A inteligência artificial (IA) está mudando a forma como processamos e avaliamos dados. E os bancos de dados vetoriais são uma das principais ferramentas que impulsionam essa transição.
Esses bancos de dados são extremamente eficientes em armazenar e recuperar representações de dados de alta dimensão.
Eles têm o potencial de desempenhar um papel crítico no sucesso de aplicativos de IA, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e sistemas de recomendação.
Nesta postagem, veremos o fascinante campo de bancos de dados vetoriais em IA e por que eles se tornaram tão importantes para cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina.
Por que os bancos de dados relacionais são inadequados para aplicativos de IA
Normalmente, armazenamos e recuperamos dados usando bancos de dados relacionais tradicionais. No entanto, esses bancos de dados nem sempre são adequados para representações de dados de alta dimensão, que são um requisito comum em muitos aplicativos de IA.
O processamento de grandes quantidades de dados não estruturados que são frequentemente usados em IA pode ser um desafio devido à natureza organizada desses bancos de dados.
Os especialistas queriam evitar buscas atrasadas e ineficazes. Então, para superar esses desafios, eles usaram soluções como achatar estruturas de dados. No entanto, este foi um procedimento demorado e propenso a erros.
Um método mais eficaz para armazenar e recuperar dados de alta dimensão surgiu com o surgimento de bancos de dados vetoriais. Dessa forma, é possível ter aplicativos de IA mais simplificados e bem-sucedidos.
Agora, vamos ver como esses bancos de dados vetoriais funcionam.
O que exatamente são bancos de dados vetoriais?
Bancos de dados vetoriais são bancos de dados especializados destinados a armazenar e manipular grandes quantidades de dados de alta dimensão na forma de vetores.
Vetores são representações matemáticas de dados que descrevem objetos com base em suas diferentes características ou qualidades.
Cada vetor representa um único ponto de dados, como uma palavra ou uma imagem, e é composto por uma coleção de valores que descrevem suas muitas qualidades. Essas variáveis às vezes são conhecidas como "recursos" ou "dimensões".
Uma imagem, por exemplo, pode ser representada como um vetor de valores de pixels, mas uma frase inteira pode ser representada como um vetor de palavras embeddings.
Bancos de dados vetoriais empregam estratégias de indexação para facilitar a descoberta de vetores semelhantes a um determinado vetor de consulta. Isso é especialmente benéfico em aprendizado de máquina aplicativos, pois pesquisas de similaridade são frequentemente usadas para descobrir pontos de dados comparáveis ou gerar sugestões.
Funcionamento interno de bancos de dados vetoriais
Bancos de dados vetoriais são usados para armazenar e indexar vetores de alta dimensão produzidos por técnicas como deep learning. Esses vetores são representações numéricas de itens de dados complexos que são traduzidos em um espaço de dimensão inferior, mantendo informações cruciais por meio de uma técnica de incorporação.
Portanto, os bancos de dados de vetores são construídos para acomodar a estrutura específica de incorporações de vetores e empregam algoritmos de indexação para pesquisar e recuperar vetores com eficácia com base em sua semelhança com um vetor de consulta.
Como isso funciona?
Bancos de dados vetoriais funcionam de forma semelhante a caixas mágicas que armazenam e organizam itens de dados complicados.
Eles empregam abordagens PQ e HNSW para identificar e obter as informações corretas rapidamente. O PQ funciona de forma semelhante a uma peça de Lego, condensando vetores em pequenas partes para ajudar na busca por outras comparáveis.
Já o HNSW desenvolve uma teia de links para organizar os vetores de forma hierárquica, tornando a navegação e a busca mais simples. Outras opções criativas, como adicionar e subtrair vetores para detectar semelhanças e diferenças, também são suportadas por bancos de dados vetoriais.
Como os bancos de dados de vetores são usados na IA?
Bancos de dados vetoriais têm grande potencial na área de inteligência artificial. Eles nos ajudam a gerenciar com eficiência grandes quantidades de dados e oferecem suporte a operações sofisticadas, como pesquisa por similaridade e aritmética vetorial.
