譯文 | 布加迪

　　在過(guò)去的50年里，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)，比如鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)和圖形數(shù)據(jù)庫(kù)，但關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)依然是最受歡迎的。其主要原因是，SQL或關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)學(xué)習(xí)起來(lái)很容易，對(duì)專家來(lái)說(shuō)實(shí)施起來(lái)很高效。

　　然而隨著我們進(jìn)入人工智能新時(shí)代，存儲(chǔ)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(wú)法使用當(dāng)前的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)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(lái)理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們可以利用這個(gè)機(jī)會(huì)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(kù)

　　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(kù)。Superinsight讓了解SQL的任何人都可以針對(duì)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(chǔ)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(lái)存儲(chǔ)，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(lái)存儲(chǔ)。

　　安裝

　　Superinsight可以作為獨(dú)立機(jī)器來(lái)運(yùn)行，也可以作為Kubernetes之類的編排框架的一部分來(lái)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。

　　復(fù)制

　　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(kù)Superinsight通過(guò)端口5432連接到Superinsight。

　　復(fù)制

　　postgres://admin:password@127.0.0.1:5432/superinsight

　　存儲(chǔ)和搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

　　Superinsight可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL來(lái)存儲(chǔ)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(chǔ)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(yǔ)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。

　　復(fù)制

　　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(yǔ)句可用于插入記錄。名稱和描述這兩列的值存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，但至于圖片，我們存儲(chǔ)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(kù)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(yǔ)義搜索

　　我們將在表和預(yù)構(gòu)建模型之間使用JOIN語(yǔ)句創(chuàng)建語(yǔ)義搜索查詢。關(guān)鍵字ON表明使用哪一列作為語(yǔ)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(duì)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(yǔ)義搜索模型下載到您的數(shù)據(jù)庫(kù)中。這個(gè)過(guò)程可能需要一兩分鐘，快慢取決于網(wǎng)速。

　　復(fù)制

　　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(duì)“可以坐的東西”進(jìn)行語(yǔ)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(kù)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(lái)評(píng)分，從而獲得豐富得多的搜索結(jié)果。

　　圖片到圖片的語(yǔ)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。

　　復(fù)制

　　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�與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(yǔ)義搜索

　　我們還可以通過(guò)用文本描述圖片的上下文來(lái)搜索圖片。在下面例子中，我們尋找“女性服裝”圖片。

　　復(fù)制

　　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(yǔ)

　　Superinsight使存儲(chǔ)和搜索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得很簡(jiǎn)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(qǐng)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