล้ำสมัยซึ่งปฏิวัติวิธีการจัดเก็บและค้นหาข้อความจำนวนมาก แทนที่จะพึ่งพาฐานข้อมูลแบบเดิม Memvid เข้ารหัสส่วนของข้อความอย่างชาญฉลาดลงในไฟล์วิดีโอ MP4 ทำให้สามารถค้นหาเชิงความหมายได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องตั้งค่าฐานข้อมูลที่ซับซ้อน แนวทางที่เป็นนวัตกรรมนี้ทำให้มีประสิทธิภาพ พกพาสะดวก และใช้งานง่ายอย่างเหลือเชื่อ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานแบบออฟไลน์

หัวใจหลักของ Memvid คือการรวมพลังของ sentence-transformers สำหรับการสร้าง embeddings ที่ล้ำสมัย, FAISS สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงที่มีประสิทธิภาพ และ OpenCV สำหรับการประมวลผลวิดีโอ การผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์นี้ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บส่วนของข้อความนับล้านรายการในรูปแบบวิดีโอขนาดกะทัดรัด ซึ่งสามารถแบ่งปันและเข้าถึงได้ง่าย ไลบรารีนี้ได้รับการออกแบบมาให้ใช้งานง่ายสำหรับนักพัฒนา ด้วย API ที่เรียบง่ายซึ่งช่วยให้คุณสร้าง ค้นหา และสนทนากับหน่วยความจำที่ใช้ไฟล์วิดีโอของคุณได้ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

ทำไมต้องเลือก Memvid เหนือโซลูชันแบบดั้งเดิม?

Memvid มีข้อได้เปรียบที่น่าสนใจหลายประการเมื่อเทียบกับฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบดั้งเดิมและฐานข้อมูลทั่วไป:

ดังที่คุณเห็น Memvid มีความเป็นเลิศในด้านประสิทธิภาพการจัดเก็บ ความง่ายในการตั้งค่า และการใช้งานแบบออฟไลน์ เนื่องจากเป็นแบบไฟล์ คุณสามารถคัดลอกไฟล์หน่วยความจำของคุณไปยังเครื่องอื่นและเริ่มใช้งานได้ทันที โดยไม่มีกระบวนการย้ายข้อมูลที่ซับซ้อน ทำให้เป็นโซลูชันที่เหมาะสำหรับฐานความรู้ส่วนบุคคล แอปพลิเคชัน AI แบบออฟไลน์ และโปรเจกต์ที่ความสามารถในการพกพาข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ

เริ่มต้นใช้งาน Memvid อย่างไร

การเริ่มต้นใช้งาน Memvid นั้นตรงไปตรงมา นี่คือคู่มือทีละขั้นตอนเพื่อช่วยคุณตั้งค่าสภาพแวดล้อมและสร้างหน่วยความจำวิดีโอแรกของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: สร้างไดเรกทอรีโปรเจกต์

ขั้นแรก มาสร้างไดเรกทอรีใหม่สำหรับโปรเจกต์ของคุณและเข้าไปในนั้น

mkdir my-memvid-project
cd my-memvid-project

ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือน (Virtual Environment)

เป็นแนวปฏิบัติที่ดีเสมอในการใช้สภาพแวดล้อมเสมือนเพื่อจัดการการพึ่งพา (dependencies) ของโปรเจกต์ของคุณ

# สร้างสภาพแวดล้อมเสมือน
python -m venv venv

# เปิดใช้งาน
# บน macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# บน Windows:
venv\Scripts\activate

ขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง Memvid

ตอนนี้ คุณสามารถติดตั้ง Memvid โดยใช้ pip ได้

pip install memvid

หากคุณวางแผนที่จะทำงานกับไฟล์ PDF คุณจะต้องติดตั้ง PyPDF2 ด้วย

pip install PyPDF2

การใช้งานพื้นฐาน: การสร้างและสนทนากับหน่วยความจำของคุณ

มาเริ่มด้วยตัวอย่างง่ายๆ ในการสร้างหน่วยความจำวิดีโอจากส่วนของข้อความไม่กี่ส่วน แล้วโต้ตอบกับมัน

สร้างหน่วยความจำวิดีโอ

คลาส MemvidEncoder ใช้สำหรับสร้างหน่วยความจำวิดีโอของคุณ คุณสามารถเพิ่มส่วนของข้อความ ไฟล์ หรือแม้แต่ไดเรกทอรีทั้งหมดได้

from memvid import MemvidEncoder

# สร้างรายการส่วนของข้อความ
chunks = ["The first AI winter was a period of reduced funding and interest in artificial intelligence research.",
          "Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, and Yann LeCun are often referred to as the 'godfathers of AI.'",
          "Transformers are a type of neural network architecture that has revolutionized natural language processing."]

