Introducción a las bases de datos vectoriales
Hoy en día, no se puede ir a ninguna parte sin oír hablar de los últimos avances en inteligencia artificial (IA). El concepto puede parecer abrumador si no ha incorporado la IA a su plataforma, pero es mucho más fácil de entender de lo que parece. Una de las principales características que impulsan la innovación en este espacio es búsqueda vectorial gracias a su capacidad para comprender lo que buscan los usuarios sin palabras clave exactas. Debido a las limitaciones de las palabras clave exactas, implementar esta función es crucial para ofrecer la mejor experiencia de usuario y los resultados que los clientes esperan ver cuando exploran un tema, buscan recomendaciones o intentan encontrar una imagen concreta.
En este post, exploraremos qué es una base de datos vectorial, cómo funciona y por qué la búsqueda vectorial es fundamental para superar las limitaciones de la búsqueda tradicional basada en palabras clave. También examinaremos los casos de uso de la búsqueda vectorial, veremos ejemplos de bases de datos vectoriales y exploraremos los conceptos erróneos que rodean a las bases de datos vectoriales. Siga leyendo para saber cómo la búsqueda vectorial está cambiando las reglas del juego.
¿Qué es una base de datos vectorial?
Una base de datos vectorial es un tipo especializado de base de datos diseñado para almacenar y gestionar vectores de alta dimensión. Estos vectores son representaciones numéricas que capturan la esencia de los puntos de datos en un espacio multidimensional, incluidos el tamaño y la dirección.
Los desarrolladores pueden pensar en los vectores como una matriz de números.
[ [ 0.6, 0.3, 04 ....], [0.1, 0.5, 0.2....] ]
A diferencia de las bases de datos tradicionales, que se centran en datos estructurados, las bases de datos vectoriales destacan en el manejo de datos no estructurados, como imágenes, audio y texto, codificándolos en vectores. Estas bases de datos están optimizadas para realizar operaciones vectoriales y búsquedas de similitud eficientes, lo que las convierte en una potente herramienta para aplicaciones como los sistemas de recomendación, la búsqueda de contenidos, el aprendizaje automático y la detección de anomalías. A menudo se denominan búsquedas k-nearest neighbor (kNN).
¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?
Las bases de datos vectoriales se basan en los principios de indexación y búsqueda en el espacio vectorial. Cuando los datos se introducen en una base de datos vectorial, se someten a un proceso conocido como vectorización. Este proceso consiste en transformar los datos brutos, como texto o imágenes, en vectores de alta dimensión utilizando modelos de aprendizaje automático como incrustaciones de palabras o codificadores de imágenes mediante lo que se denominan transformadores. Estos vectores representan la información semántica y contextual de los datos de forma compacta en cientos o incluso miles de dimensiones diferentes.
🐊 = [0,1, 0,6, 0,3, ... ] (100s de dimensiones)
🐘 = [0.9, 0.3, 0.2, ... ]
Incrustación vectorial
Las incrustaciones vectoriales desempeñan un papel crucial en las bases de datos vectoriales. Son el resultado del proceso de vectorización, en el que los puntos de datos se transforman en vectores. Estas incrustaciones conservan las relaciones entre los puntos de datos, lo que permite realizar comparaciones y cálculos de similitud eficientes. Al situar puntos de datos similares más cerca unos de otros en el espacio vectorial, las incrustaciones vectoriales facilitan búsquedas de similitud rápidas y precisas.
Por qué es crucial la búsqueda vectorial
La búsqueda vectorial, una característica fundamental de las bases de datos vectoriales, aborda las limitaciones de la búsqueda tradicional basada en palabras clave. Mientras que la búsqueda por palabras clave es eficaz para las coincidencias exactas, la búsqueda vectorial va más allá de las palabras clave al tener en cuenta el significado semántico y el contexto de los datos. Esta capacidad es crucial en aplicaciones como la recomendación de contenidos, donde comprender las similitudes entre elementos es primordial.
Por ejemplo, imaginemos que nuestros vectores fueran tipos de animales. Las similitudes entre criaturas marinas podrían descubrirse rápidamente por sus similitudes vectoriales y distinguirlas de las criaturas terrestres.
Casos prácticos de búsqueda vectorial en distintos sectores
La búsqueda vectorial, impulsada por bases de datos vectoriales, tiene una amplia gama de casos de uso en todos los sectores. Estas aplicaciones son especialmente prominentes en el aprendizaje automático y la IA, donde las bases de datos vectoriales permiten soluciones eficientes y escalables.
