La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que procesamos y evaluamos los datos. Y las bases de datos vectoriales son una de las principales herramientas que impulsan esta transición.
Estas bases de datos son extremadamente eficientes para almacenar y recuperar representaciones de datos de alta dimensión.
Tienen el potencial de desempeñar un papel fundamental en el éxito de las aplicaciones de IA, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y los sistemas de recomendación.
En esta publicación, veremos el fascinante campo de las bases de datos vectoriales en IA y por qué se han vuelto tan importantes para los científicos de datos y los expertos en aprendizaje automático.
Por qué las bases de datos relacionales son inadecuadas para las aplicaciones de IA
Por lo general, almacenamos y recuperamos datos utilizando bases de datos relacionales tradicionales. Sin embargo, estas bases de datos no siempre son adecuadas para representaciones de datos de alta dimensión, que son un requisito común en muchas aplicaciones de IA.
El procesamiento de las enormes cantidades de datos no estructurados que se utilizan a menudo en la IA puede ser un desafío debido a la naturaleza organizada de estas bases de datos.
Los expertos querían evitar búsquedas retrasadas e ineficaces. Entonces, para superar estos desafíos, han utilizado soluciones como aplanar estructuras de datos. Sin embargo, este era un procedimiento lento y propenso a errores.
Ha surgido un método más efectivo para almacenar y recuperar datos de alta dimensión con el auge de las bases de datos vectoriales. De esta manera, es posible tener aplicaciones de IA más optimizadas y exitosas.
Ahora, veamos cómo funcionan estas bases de datos vectoriales.
¿Qué son exactamente las bases de datos vectoriales?
Las bases de datos vectoriales son bases de datos especializadas que están destinadas a almacenar y manejar cantidades masivas de datos de alta dimensión en forma de vectores.
Los vectores son representaciones de datos matemáticos que describen objetos en función de sus diferentes características o cualidades.
Cada vector representa un solo punto de datos, como una palabra o una imagen, y se compone de una colección de valores que describen sus muchas cualidades. Estas variables a veces se conocen como "características" o "dimensiones".
Una imagen, por ejemplo, puede representarse como un vector de valores de píxeles, pero una oración completa podría representarse como un vector de incrustaciones de palabras.
Las bases de datos de vectores emplean estrategias de indexación para facilitar el descubrimiento de vectores que son similares a un vector de consulta en particular. Esto es especialmente beneficioso en máquina de aprendizaje aplicaciones, ya que las búsquedas de similitud se utilizan con frecuencia para descubrir puntos de datos comparables o generar sugerencias.
Funcionamiento interno de las bases de datos vectoriales
Las bases de datos vectoriales se utilizan para almacenar e indexar vectores de alta dimensión producidos por técnicas como deep learning. Estos vectores son representaciones numéricas de elementos de datos complejos que se traducen a un espacio de menor dimensión mientras mantienen información crucial a través de una técnica de incrustación.
Por lo tanto, las bases de datos vectoriales se construyen para adaptarse a la estructura particular de las incrustaciones de vectores, y emplean algoritmos de indexación para buscar y recuperar vectores de manera efectiva en función de su parecido con un vector de consulta.
¿Cómo Funciona?
Las bases de datos vectoriales funcionan de manera similar a las cajas mágicas que almacenan y organizan elementos de datos complicados.
Emplean enfoques PQ y HNSW para identificar y obtener la información correcta rápidamente. PQ funciona de manera similar a un ladrillo Lego, condensando vectores en partes pequeñas para ayudar en la búsqueda de otros comparables.
HNSW, por su parte, desarrolla una red de enlaces para jerarquizar los vectores, simplificando la navegación y la búsqueda. Las bases de datos vectoriales también admiten otras opciones creativas, como sumar y restar vectores para detectar similitudes y diferencias.
¿Cómo se utilizan las bases de datos vectoriales en IA?
Las bases de datos vectoriales tienen un gran potencial en el área de inteligencia artificial. Nos ayudan a administrar de manera eficiente grandes cantidades de datos y admiten operaciones sofisticadas como la búsqueda de similitud y la aritmética vectorial.
