ارزیابی یک چارچوب معماری ترکیبی NoSQL و پایگاه داده های برداری برای بهینه سازی سیستم های جستجوی معنایی پیشرفته

در سال های اخیر با گسترش مدل های زبانی بزرگ و کاربردهایی مانند جستجوی معنایی و تولید پاسخ غنی شده با بازیابی (RAG)، نیاز به زیرساخت های داده ای کارآمد برای مدیریت امبدینگ های برداری افزایش یافته است. در این میان پایگاه های داده NoSQL به دلیل انعطاف پذیری، اسکیما، مقیاس پذیری افقی و توانایی ذخیره داده های نیمه ساختار یافته نقش مهمی در معماری سیستم های هوش مصنوعی ایفا می کنند. در مقابل پایگاه های داده برداری با بهره گیری از جستجوی شباهت تقریبی نزدیک ترین همسایه (ANN) امکان بازیابی سریع و معنایی اطلاعات را فراهم می سازند. این پژوهش به بررسی تعامل و تکمیل کنندگی این دو فناوری در اکوسیستم هوش مصنوعی می پردازد. نتایج نشان می دهد که NoSQLها برای مدیریت داده های خام، متادیتا و لاگ ها مناسب اند، در حالی که پایگاه های داده برداری در بازیابی معنایی و پردازش امبدینگ های با ابعاد بالا کارآمدتر عمل می کنند. همچنین الگوهای معماری ترکیبی در کاربردهایی نظیر جستجوی معنایی، چارچوب RAG و سیستم های توصیه گر بررسی شده و چالش هایی مانند همگام سازی داده ها، مدیریت بردارهای حجیم و انتخاب الگوریتم های بهینه ANN تحلیل گردیده اند. یافته ها نشان می دهد ترکیب هدفمند NoSQL و پایگاه های داده برداری به زیرساختی کلیدی برای توسعه سامانه های هوشمند مقیاس پذیر و پاسخگو تبدیل شده و مسیر آینده به سوی پایگاه داده های چندمدلی همگرا خواهد شد.

کلیدواژه ها:

پایگاه داده NoSQL ، پایگاه داده برداری ، هوش مصنوعی ، جستجوی معنایی ، RAG ، امبدینگ ، مدل زبانی بزرگ ، معماری ترکیبی