Para que aplicativos de IA generativa em grande graduação funcionem de maneira eficiente, é necessário um bom sistema para mourejar com muitos dados. Um desses sistemas importantes é o banco de dados vetorial. O que diferencia esse banco de dados é sua capacidade de mourejar com muitos tipos de dados, porquê texto, som, imagens e vídeos em formato numérico/vetor.
O que são bancos de dados vetoriais?
O banco de dados vetorial é um sistema de armazenamento especializado projetado para mourejar com vetores de subida dimensão com eficiência. Esses vetores, que podem ser considerados pontos em um espaço multidimensional, geralmente representam incorporações ou representações compactadas de dados mais complexos, porquê imagens, texto ou som.
Os bancos de dados de vetores permitem pesquisas rápidas de similaridade entre esses vetores, permitindo a recuperação rápida dos itens mais semelhantes de um vasto conjunto de dados.
Bancos de dados tradicionais versus bancos de dados vetoriais
Bancos de dados vetoriais:
- Lida com dados de subida dimensão: os bancos de dados vetoriais são projetados para gerenciar e armazenar dados em espaços de subida dimensão. Isto é particularmente útil para aplicações porquê aprendizagem de máquina, onde pontos de dados (porquê imagens ou texto) podem ser representados porquê vetores em espaços multidimensionais.
- Otimizado para pesquisa por similaridade: Um recurso de destaque dos bancos de dados vetoriais é a capacidade de realizar pesquisas por similaridade. Em vez de consultar dados com base em correspondências exatas, esses bancos de dados permitem que os usuários recuperem dados “semelhantes” a uma determinada consulta, tornando-os inestimáveis para tarefas porquê recuperação de imagens ou texto.
- Escalável para grandes conjuntos de dados: À medida que os aplicativos de IA e de aprendizagem de máquina continuam a crescer, também aumenta a quantidade de dados que eles processam. Os bancos de dados vetoriais são criados em graduação, garantindo que possam mourejar com grandes quantidades de dados sem comprometer o desempenho.
Bancos de dados tradicionais:
- Armazenamento de dados estruturados: os bancos de dados tradicionais, assim porquê os bancos de dados relacionais, são projetados para armazenar dados estruturados. Isso significa que os dados são organizados em tabelas, linhas e colunas predefinidas, garantindo integridade e consistência dos dados.
- Otimizado para operações CRUD: os bancos de dados tradicionais são otimizados principalmente para operações CRUD. Isso significa que eles são projetados para fabricar, ler, atualizar e excluir entradas de dados com eficiência, tornando-os adequados para uma ampla variedade de aplicações, desde serviços da Web até software empresarial.
- Esquema Fixo: uma das características que definem muitos bancos de dados tradicionais é seu esquema fixo. Depois que a estrutura do banco de dados estiver definida, fazer alterações pode ser multíplice e demorado. Essa rigidez garante a consistência dos dados, mas pode ser menos maleável do que a natureza dinâmica ou sem esquema de alguns bancos de dados modernos.
Os bancos de dados tradicionais muitas vezes enfrentam dificuldades com a complicação das incorporações, um repto prontamente resolvido pelos bancos de dados vetoriais.
Representações vetoriais
Medial para o funcionamento de bancos de dados vetoriais é o noção fundamental de representação de diversas formas de dados usando vetores numéricos. Tomemos uma imagem porquê exemplo. Quando você vê a foto de um gato, embora possa ser exclusivamente uma imagem felina adorável para nós, para uma máquina ela pode ser transformada em um vetor único de 512 dimensões, porquê:
(0,23, 0,54, 0,32,…, 0,12, 0,45, 0,90)
Com bancos de dados vetoriais, o aplicativo Generative AI pode fazer mais coisas. Ele pode encontrar informações com base no significado e lembrar das coisas por muito tempo. Curiosamente, leste método não se restringe exclusivamente às imagens. Dados textuais preenchidos com significados contextuais e semânticos também podem ser colocados em formas vetoriais.