# เริ่มต้นตัวเข้ารหัส
encoder = MemvidEncoder()

# เพิ่มส่วนของข้อความลงในตัวเข้ารหัส
encoder.add_chunks(chunks)

# สร้างหน่วยความจำวิดีโอและไฟล์ดัชนี
encoder.build_video("memory.mp4", "memory_index.json")

โค้ดนี้จะสร้างสองไฟล์: memory.mp4 ซึ่งมีส่วนของข้อความที่เข้ารหัส และ memory_index.json ซึ่งจัดเก็บข้อมูลเมตาและดัชนีสำหรับการค้นหาที่รวดเร็ว

สนทนากับหน่วยความจำของคุณ

เมื่อสร้างหน่วยความจำของคุณแล้ว คุณสามารถใช้คลาส MemvidChat เพื่อเริ่มการสนทนากับมันได้

from memvid import MemvidChat

# เริ่มต้นการสนทนาด้วยไฟล์หน่วยความจำของคุณ
chat = MemvidChat("memory.mp4", "memory_index.json")

# เริ่มเซสชันการสนทนาแบบโต้ตอบ
chat.start_session()

# ถามคำถาม
response = chat.chat("Who are the godfathers of AI?")
print(response)

เมธอด chat จะค้นหาในหน่วยความจำวิดีโอเพื่อหาส่วนของข้อความที่เกี่ยวข้องที่สุดและให้คำตอบที่สอดคล้องกันตามข้อมูลที่พบ

การสร้างหน่วยความจำจากเอกสาร

Memvid ช่วยให้สร้างฐานความรู้จากเอกสารของคุณได้ง่าย คุณสามารถเพิ่มไฟล์ข้อความ ไฟล์ PDF และอื่นๆ ได้

from memvid import MemvidEncoder
import os

# สร้างไดเรกทอรีสำหรับเอกสารของคุณ
if not os.path.exists("documents"):
    os.makedirs("documents")

# สร้างไฟล์ข้อความตัวอย่างบางส่วน
with open("documents/ai_history.txt", "w") as f:
    f.write("The Dartmouth Workshop in 1956 is widely considered the birth of AI as a field.")
with open("documents/neural_networks.txt", "w") as f:
    f.write("A neural network is a series of algorithms that endeavors to recognize underlying relationships in a set of data through a process that mimics the way the human brain operates.")

# เริ่มต้นตัวเข้ารหัสด้วยการแบ่งส่วน (chunking) ที่กำหนดเอง
encoder = MemvidEncoder(chunk_size=512, overlap=50)

# เพิ่มไฟล์ข้อความจากไดเรกทอรี
for file in os.listdir("documents"):
    with open(f"documents/{file}", "r") as f:
        encoder.add_text(f.read(), metadata={"source": file})

# สร้างวิดีโอด้วยการตั้งค่าที่ปรับให้เหมาะสม
encoder.build_video(
    "knowledge_base.mp4",
    "knowledge_index.json",
    fps=30,  # FPS ที่สูงขึ้นช่วยให้มีส่วนของข้อความต่อวินาทีมากขึ้น
    frame_size=512  # ขนาดเฟรมที่ใหญ่ขึ้นสามารถจัดเก็บข้อมูลได้มากขึ้น
)

ในตัวอย่างนี้ เรากำหนดขนาดส่วน (chunk size) และส่วนที่ทับซ้อนกัน (overlap) เพื่อจัดการกับเอกสารขนาดใหญ่ได้ดีขึ้น นอกจากนี้ เรายังปรับเฟรมต่อวินาที (FPS) และขนาดเฟรมเพื่อปรับวิดีโอให้เหมาะสมกับความต้องการของเรา