Se han convertido en herramientas indispensables en una amplia gama de aplicaciones. Estos incluyen procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes y sistemas de recomendación. Las incrustaciones de vectores, por ejemplo, se emplean en el procesamiento del lenguaje natural para comprender el significado y el contexto del texto, lo que permite obtener resultados de búsqueda precisos y relevantes.
Las bases de datos vectoriales en el reconocimiento de imágenes pueden buscar imágenes comparables de manera eficiente, incluso en grandes conjuntos de datos. También pueden ofrecer artículos o información comparables a los clientes en función de sus gustos y comportamiento en los sistemas de recomendación.
Mejores prácticas para el uso de bases de datos vectoriales en inteligencia artificial
Para comenzar, los vectores de entrada deben preprocesarse y normalizarse antes de almacenarse en la base de datos. Esto puede aumentar la precisión y el rendimiento de la búsqueda de vectores.
En segundo lugar, se debe elegir el algoritmo de indexación adecuado según el caso de uso individual y la distribución de datos. los distintos algoritmos tienen distintas ventajas y desventajas entre la precisión y la velocidad, y seleccionar el adecuado puede tener una influencia considerable en el rendimiento de la búsqueda.
En tercer lugar, para garantizar un rendimiento óptimo, la base de datos de vectores debe supervisarse y mantenerse periódicamente. Esto implica volver a indexar la base de datos según sea necesario, ajustar los parámetros de indexación y monitorear el rendimiento de la búsqueda para descubrir y resolver cualquier dificultad.
Finalmente, para maximizar el potencial de las aplicaciones de IA, se recomienda emplear una base de datos vectorial que admita características sofisticadas como la aritmética vectorial y la búsqueda de similitud.
¿Por qué debería utilizar una base de datos vectorial?
El propósito más común para usar una base de datos de vectores es para la búsqueda de vectores en producción. En esta forma de búsqueda se compara la similitud de muchos elementos con una consulta de búsqueda o un tema. La base de datos de vectores tiene el potencial de comparar la similitud de estos elementos para descubrir las coincidencias más cercanas mediante la transformación del elemento de asunto o la consulta en un vector utilizando el mismo modelo de incrustación de ML.
Esto produce resultados precisos y evita los resultados irrelevantes producidos por las tecnologías de búsqueda estándar.
Búsqueda de similitud de imagen, audio y video
Las imágenes, la música, el video y otra información no estructurada pueden ser difíciles de categorizar y almacenar en una base de datos típica. Las bases de datos vectoriales son una excelente respuesta para esto, ya que pueden buscar elementos comparables rápidamente, incluso en conjuntos de datos enormes. Este método no requiere humanos etiquetado o etiquetado de datos y puede localizar rápidamente las coincidencias más cercanas en función de las puntuaciones de similitud.
Motores de Ranking y Recomendación
Las bases de datos vectoriales también son adecuadas para su uso en sistemas de clasificación y recomendación. Se pueden usar para recomendar cosas comparables a compras anteriores o un artículo actual que el consumidor está mirando.
En lugar de depender del filtrado colaborativo o las listas de popularidad, los servicios de transmisión de medios pueden aprovechar las calificaciones de las canciones de un usuario para brindar sugerencias perfectamente adaptadas y personalizadas para el individuo. Pueden localizar productos comparables en función de las coincidencias más cercanas.
Búsqueda semántica
La búsqueda semántica es una potente herramienta de búsqueda de texto y documentos que va más allá de las búsquedas ordinarias de palabras clave. El significado y el contexto de cadenas de texto, frases y documentos completos se pueden comprender empleando bases de datos vectoriales para almacenar e indexar incrustaciones de vectores de Natural Modelos de procesamiento del lenguaje.
Por lo tanto, los usuarios podrán encontrar lo que necesitan más rápido sin tener que entender cómo se clasifican los datos.