IA generativa e a premência de bancos de dados vetoriais
A IA generativa geralmente envolve incorporações. Tomemos, por exemplo, incorporações de palavras no processamento de linguagem proveniente (PNL). Palavras ou frases são transformadas em vetores que capturam o significado semântico. Ao gerar texto semelhante ao humano, os modelos precisam confrontar e restabelecer rapidamente incorporações relevantes, garantindo que o texto gerado mantenha significados contextuais.
Incorporações e banco de dados de vetores
Da mesma forma, na geração de imagem ou som, os embeddings desempenham um papel crucial na codificação de padrões e características. Para que esses modelos funcionem de maneira ideal, eles exigem um banco de dados que permita a recuperação instantânea de vetores semelhantes, tornando os bancos de dados de vetores um componente principal do quebra-cabeça generativo da IA.
A geração de embeddings para linguagem proveniente geralmente envolve o uso de modelos pré-treinados, porquê:
- GPT-3 e GPT-4: O GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) da OpenAI tem sido um protótipo monumental na comunidade de PNL com 175 bilhões de parâmetros. Seguindo isso, o GPT-4, com um número ainda maior de parâmetros, continua a ultrapassar os limites na geração de embeddings de subida qualidade. Esses modelos são treinados em diversos conjuntos de dados, permitindo-lhes fabricar embeddings que capturam uma ampla gama de nuances linguísticas.
- BERT e suas variantes: BERT (Representações de codificador bidirecional de transformadores) do Google, é outro protótipo significativo que passou por várias atualizações e iterações porquê RoBERTa e DistillBERT. O treinamento bidirecional do BERT, que lê texto em ambas as direções, é particularmente adequado para compreender o contexto que envolve uma vocábulo.
- ELECTRA: um protótipo mais recente que é eficiente e tem desempenho equivalente a modelos muito maiores, porquê GPT-3 e BERT, ao mesmo tempo que requer menos recursos de computação. ELECTRA discrimina entre dados reais e falsos durante o pré-treinamento, o que auxilia na geração de incorporações mais refinadas.
Natividade
Compreendendo o processo supra:
Inicialmente, um protótipo de incorporação é empregado para transformar o teor desejado em incorporações vetoriais. Uma vez gerados, esses embeddings são armazenados em um banco de dados vetorial. Para fácil rastreabilidade e relevância, esses embeddings armazenados mantêm um link ou referência ao teor original do qual foram derivados.
Mais tarde, quando um usuário ou sistema faz uma pergunta ao aplicativo, o mesmo protótipo de incorporação entra em ação. Ele transforma esta consulta em embeddings correspondentes. Esses embeddings recém-formados logo pesquisam o banco de dados vetorial, buscando representações vetoriais semelhantes. Os embeddings identificados porquê matches possuem associação direta com seu teor original, garantindo que a consulta do usuário seja atendida com resultados relevantes e precisos.
Financiamento crescente para recém-chegados em bancos de dados de vetores
Com a crescente popularidade da IA, muitas empresas estão investindo mais moeda em bancos de dados vetoriais para tornar seus algoritmos melhores e mais rápidos. Isso pode ser visto com os recentes investimentos em startups de bancos de dados vetoriais porquê Pinecone, Chroma DB e Weviate.
Quadro de bancos de dados vetoriais
Grandes empresas de cooperação porquê a Microsoft também têm as suas próprias ferramentas. Por exemplo, o Azure Cognitive Search permite que as empresas criem ferramentas de IA usando bancos de dados vetoriais.
A Oracle também anunciou recentemente novos recursos para seu banco de dados 23c, introduzindo um banco de dados vetorial integrado. Chamado de “AI Vector Search”, ele terá um novo tipo de dados, índices e ferramentas de pesquisa para armazenar e pesquisar dados porquê documentos e imagens usando vetores. Ele suporta Retrieval Augmented Generation (RAG), que combina grandes modelos de linguagem com dados de negócios para obter melhores respostas a questões linguísticas sem compartilhar dados privados.
Considerações primárias sobre bancos de dados vetoriais
Métricas de intervalo
A eficiência de uma procura por similaridade depende da métrica de intervalo escolhida. Métricas comuns incluem Intervalo euclidiana e similaridade de cossenocada um atendendo a diferentes tipos de distribuições vetoriais.