การค้นหาและเรียกคืนขั้นสูง

สำหรับการใช้งานขั้นสูงยิ่งขึ้น คลาส MemvidRetriever มีความสามารถในการค้นหาที่ทรงพลัง

from memvid import MemvidRetriever

# เริ่มต้นตัวเรียกคืน (retriever)
retriever = MemvidRetriever("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")

# ทำการค้นหาเชิงความหมาย
results = retriever.search("the beginning of artificial intelligence", top_k=5)
for chunk, score in results:
    print(f"Score: {score:.3f} | {chunk[:100]}...")

# รับหน้าต่างบริบทสำหรับข้อความค้นหาเฉพาะ
context = retriever.get_context("tell me about neural networks", max_tokens=2000)
print(context)

เมธอด search จะคืนค่าส่วนของข้อความที่เกี่ยวข้องที่สุดพร้อมกับคะแนนความคล้ายคลึง ในขณะที่ get_context จะดึงบล็อกข้อความขนาดใหญ่รอบๆ ส่วนที่ตรงกันที่สุดเพื่อให้บริบทเพิ่มเติมสำหรับโมเดลภาษาของคุณ

อินเทอร์เฟซการสนทนาแบบโต้ตอบ

Memvid ยังมีอินเทอร์เฟซการสนทนาแบบโต้ตอบที่ใช้งานง่ายซึ่งสร้างขึ้นด้วย Gradio

from memvid import MemvidInteractive

# เปิดใช้งาน UI การสนทนาแบบโต้ตอบ
interactive = MemvidInteractive("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")
interactive.run()  # สิ่งนี้จะเปิดเว็บอินเทอร์เฟซที่ http://localhost:7860

นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการสำรวจฐานความรู้ของคุณและทดสอบประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเพิ่มเติมใดๆ

การตั้งค่าขั้นสูง

Memvid สามารถปรับแต่งได้อย่างสูง ทำให้คุณสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของคุณได้

Embeddings แบบกำหนดเอง

คุณสามารถใช้โมเดล sentence-transformers ใดก็ได้สำหรับการสร้าง embeddings

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# ใช้โมเดล embedding แบบกำหนดเอง
custom_model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
encoder = MemvidEncoder(embedding_model=custom_model)

การปรับปรุงประสิทธิภาพวิดีโอ

เพื่อการบีบอัดและประสิทธิภาพสูงสุด คุณสามารถปรับแต่งพารามิเตอร์การเข้ารหัสวิดีโอได้

encoder.build_video(
    "compressed.mp4",
    "index.json",
    fps=60,  # เฟรมต่อวินาทีมากขึ้น
    frame_size=256,  # เฟรมที่เล็กลง
    video_codec='h265',  # H.265 ให้การบีบอัดที่ดีกว่า H.264
    crf=28  # Constant Rate Factor (ค่าที่ต่ำกว่าหมายถึงคุณภาพดีกว่า)
)

สรุป

Memvid เป็นไลบรารีที่ทรงพลังและเป็นนวัตกรรมที่นำเสนอมุมมองใหม่ในการจัดการหน่วยความจำ AI ด้วยการใช้ประโยชน์จากความแพร่หลายและประสิทธิภาพของรูปแบบวิดีโอ จึงเป็นโซลูชันที่เรียบง่าย คุ้มค่า และเน้นการใช้งานแบบออฟไลน์เป็นอันดับแรกสำหรับการจัดเก็บและค้นหาข้อมูลข้อความจำนวนมาก ไม่ว่าคุณกำลังสร้างฐานความรู้ส่วนบุคคล พัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือเพียงแค่สำรวจวิธีใหม่ๆ ในการจัดการข้อมูล Memvid ก็เป็นเครื่องมือที่น่าลอง

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมและสำรวจตัวอย่างขั้นสูง โปรดตรวจสอบที่เก็บ GitHub อย่างเป็นทางการที่ https://github.com/Olow304/memvid ที่เก็บนี้มีเอกสารประกอบโดยละเอียด ตัวอย่าง และชุมชนที่พร้อมช่วยเหลือคุณในการเริ่มต้น