Introdução aos bancos de dados vetoriais
Hoje em dia, não é possível ir a lugar algum sem ouvir falar dos últimos avanços em inteligência artificial (IA). O conceito pode parecer esmagador se você ainda não incorporou a IA em sua plataforma, mas é muito mais fácil de entender do que parece. Um dos principais recursos que impulsionam a inovação nesse espaço é pesquisa vetorial devido à sua capacidade de entender o que os usuários estão pesquisando sem palavras-chave de correspondência exata. Devido às limitações das palavras-chave de correspondência exata, a implementação desse recurso é crucial para proporcionar a melhor experiência do usuário e os resultados que os clientes esperam ver quando estão explorando um tópico, procurando recomendações ou tentando encontrar uma imagem específica.
Nesta postagem, exploraremos o que é um banco de dados vetorial, como ele funciona e por que a pesquisa vetorial é fundamental para superar as limitações da pesquisa tradicional baseada em palavras-chave. Também examinaremos os casos de uso da pesquisa vetorial, veremos exemplos de bancos de dados vetoriais e exploraremos as concepções errôneas sobre os bancos de dados vetoriais. Continue lendo para saber mais sobre como a pesquisa vetorial está mudando o jogo.
O que é um banco de dados vetorial?
Um banco de dados vetorial é um tipo especializado de banco de dados projetado para armazenar e gerenciar vetores de alta dimensão. Esses vetores são representações numéricas que capturam a essência dos pontos de dados em um espaço multidimensional, incluindo tamanho e direção.
Os desenvolvedores podem pensar em vetores como apenas uma matriz de números.
[ [ 0.6, 0.3, 04 ....], [0.1, 0.5, 0.2....] ]
Ao contrário dos bancos de dados tradicionais que se concentram em dados estruturados, os bancos de dados vetoriais são excelentes no tratamento de dados não estruturados, como imagens, áudio e texto, codificando-os em vetores. Esses bancos de dados são otimizados para operações vetoriais eficientes e pesquisas de similaridade, o que os torna uma ferramenta poderosa para aplicativos como sistemas de recomendação, pesquisa de conteúdo, aprendizado de máquina e detecção de anomalias. Essas pesquisas são geralmente chamadas de pesquisas k-nearest neighbor (kNN).
Como funcionam os bancos de dados vetoriais?
Os bancos de dados vetoriais operam com base nos princípios de indexação e pesquisa no espaço vetorial. Quando os dados são ingeridos em um banco de dados vetorial, eles passam por um processo conhecido como vetorização. Esse processo envolve a transformação dos dados brutos, como texto ou imagens, em vetores de alta dimensão usando modelos de aprendizado de máquina, como word embeddings ou codificadores de imagem, usando o que chamamos de transformadores. Esses vetores representam as informações semânticas e contextuais dos dados em um formato compacto em centenas ou até milhares de dimensões diferentes.
🐊 = [0,1, 0,6, 0,3, ...] (100s de dimensões)
🐘 = [0.9, 0.3, 0.2, ... ]
Embeddings vetoriais
As incorporações de vetores desempenham um papel fundamental nos bancos de dados de vetores. Elas resultam do processo de vetorização, em que os pontos de dados são transformados em vetores. Essas incorporações preservam as relações entre os pontos de dados, permitindo uma comparação eficiente e cálculos de similaridade. Ao colocar pontos de dados semelhantes mais próximos uns dos outros no espaço vetorial, os embeddings vetoriais facilitam pesquisas de similaridade rápidas e precisas.
Por que o Vector Search é crucial
A pesquisa vetorial, um recurso fundamental dos bancos de dados vetoriais, aborda as limitações da pesquisa tradicional baseada em palavras-chave. Embora a pesquisa por palavras-chave seja eficaz para correspondências exatas, a pesquisa vetorial vai além das palavras-chave, considerando o significado semântico e o contexto dos dados. Esse recurso é crucial em aplicativos como recomendação de conteúdo, em que a compreensão das semelhanças entre os itens é fundamental.
Por exemplo, imagine que nossos vetores fossem tipos de animais. A semelhança entre criaturas marinhas poderia ser rapidamente descoberta por suas semelhanças vetoriais e distingui-las das criaturas terrestres.
Casos de uso do Vector Search em todos os setores
A pesquisa vetorial, alimentada por bancos de dados vetoriais, tem uma ampla gama de casos de uso em todos os setores. Esses aplicativos são particularmente proeminentes em aprendizado de máquina e IA, em que os bancos de dados vetoriais permitem soluções eficientes e dimensionáveis.