Indexação
Dada a subida dimensionalidade dos vetores, os métodos tradicionais de indexação não são suficientes. Os bancos de dados vetoriais usam técnicas porquê gráficos Hierarchical Navigable Small World (HNSW) ou árvores Annoy, permitindo o particionamento eficiente do espaço vetorial e pesquisas rápidas do vizinho mais próximo.
Irrita árvore (natividade)
Annoy é um método que usa um tanto chamado árvores de pesquisa binária. Ele divide nosso espaço de dados muitas vezes e analisa exclusivamente uma segmento dele para encontrar vizinhos próximos.
Gráficos hierárquicos de mundo pequeno navegável (HNSW) (natividade)
Os gráficos HNSW, por outro lado, são porquê redes. Eles conectam pontos de dados de uma maneira próprio para tornar a pesquisa mais rápida. Esses gráficos ajudam a encontrar rapidamente pontos próximos nos dados.
Escalabilidade
À medida que os conjuntos de dados crescem, aumenta também o repto de manter tempos de recuperação rápidos. Sistemas distribuídos, aceleração de GPU e gerenciamento de memória otimizado são algumas maneiras pelas quais os bancos de dados vetoriais lidam com a escalabilidade.
Papel dos bancos de dados vetoriais: implicações e oportunidades
1. Dados de treinamento para modelos de IA generativos de última geração: Modelos generativos de IA, porquê DALL-E e GPT-3, são treinados usando grandes quantidades de dados. Esses dados geralmente compreendem vetores extraídos de uma infinidade de fontes, incluindo imagens, textos, códigos e outros domínios. Os bancos de dados vetoriais selecionam e gerenciam meticulosamente esses conjuntos de dados, permitindo que os modelos de IA assimilem e analisem o conhecimento do mundo, identificando padrões e relações dentro desses vetores.
2. Avançando no aprendizagem rápido: O aprendizagem rápido é uma técnica de treinamento de IA em que os modelos são treinados com dados limitados. Os bancos de dados vetoriais ampliam essa abordagem, mantendo um índice vetorial robusto. Quando um protótipo é exposto a exclusivamente alguns vetores – digamos, algumas imagens de pássaros – ele pode extrapolar rapidamente o noção mais extenso de pássaros, reconhecendo semelhanças e relações entre esses vetores.
3. Aprimorando os sistemas de recomendação: Os sistemas de recomendação usam bancos de dados vetoriais para sugerir teor desempenado com as preferências do usuário. Ao examinar o comportamento, perfil e consultas de um usuário, são extraídos vetores indicativos de seus interesses. O sistema logo verifica o banco de dados de vetores para encontrar vetores de teor que se assemelhem muito a esses vetores de interesse, garantindo recomendações precisas.
4. Recuperação Semiologia de Informação: Os métodos de pesquisa tradicionais dependem de correspondências exatas de palavras-chave. No entanto, os bancos de dados vetoriais capacitam os sistemas a compreender e restabelecer teor com base na similaridade semiologia. Isso significa que as pesquisas se tornam mais intuitivas, concentrando-se no significado subjacente da consulta, em vez de exclusivamente nas palavras correspondentes. Por exemplo, quando os usuários inserem uma consulta, o vetor correspondente é comparado com os vetores no banco de dados para encontrar teor que corresponda à intenção da consulta, e não exclusivamente à sua formulação.
5. Pesquisa multimodal: A pesquisa multimodal é uma técnica emergente que integra dados de múltiplas fontes, porquê texto, imagens, áudio e vídeo. Os bancos de dados vetoriais servem porquê espinha dorsal desta abordagem, permitindo a estudo combinada de vetores de diversas modalidades. Isso resulta em uma experiência de pesquisa holística, onde os usuários podem restabelecer informações de diversas fontes com base em uma única consulta, levando a insights mais ricos e resultados mais abrangentes.
Epílogo
O mundo da IA está mudando rapidamente. Está afetando muitas indústrias, trazendo coisas boas e novos problemas. Os rápidos avanços na IA generativa sublinham o papel vital dos bancos de dados vetoriais no gerenciamento e estudo de dados multidimensionais.
