Исследователи разрабатывают систему графических баз данных следующего поколения

В течение долгого времени компании использовали реляционные базы данных (DB) для управления данными. Тем не менее, с увеличением использования крупных моделей ИИ, теперь требуется интеграция с графическими базами данных. Этот процесс, однако, выявляет такие ограничения, как бремя затрат, несоответствие данных и сложность обработки сложных запросов.

Исследовательская группа KAIST удалось разработать реляционную систему DB следующего поколения, которая может решить эти проблемы одновременно, и ожидается, что она будет применяться к промышленным участкам немедленно. Когда эта технология будет применена, ИИ сможет рассуждать о сложных отношениях в режиме реального времени, выходя за рамки простых поисков, что позволяет реализовать более умную службу искусственного интеллекта. А результаты сообщаются в Труды ВОЛДБПолем

Исследовательская группа, возглавляемая профессором Мин-Су Ким, разработала новую систему БД под названием «Химера», которая полностью интегрирует реляционные DB и график DB для эффективного выполнения графических запросов. Chimera доказала свою эффективность мирового класса, обрабатывая запросы по крайней мере в четыре раза и до 280 раз быстрее, чем существующие системы в международных стандартных контрольных показателях.

В отличие от существующих реляционных DBS, графические DBS имеют структуру, которая представляет данные как вершины (узлы) и ребра (соединения), что дает им сильное преимущество в анализе и рассуждениях о сложной переплетенной информации, такой как люди, события, места и время. Благодаря этой функции его использование быстро распространяется в различных областях, таких как агенты ИИ, SNS, финансы и электронная коммерция.

С растущим спросом на сложную обработку запросов между реляционными DBS и графическими DBS, был также предложен новый стандартный язык, «SQL/PGQ», который расширяет язык реляционных запросов (SQL) с помощью графических функций запроса.

SQL/PGQ-это новый стандартный язык, который добавляет возможности прохождения графика к существующему языку базы данных (SQL) и предназначен для запроса как табличных данных, так и подключенных информации, таких как люди, события и места одновременно. Используя это, сложные отношения Например, «На какую компанию работает друг моего друга?» можно искать гораздо проще, чем раньше.

Проблема заключается в том, что существующие подходы основывались либо на попытке имитировать обход графа с помощью операций соединения или обработки, предварительно создавая представление графика в памяти. В первом случае производительность резко падает по мере увеличения глубины обхода, а в последнем случае выполнение не удается из -за недостаточной памяти, даже если размер данных немного увеличивается.

Кроме того, изменения в исходных данных не сразу отражаются в представлении, что приводит к плохой свежесть данных и неэффективности необходимости объединять результаты реляционных и графических результатов отдельно.

Исследовательская группа «Химера» в корне решает эти ограничения. Они перепроектировали как уровень хранения, так и уровень обработки запросов базы данных.

Во-первых, исследовательская группа представила «структуру с двойным магазином», которая управляет хранилищем специфического для графика и хранилище данных вместе. Затем они применили «оператор« Траверно-младший », который одновременно обрабатывает график и реляционные операции, позволяя эффективно выполнять сложные операции в одной системе. Благодаря этому Chimera зарекомендовала себя как первая в мире система DB-релационной системы, которая интегрирует весь процесс от хранения данных в обработку запросов в один.

В результате он записал показатели мирового класса на международном эталонном эталонном эталоне LDBC Social Network (SNB), «будучи не менее чем в четыре раза и до 280 раз быстрее, чем существующие системы.

Отказ запроса из -за недостаточной памяти не происходит, независимо от того, насколько велики графические данные, и, поскольку они не используют представления, нет проблем с задержкой с точки зрения свежести данных.

Профессор Мин Су Ким заявил: «По мере того, как соединения между данными становятся более сложными, необходимость интегрированной технологии, которая охватывает как график, так и реляционные DBS, растет. Химера-это технология, которая в корне решает эту проблему, и мы ожидаем, что она широко используется в различных отраслях, таких как агенты ИИ, финансы и электронная коммерция».

Исследование было в соавторстве с доктором доктора философии Geonho Lee, доктор философии. Студент Кайстской школы компьютеров, в качестве первого автора, и Jeongho Park, инженера в стартапе профессора Ким Graphai Co., Ltd., в качестве второго автора, с профессором Ким в качестве соответствующего автора.

Ожидается, что недавно разработанная технология Chimera окажет немедленное промышленное влияние в качестве основной технологии для реализации высокопроизводительных агентов искусственного интеллекта на основе RAG (интеллектуальный помощник по поисковым возможностям), которая будет применена в AkasicDB, системе DB-вектора-граф, запланированной на Graphai Co., Ltd.