Eles se tornaram ferramentas indispensáveis em uma ampla gama de aplicações. Isso inclui processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e sistemas de recomendação. Embeddings vetoriais, por exemplo, são empregados no processamento de linguagem natural para compreender o significado e o contexto do texto, permitindo resultados de pesquisa precisos e relevantes.
Bancos de dados vetoriais em reconhecimento de imagem podem pesquisar imagens comparáveis de forma eficiente, mesmo em grandes conjuntos de dados. Eles também podem oferecer itens ou informações comparáveis aos clientes com base em seus gostos e comportamento em sistemas de recomendação.
Melhores práticas para usar bancos de dados vetoriais em inteligência artificial
Para começar, os vetores de entrada devem ser pré-processados e normalizados antes de serem armazenados no banco de dados. Isso pode aumentar a precisão e o desempenho da pesquisa vetorial.
Em segundo lugar, o algoritmo de indexação adequado deve ser escolhido dependendo do caso de uso individual e da distribuição de dados. algoritmos variados têm compensações variadas entre precisão e velocidade, e selecionar o apropriado pode ter uma influência considerável no desempenho da pesquisa.
Em terceiro lugar, para garantir o desempenho ideal, o banco de dados de vetores deve ser monitorado e mantido regularmente. Isso envolve reindexar o banco de dados conforme necessário, ajustar os parâmetros de indexação e monitorar o desempenho da pesquisa para descobrir e resolver quaisquer dificuldades.
Finalmente, para maximizar o potencial das aplicações de IA, é aconselhável empregar um banco de dados vetorial que suporte recursos sofisticados, como aritmética vetorial e pesquisa por similaridade.
Por que você deve usar um banco de dados de vetores?
A finalidade mais comum de usar um banco de dados de vetores é a pesquisa de vetores na produção. A similaridade de muitos itens com uma consulta de pesquisa ou item de tópico é comparada nessa forma de pesquisa. O banco de dados vetorial tem o potencial de comparar a similaridade desses itens para descobrir as correspondências mais próximas, transformando o item de assunto ou a consulta em um vetor usando o mesmo modelo de incorporação de ML.
Isso produz resultados precisos, evitando resultados irrelevantes produzidos por tecnologias de pesquisa padrão.
Pesquisa de semelhança de imagem, áudio e vídeo
Imagens, música, vídeo e outras informações não estruturadas podem ser difíceis de categorizar e armazenar em um banco de dados típico. Os bancos de dados vetoriais são uma excelente resposta para isso, pois podem pesquisar itens comparáveis rapidamente, mesmo em conjuntos de dados enormes. Este método não requer nenhum humano etiquetagem ou rotulagem de dados e pode localizar rapidamente as correspondências mais próximas com base nas pontuações de similaridade.
Motores de Ranking e Recomendação
Os bancos de dados vetoriais também são adequados para uso em sistemas de classificação e recomendação. Eles podem ser usados para recomendar coisas comparáveis a compras anteriores ou um item atual que o consumidor está procurando.
Em vez de depender da filtragem colaborativa ou das listas de popularidade, os serviços de streaming de mídia podem aproveitar as classificações de música de um usuário para fornecer sugestões perfeitamente combinadas e personalizadas para o indivíduo. Eles podem localizar produtos comparáveis com base nas correspondências mais próximas.
Busca semântica
A pesquisa semântica é uma forte ferramenta de pesquisa de texto e documento que vai além das pesquisas comuns de palavras-chave. O significado e o contexto de strings de texto, frases e documentos inteiros podem ser compreendidos empregando bancos de dados vetoriais para armazenar e indexar incorporações vetoriais do Natural Modelos de processamento de linguagem.
Assim, os usuários poderão encontrar o que precisam com mais rapidez, sem precisar entender como os dados são categorizados.