Um dos casos de uso mais comuns dos bancos de dados vetoriais são os sistemas de recomendação. Ao analisar as distâncias vetoriais, esses sistemas podem sugerir produtos, filmes ou conteúdo que se alinham às preferências dos usuários. Outro aplicativo importante é a classificação de imagens e conteúdo, em que os bancos de dados vetoriais ajudam a identificar e combinar imagens ou textos semelhantes com alta precisão.
Na área da saúde, os bancos de dados vetoriais desempenham uma função essencial na análise de dados genômicos, permitindo que os pesquisadores identifiquem sequências de DNA semelhantes com eficiência. Para modelos de linguagem grande (LLMs) de IA, como o ChatGPT, a utilização de um banco de dados vetorial para armazenamento de longo prazo introduz uma estratégia crucial para atenuar a confusão e a alucinação da IA. Ao consolidar as incorporações de LLMs em um banco de dados vetorial, os desenvolvedores garantem que o conhecimento do modelo de IA permaneça coerente e fundamentado, minimizando o risco de gerar respostas não confiáveis ou sem sentido.
O Couchbase Server também tem a capacidade de atender a serviços de previsão, que documentamos no blog 5 casos de uso para sistemas de serviço de previsão em tempo real com o Couchbase [Parte 1 de 2] e Como usar o Couchbase como um armazenamento de modelos de aprendizado de máquina [Parte 2 de 2]. Há também recursos em API de consulta preditiva do Couchbase Lite para casos de uso móvel.
Exemplos de bancos de dados vetoriais
Vários bancos de dados vetoriais surgiram para atender a casos de uso específicos. O Milvus, por exemplo, concentra-se em fornecer uma plataforma de código aberto para pesquisa de similaridade e análise de vetores. O Pinecone oferece um serviço de banco de dados vetorial baseado em nuvem que simplifica a implantação e o dimensionamento. Esses exemplos destacam a diversidade dos bancos de dados vetoriais, atendendo a várias necessidades e preferências dos desenvolvedores.
Pesquisa de vetores: Categoria de banco de dados ou recurso de banco de dados?
É importante observar que a pesquisa vetorial pode ser tanto um banco de dados autônomo quanto um recurso integrado ao banco de dados existente. bancos de dados de vários modelos tais como Servidor Couchbase e Capela. Vários bancos de dados incorporam recursos de pesquisa vetorial para aprimorar suas funcionalidades de consulta e recuperação, mantendo uma interface comum de armazenamento e gerenciamento de dados. Esses acréscimos destacam o crescente reconhecimento da importância das operações vetoriais no gerenciamento moderno de dados.
Os bancos de dados vetoriais são excelentes em tarefas de pesquisa de similaridade, mas talvez não sejam a melhor opção para todos os casos de uso. Eles são adaptados para cenários em que encontrar vetores semelhantes é o objetivo principal, como sistemas de recomendação ou pesquisa semântica. Para outras funções de banco de dados, os serviços disponíveis, como Chave-valor, SQL++, Geoespaciale Pesquisa de texto completo recursos de Couchbase Capella pode ser mais adequado ou, pelo menos, complementar. Ao implementar a pesquisa vetorial em um banco de dados multimodal, ela pode não apenas proteger contra confusão e alucinação, mas também neutralizar o impacto prejudicial da complexidade sobre a confiabilidade dos aplicativos de IA em tempo real.
Conclusão
Devido a seus recursos, os bancos de dados vetoriais são ideais para lidar com dados de alta dimensão e permitir tarefas de pesquisa de similaridade. À medida que os desenvolvedores lutam para gerenciar dados não estruturados e extrair insights significativos, a pesquisa vetorial oferece uma maneira de enfrentar esses desafios. Suas aplicações abrangem setores como entretenimento para assistência médicapermitindo que organizações de todos os tipos atendam melhor à intenção de pesquisa dos usuários. Ao compreender os princípios da pesquisa vetorial e seus recursos, os desenvolvedores podem criar aplicativos mais inteligentes e intuitivos que se aproximam do que os usuários estão procurando, seja identificando um tipo semelhante de árvore ou procurando um novo filme para assistir. À medida que a IA continua a evoluir, os bancos de dados vetoriais estão prontos para desempenhar um papel significativo na formação do futuro dos aplicativos orientados por dados.
Recursos adicionais:
👁️ Milvus: Banco de dados vetorial de código aberto
🌲 Pinha: Banco de dados vetorial baseado em nuvem
🤗 HuggingFace: Biblioteca de transformadores e modelos de IA
🚀 Couchbase Capella: O banco de dados gerenciado de vários modelos
