الاختبار: قواعد البيانات المتجهية
اختبر معرفتك بقواعد البيانات المتجهية وخوارزميات الفهرسة واختيار قاعدة البيانات.
30 سؤالًا - انقر على كل سؤال لكشف الإجابة الصحيحة.
السؤال 1
ما الغرض الأساسي من قاعدة بيانات متجهية؟
a) تخزين بيانات علائقية
b) بحث فعّال بالتشابه على متجهات عالية الأبعاد
c) معالجة النص
d) تخزين الملفات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
قواعد البيانات المتجهية محسَّنة لتخزين المتجهات عالية الأبعاد والبحث فيها بكفاءة باستخدام مقاييس التشابه.
السؤال 2
أي خوارزمية فهرسة الأكثر استخدامًا في قواعد البيانات المتجهية الإنتاجية؟
a) B-Tree
b) Hash Index
c) HNSW
d) Binary Search
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) هي الخوارزمية الأكثر شيوعًا بفضل توازنها الممتاز بين السرعة والدقة.
السؤال 3
علامَ يشير اختصار HNSW؟
a) High-speed Navigable Search Web
b) Hierarchical Navigable Small World
c) Hybrid Neural Search Wrapper
d) Hash-based Neighbor Search Width
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يشير HNSW إلى Hierarchical Navigable Small World، وهي خوارزمية تقريبية قائمة على الرسوم البيانية لأقرب جار.
السؤال 4
أي قاعدة بيانات متجهية مُدارة بالكامل (سحابة فقط)؟
a) Chroma
b) Milvus
c) Pinecone
d) FAISS
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
Pinecone خدمة قاعدة بيانات متجهية مُدارة بالكامل وسحابية فقط.
السؤال 5
ما الأنسب لاستخدام Chroma؟
a) إنتاج مؤسسي
b) التطوير المحلي والنماذج الأولية
c) النشر متعدد المناطق
d) بيانات بمقياس البيتابايت
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
Chroma خفيفة والأنسب للتطوير المحلي والنماذج الأولية والإنتاج صغير النطاق.
السؤال 6
ما مقايضة الفهرس المسطح (Flat)؟
a) سريع لكنه غير دقيق
b) بطيء لكنه دقيق 100%
c) سريع ودقيق
d) يتطلّب تدريبًا
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
ينفّذ الفهرس المسطح بحثًا دقيقًا بالقوة الغاشمة - الأبطأ لكنه يضمن دقة 100%.
السؤال 7
ما تصفية metadata في قواعد البيانات المتجهية؟
a) إزالة المتجهات المكرّرة
b) تصفية نتائج البحث حسب سمات غير متجهية
c) ضغط المتجهات
d) حذف البيانات القديمة
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تتيح تصفية metadata تصفية نتائج البحث بالتشابه حسب سمات مثل المصدر أو التاريخ أو الفئة.
السؤال 8
أي قاعدة بيانات مفتوحة المصدر مكتوبة بـ Rust؟
a) Milvus
b) Chroma
c) Qdrant
d) Pinecone
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
Qdrant قاعدة بيانات متجهية حديثة عالية الأداء مكتوبة بـ Rust.
السؤال 9
ماذا يمكّن pgvector؟
a) قواعد بيانات رسومية في PostgreSQL
b) البحث بالتشابه المتجهي في PostgreSQL
c) بيانات سلاسل زمنية في PostgreSQL
d) NoSQL في PostgreSQL
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
pgvector إضافة PostgreSQL تمكّن البحث بالتشابه المتجهي داخل قاعدة PostgreSQL القائمة لديك.
السؤال 10
ما الأنسب لاستخدام FAISS؟
a) النشر السحابي
b) بحث سريع في الذاكرة
c) تطبيقات متعددة المستأجرين
d) تخزين طويل الأمد
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يتميز FAISS (Facebook AI Similarity Search) في البحث السريع بالتشابه في الذاكرة.
السؤال 11
في فهرسة IVF، ما هو 'nlist'؟
a) عدد نتائج البحث
b) عدد أبعاد المتجه
c) عدد التجمّعات
d) عدد الجيران
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
في IVF (Inverted File Index)، nlist هو عدد التجمّعات التي تُقسَّم إليها المتجهات.
السؤال 12
ما هو 'top-k' في البحث المتجهي؟
a) أعلى k قواعد بيانات
b) أقرب k جيران لإرجاعهم
c) أكبر k متجهات
d) أقدم k نتائج
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يشير Top-k إلى إرجاع أكثر k متجهات تشابهًا (أقرب جيران) للاستعلام.
السؤال 13
أي مقياس الأكثر شيوعًا لـ embeddings النص؟
a) المسافة الإقليدية
b) مسافة Manhattan
c) Cosine similarity
d) مسافة Hamming
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
Cosine similarity هو الأكثر استخدامًا لـ embeddings النص لأنه يقيس التشابه الاتجاهي.
السؤال 14
ما هو namespace في Pinecone؟
a) اسم متغيّر
b) طريقة لتقسيم البيانات داخل فهرس
c) نوع فهرس
d) نقطة نهاية API
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تتيح namespaces في Pinecone تقسيم البيانات داخل فهرس واحد لتعدّد المستأجرين أو التنظيم.
السؤال 15
ما الميزة المدمجة التي يقدّمها Weaviate ولا يقدّمها الآخرون؟
a) فهرسة HNSW
b) تحويل متجهي مدمج (text2vec)
c) تخزين metadata
d) واجهة REST
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
لدى Weaviate وحدات تحويل متجهي مدمجة يمكنها توليد embeddings تلقائيًا باستخدام نماذج متنوعة.