Tecnologias para bancos de dados vetoriais
Existem várias tecnologias de banco de dados vetoriais disponíveis, cada uma com seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens.
Pinecone, Faiss, Incomodar, Milvus e HnswlibGenericName são algumas das possibilidades mais populares.
Pinecone
É um banco de dados vetorial baseado em nuvem. Você pode desenvolver aplicativos de pesquisa de similaridade em tempo real. Ele permite que os usuários armazenem e explorem incorporações de vetores de alta dimensão com latências de milissegundos.
Isso o torna adequado para aplicativos como sistemas de recomendação, pesquisa de imagens e vídeos e processamento de linguagem natural.
Os principais recursos do Pinecone incluem indexação automática, atualizações em tempo real, ajuste automático de consultas e uma API REST para interação simples com os processos atuais. Sua arquitetura é construída para escalabilidade e robustez. Você pode gerenciar facilmente grandes quantidades de dados enquanto mantém alta disponibilidade.
Faiss
É um pacote de código aberto do Facebook que fornece implementações de ponta de algoritmos de indexação e pesquisa para vetores de grande escala.
Suporta várias técnicas de pesquisa vetorial. Um de seus principais benefícios é sua velocidade e escalabilidade, o que permite pesquisas rápidas mesmo em conjuntos de dados com bilhões de vetores.
Incomodar
Annoy, por outro lado, é uma biblioteca C++ construída para busca de vizinho mais próximo aproximado de alta dimensão. É simples de usar e implementa a técnica de árvore de projeção aleatória rapidamente.
Annoy é uma biblioteca de consumo mínimo de memória que é apropriada para uso em cenários com recursos limitados.
Milvus
Milvus é um banco de dados vetorial gratuito e de código aberto para armazenar e pesquisar vetores em grande escala. Ele oferece suporte a uma variedade de técnicas de indexação, incluindo fertilização in vitro e HNSW, e pode gerenciar facilmente milhões de vetores.
Sua capacidade de aceleração de GPU, que pode acelerar bastante o processo de busca, é uma de suas características mais marcantes.
É facilmente a melhor escolha ao decidir escolher um produto para bancos de dados vetoriais.
HnswlibGenericName
Hnswlib é mais uma biblioteca de código aberto que fornece uma rede hierárquica navegável de mundo pequeno para indexar e pesquisar rapidamente vetores de alta dimensão.
É ótimo para situações em que o espaço vetorial está mudando constantemente e fornece indexação incremental para manter o índice atualizado com novos vetores. Também é extremamente ajustável, permitindo aos usuários ajustar o equilíbrio entre precisão e velocidade.
Possíveis desvantagens
Embora os bancos de dados vetoriais tenham inúmeras vantagens, eles também apresentam desvantagens significativas. Uma possível preocupação é a grande quantidade de armazenamento necessária para gerenciar as incorporações de vetores.
Além disso, os bancos de dados vetoriais podem ter problemas com tipos de dados específicos, como consultas breves ou muito especializadas. Por fim, configurar e otimizar esses bancos de dados pode envolver habilidades substanciais, tornando-os menos acessíveis a alguns usuários.
O que é o próximo nível?
Existem vários aprimoramentos possíveis no horizonte, à medida que os bancos de dados de vetores continuam a evoluir. Uma área em que progressos substanciais podem ser feitos é na criação de modelos de PNL mais precisos e eficientes.
Isso pode levar a incorporações vetoriais aprimoradas que capturam o significado e o contexto do texto com mais precisão, tornando as pesquisas ainda mais precisas e relevantes.
Outra área de avanço pode ser algoritmos mais avançados para mecanismos de classificação e recomendação, permitindo recomendações ainda mais personalizadas e direcionadas.
Além disso, os avanços na tecnologia, como GPUs e CPUs especializadas, podem ajudar a aumentar a velocidade e a eficiência das operações de banco de dados vetoriais. Dessa forma, eles podem ser mais acessíveis a uma ampla variedade de usuários e aplicativos.
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