Uno de los usos más habituales de las bases de datos vectoriales son los sistemas de recomendación. Analizando las distancias vectoriales, estos sistemas pueden sugerir productos, películas o contenidos que se ajusten a las preferencias de los usuarios. Otra aplicación clave es la clasificación de imágenes y contenidos, en la que las bases de datos vectoriales ayudan a identificar y emparejar imágenes o textos similares con gran precisión.
En la atención sanitaria, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental en el análisis de datos genómicos, ya que permiten a los investigadores identificar secuencias de ADN similares de forma eficiente. Para los grandes modelos lingüísticos (LLM) de IA como ChatGPT, la utilización de una base de datos vectorial para el almacenamiento a largo plazo introduce una estrategia crucial para mitigar la confusión y la alucinación de la IA. Al consolidar las incrustaciones de los LLM en una base de datos vectorial, los desarrolladores se aseguran de que el conocimiento del modelo de IA siga siendo coherente y fundamentado, minimizando el riesgo de generar respuestas poco fiables o sin sentido.
Couchbase Server también tiene la capacidad de servir servicios de predicción, que documentamos en el blog 5 casos de uso para sistemas de servicio de predicciones en tiempo real con Couchbase [Parte 1 de 2]. y Cómo usar Couchbase como almacén de modelos de aprendizaje automático [Parte 2 de 2].. También existen capacidades en API de consulta predictiva de Couchbase Lite para casos de uso móvil.
Ejemplos de bases de datos vectoriales
Han surgido varias bases de datos vectoriales para abordar casos de uso específicos. Milvus, por ejemplo, se centra en proporcionar una plataforma de código abierto para la búsqueda de similitudes y el análisis vectorial. Pinecone ofrece un servicio de base de datos vectorial basado en la nube que simplifica la implantación y el escalado. Estos ejemplos ponen de manifiesto la diversidad de las bases de datos vectoriales, que responden a las distintas necesidades y preferencias de los desarrolladores.
Búsqueda vectorial: ¿Categoría de base de datos o característica de base de datos?
Es importante señalar que la búsqueda vectorial puede ser tanto una base de datos independiente como una función integrada en las bases de datos existentes. bases de datos multimodelo como Servidor Couchbase y Capella. Varias bases de datos incorporan capacidades de búsqueda vectorial para mejorar sus funcionalidades de consulta y recuperación, manteniendo al mismo tiempo una interfaz común de almacenamiento y gestión de datos. Estas incorporaciones ponen de manifiesto el creciente reconocimiento de la importancia de las operaciones vectoriales en la gestión moderna de datos.
Las bases de datos vectoriales destacan en tareas de búsqueda de similitudes, pero puede que no sean las más adecuadas para todos los casos de uso. Están pensadas para situaciones en las que el objetivo principal es encontrar vectores similares, como los sistemas de recomendación o la búsqueda semántica. Para otras funciones de bases de datos, los servicios disponibles como Clave-Valor, SQL, Geoespacialy Búsqueda de texto completo capacidades de Couchbase Capella podrían ser más adecuados o, al menos, complementarios. Al desplegar la búsqueda vectorial en una base de datos multimodal, no sólo puede salvaguardar contra la confusión y la alucinación, sino también contrarrestar el impacto perjudicial de la complejidad en la fiabilidad de las aplicaciones de IA en tiempo real.
Conclusión
Debido a sus capacidades, las bases de datos vectoriales son ideales para manejar datos de alta dimensión y permitir tareas de búsqueda de similitud. A medida que los desarrolladores se enfrentan a la gestión de datos no estructurados y a la extracción de información significativa, la búsqueda vectorial ofrece una forma de abordar estos retos. Sus aplicaciones abarcan sectores como entretenimiento a sanidadpermitiendo a organizaciones de todo tipo atender mejor a la intención de búsqueda de los usuarios. Al comprender los principios de la búsqueda vectorial y sus capacidades, los desarrolladores pueden crear aplicaciones más inteligentes e intuitivas que se acerquen más al corazón de lo que buscan los usuarios, ya sea identificar un tipo similar de árbol o buscar una nueva película para ver. A medida que la IA sigue evolucionando, las bases de datos vectoriales están preparadas para desempeñar un papel importante en la configuración del futuro de las aplicaciones basadas en datos.
Recursos adicionales:
👁️ Milvus: Base de datos vectorial de código abierto
🌲 Piña: Base de datos vectorial basada en la nube
🤗 HuggingFace: Biblioteca de transformadores y modelos de IA
🚀 Couchbase Capella: La base de datos multimodelo gestionada