Tecnologías para Bases de Datos Vectoriales
Hay varias tecnologías de bases de datos vectoriales disponibles, cada una con su propio conjunto de ventajas y desventajas.
piña, Faiss, Molestar, milvusy Hnswlib son algunas de las posibilidades más populares.
piña
Es una base de datos vectorial basada en la nube. Puede desarrollar aplicaciones de búsqueda de similitudes en tiempo real. Permite a los usuarios almacenar y explorar incrustaciones de vectores de alta dimensión con latencias de milisegundos.
Esto lo hace adecuado para aplicaciones tales como sistemas de recomendación, búsqueda de imágenes y videos y procesamiento de lenguaje natural.
Las características principales de Pinecone incluyen indexación automática, actualizaciones en tiempo real, ajuste automático de consultas y una API REST para una interacción simple con los procesos actuales. Su arquitectura está construida para escalabilidad y robustez. Puede administrar fácilmente cantidades masivas de datos mientras mantiene una alta disponibilidad.
Faiss
Es un paquete de código abierto de Facebook que proporciona implementaciones de vanguardia de algoritmos de indexación y búsqueda para vectores a gran escala.
Es compatible con varias técnicas de búsqueda de vectores. Uno de sus principales beneficios es su velocidad y escalabilidad, que permite búsquedas rápidas incluso en conjuntos de datos con miles de millones de vectores.
Molestar
Annoy, por otro lado, es una biblioteca de C ++ creada para la búsqueda de vecinos más cercanos aproximados de alta dimensión. Es fácil de usar e implementa rápidamente la técnica del árbol de proyección aleatoria.
Annoy es una biblioteca de huella de memoria mínima que es adecuada para su uso en escenarios con recursos limitados.
milvus
Milvus es una base de datos de vectores gratuita y de código abierto para almacenar y buscar vectores a gran escala. Admite una variedad de técnicas de indexación, incluidas IVF y HNSW, y puede administrar fácilmente millones de vectores.
Su capacidad de aceleración por GPU, que puede acelerar enormemente el proceso de búsqueda, es una de sus características más distintivas.
Es fácilmente la mejor opción cuando se decide elegir un producto para bases de datos vectoriales.
Hnswlib
Hnswlib es otra biblioteca de código abierto que proporciona una red de mundo pequeño navegable jerárquica para indexar y buscar rápidamente vectores de alta dimensión.
Es ideal para situaciones en las que el espacio vectorial cambia constantemente y proporciona indexación incremental para mantener el índice actualizado con nuevos vectores. También es extremadamente ajustable, lo que permite a los usuarios ajustar el equilibrio entre precisión y velocidad.
Posibles inconvenientes
Mientras que las bases de datos vectoriales tienen numerosas ventajas, también tienen desventajas significativas. Una posible preocupación es la gran cantidad de almacenamiento necesario para administrar las incrustaciones de vectores.
Además, las bases de datos vectoriales pueden tener problemas con determinados tipos de datos, como consultas breves o muy especializadas. Finalmente, configurar y optimizar estas bases de datos puede requerir una habilidad considerable, haciéndolas menos accesibles para algunos usuarios.
¿Qué es El siguiente nivel?
Hay varias mejoras posibles en el horizonte a medida que las bases de datos vectoriales continúan evolucionando. Un área en la que se podría lograr un progreso sustancial es en la creación de modelos de PNL más precisos y eficientes.
Esto podría conducir a incrustaciones de vectores mejoradas que capturan el significado y el contexto del texto con mayor precisión, lo que hace que las búsquedas sean aún más precisas y relevantes.
Otra área de avance podría ser algoritmos más avanzados para motores de clasificación y recomendación, lo que permite recomendaciones aún más personalizadas y específicas.
Además, los avances tecnológicos, como las GPU y las CPU especializadas, pueden ayudar a aumentar la velocidad y la eficiencia de las operaciones de las bases de datos vectoriales. De esta manera, pueden ser más accesibles para una variedad más amplia de usuarios y aplicaciones.
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