يعيد نوع البيانات QBit تنظيم تخزين المتجهات لتسريع عمليات البحث التقريبي. فبدلاً من تخزين عناصر كل متجه معًا، يجمع مواقع البت نفسها عبر جميع المتجهات.
يتيح ذلك تخزين المتجهات بالدقة الكاملة مع تمكينك من اختيار مستوى التكميم الدقيق وقت البحث: اقرأ عددًا أقل من البتات لتقليل I/O وتسريع العمليات الحسابية، أو عددًا أكبر من البتات للحصول على دقة أعلى. وهكذا تستفيد من مزايا السرعة الناتجة عن تقليل نقل البيانات والحسابات بفضل التكميم، مع بقاء جميع البيانات الأصلية متاحة عند الحاجة.
للتصريح بعمود من النوع QBit، استخدم الصياغة التالية:
column_name QBit(element_type, dimension)
element_type – نوع كل عنصر من عناصر المتجه. الأنواع المسموح بها هي BFloat16 وFloat32 وFloat64dimension – بُعد كل متجه
باستخدام النوع QBit في تعريف عمود الجدول:
CREATE TABLE test (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), (2, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]);
SELECT vec FROM test ORDER BY id;
┌─vec──────────────────────┐
│ [1,2,3,4,5,6,7,8] │
│ [9,10,11,12,13,14,15,16] │
└──────────────────────────┘
QBit عندما يتطابق طول المصفوفة مع بُعد QBit. ولا يلزم أن يتطابق نوع عنصر المصفوفة مع نوع عنصر QBit. ويُحوَّل إليه تلقائيًا أي نوع عناصر رقمي. يتيح لك ذلك نقل عمود تضمينات موجود مباشرةً إلى عمود QBit:
CREATE TABLE embeddings (id UInt32, embedding Array(Float32)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO embeddings VALUES (1, [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]), (2, [0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]);
CREATE TABLE vectors (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO vectors SELECT id, embedding FROM embeddings;
SELECT * FROM vectors ORDER BY id;
┌─id─┬─vec───────────────────────────────┐
│ 1 │ [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8] │
│ 2 │ [0.8,0.7,0.6,0.5,0.4,0.3,0.2,0.1] │
└────┴───────────────────────────────────┘
CAST، على سبيل المثال CAST(embedding AS QBit(Float32, 8)).
يوفّر QBit نمط وصول عبر الأعمدة الفرعية يتيح لك الوصول إلى طبقات البِت الفردية في المتجهات المخزّنة. ويمكن الوصول إلى كل موضع بِت باستخدام الصيغة .N، حيث إن N هو موضع البِت:
CREATE TABLE test (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (1, [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]);
INSERT INTO test VALUES (1, [-0, -0, -0, -0, -0, -0, -0, -0]);
SELECT bin(vec.1) FROM test;
┌─bin(tupleElement(vec, 1))─┐
│ 00000000 │
│ 11111111 │
└───────────────────────────┘
BFloat16: 16 عمودًا فرعيًا (1-16)Float32: 32 عمودًا فرعيًا (1-32)Float64: 64 عمودًا فرعيًا (1-64)
هذه هي دوال المسافة المستخدمة في البحث عن التشابه المتجهي والتي تستخدم نوع البيانات QBit:
آخر تعديل في ٢٥ يونيو ٢٠٢٦