السؤال 16
ما معامل ef في HNSW؟
a) دالة embedding
b) عامل خطأ
c) عامل الاستكشاف (مقايضة الجودة والسرعة)
d) علم تشفير
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
يتحكّم ef (عامل الاستكشاف) في المقايضة بين جودة البحث وسرعته في HNSW.
السؤال 17
أي قاعدة بيانات تقدّم بحثًا هجينًا (متجه + كلمات مفتاحية)؟
a) Pinecone فقط
b) FAISS فقط
c) Weaviate، Qdrant
d) لا أحد يدعمه
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
تدعم عدة قواعد بيانات منها Weaviate وQdrant البحث الهجين الذي يجمع البحث المتجهي والكلمات المفتاحية.
السؤال 18
ما هو upsert في قواعد البيانات المتجهية؟
a) رفع وإدراج
b) تحديث إن وُجد، وإدراج إن لم يوجد
c) إعدادات المستخدم
d) عملية تراجع
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يعني upsert تحديث المتجه إذا كان المعرّف موجودًا، وإلا إدراجه كسجل جديد.
السؤال 19
لماذا قد تختار pgvector بدل قواعد بيانات متجهية متخصّصة؟
a) أداء أفضل
b) تستخدم PostgreSQL أصلًا وتريد تجنّب بنية تحتية جديدة
c) ميزات أكثر
d) مجاني إلى الأبد
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
pgvector مثالي للفرق التي تستخدم PostgreSQL أصلًا وتريد إضافة بحث متجهي دون إدارة بنية تحتية جديدة.
السؤال 20
ما معامل M في HNSW؟
a) حد الذاكرة
b) أقصى عدد اتصالات لكل عقدة
c) نوع المقياس
d) الحد الأدنى للنتائج
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يتحكّم M في أقصى عدد اتصالات يمكن أن تملكها كل عقدة في رسم HNSW.
السؤال 21
أي قاعدة بيانات الأفضل للنشر بمقياس البيتابايت؟
a) Chroma
b) SQLite
c) Milvus
d) FAISS في الذاكرة
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
صُمِّم Milvus للنشر واسع النطاق ويمكنه التعامل مع مليارات المتجهات.
السؤال 22
أي واجهة استعلام يستخدمها Weaviate؟
a) SQL فقط
b) GraphQL
c) لغة استعلام MongoDB
d) لا واجهة استعلام
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يستخدم Weaviate GraphQL كواجهة استعلام أساسية.
السؤال 23
ما هي collection في مصطلحات Milvus/Qdrant؟
a) مجموعة مستخدمين
b) بنية شبيهة بالجدول تحمل المتجهات
c) نوع فهرس
d) نسخة احتياطية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تشبه collection الجدول في قواعد البيانات العلائقية - تحمل المتجهات وmetadata الخاصة بها.
السؤال 24
ماذا يتطلّب IVF قبل البحث؟
a) لا شيء خاص
b) تدريبًا على البيانات
c) GPU
d) اتصال إنترنت
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يتطلّب IVF (Inverted File Index) تدريبًا لتجميع المتجهات قبل أن يصبح البحث الفعّال ممكنًا.
السؤال 25
ما العيب الرئيسي لـ HNSW؟
a) بحث بطيء
b) استخدام ذاكرة مرتفع
c) دقة منخفضة
d) لا دعم للتصفية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يتطلّب HNSW تخزين بنية الرسم في الذاكرة، ما يؤدّي إلى استخدام ذاكرة أعلى مقارنةً بالخوارزميات الأخرى.
السؤال 26
أي قاعدة بيانات تقدّم أفضل طبقة مجانية للاختبار؟
a) Pinecone (محدودة)
b) كلها مجانية بالتساوي
c) Chroma (مجانية بالكامل، استضافة ذاتية)
d) لا أحد لديه خيارات مجانية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: c
Chroma مفتوحة المصدر بالكامل ومجانية للاستضافة الذاتية دون قيود.
السؤال 27
ما هو sharding في قواعد البيانات المتجهية؟
a) حذف البيانات
b) توزيع البيانات عبر عدة عقد
c) ضغط المتجهات
d) تشفير البيانات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يوزّع sharding البيانات عبر عدة عقد للتوسّع الأفقي.
السؤال 28
أي طريقة LangChain تنشئ مسترجعًا من vector store؟
a) get_retriever()
b) as_retriever()
c) create_retriever()
d) to_retriever()
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تنشئ طريقة as_retriever() واجهة مسترجع من أي vector store في LangChain.
السؤال 29
ما هو البحث التقريبي عن أقرب جار (ANN)؟
a) بحث دقيق
b) بحث يقايض بعض الدقة مقابل السرعة
c) نوع قاعدة بيانات
d) اسم شركة
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تجد خوارزميات ANN أقرب الجيران تقريبيًا أسرع بكثير من البحث الدقيق، مع قبول مقايضات دقة صغيرة.
السؤال 30
لنظام RAG إنتاجي ببيانات حسّاسة، أي خيار الأنسب؟
a) Pinecone السحابي فقط
b) Qdrant أو Milvus مستضاف ذاتيًا
c) FAISS في الذاكرة
d) لا حاجة لقاعدة بيانات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
للبيانات الحسّاسة، تُبقي الحلول المستضافة ذاتيًا مثل Qdrant أو Milvus البيانات داخل بنيتك التحتية.
النتائج
| الدرجة | المستوى |
|---|---|
| 27-30 | ممتاز - فهم قوي لقواعد البيانات المتجهية |
| 21-26 | جيد - يُوصى ببعض المراجعة |
| 15-20 | متوسط - راجع الفصول مرة أخرى |
| أقل من 15 | يحتاج مراجعة شاملة |