Home-theater-designers
Os bancos de dados vetoriais ressurgiram devido à ampla disponibilidade de modelos de IA pré-treinados. Embora o conceito de um banco de dados vetorial exista há várias décadas, é somente agora, na era dos modelos de linguagem grandes (LLMs), que os bancos de dados vetoriais podem ser usados em todo o seu potencial.
como fazer uma captura de tela no snapchat sem que alguém saiba
Os bancos de dados vetoriais são particularmente úteis em aplicativos como sistemas de recomendação, pesquisa de similaridade de imagem, detecção de anomalias, detecção de face e aplicativos de processamento de linguagem natural.
MAKEUSEDO VÍDEO DO DIA ROLE PARA CONTINUAR COM O CONTEÚDO
Então, o que exatamente é um banco de dados vetorial? Como funciona e quando você deve usá-los para aumentar os recursos de IA?
O que é um banco de dados de vetores?
Um banco de dados vetorial é uma maneira de armazenar informações por meio do uso de vetores. Ao contrário da forma usual de bancos de dados que organizam dados como listas tabuladas, os bancos de dados vetoriais organizam dados por meio de vetores de alta dimensão. Esses vetores podem então ser representados no espaço matemático como incorporações de vetores.
Os bancos de dados de vetores são importantes, pois contêm essas incorporações de vetores e fornecem recursos como indexação, métricas de distância e pesquisa de similaridade com base em incorporações de vetores.
Bancos de dados vetoriais são serviços que podem ser facilmente integrados a um modelo pré-treinado, muitos dos quais precisarão de um Chave de API para acessar o serviço .
O que são incorporações vetoriais
Em termos simples, incorporações vetoriais, ou simplesmente incorporações, são representações numéricas de um assunto ou de uma palavra. Por exemplo, uma incorporação bidimensional pode se parecer com '2, -3', onde 2 representa duas unidades na direção positiva ao longo do eixo x, enquanto -3 representa três unidades negativas ao longo do eixo y. Enquanto uma incorporação tridimensional se pareceria com '2, -3, 5', onde cinco coloca os dados apontam 5 unidades na direção positiva do eixo z.
Ter mais dimensões fornece mais contexto para o que um dado deve ser. O número de dimensões usadas no banco de dados de vetores geralmente varia de 100 a 300 dimensões para NLP e várias centenas para visão computacional.
A geração de incorporações de vetores requer o uso de modelos e ferramentas de incorporação de vetores, como BERT, CNNs e RNNs.
Por que as incorporações de vetores são importantes?
Ter a capacidade de plotar a localização dos dados no espaço matemático permite que os computadores entendam a relação entre os pontos de dados e quão fortemente correlacionados eles estão entre si. Ao conhecer o grau de correlação entre cada ponto de dados, um modelo de IA terá a capacidade de entender as consultas de maneira contextual, como faria um ser humano.
como deletar histórico de pesquisa no facebook
Sem entender a semântica ou o contexto, uma IA pode fornecer respostas logicamente corretas, mas contextualmente erradas. Por exemplo, a IA pode interpretar mal a frase 'Ele estava com o coração pesado ao se afastar' como um cara com um problema cardíaco, em vez de um cara se sentindo triste ou sobrecarregado.
Como os bancos de dados vetoriais ajudam a impulsionar a IA
As incorporações de vetores são componentes importantes no treinamento de vários tipos de modelos de IA. Ter um banco de dados especializado que possa armazenar, indexar e consultar incorporações vetoriais é essencial para maximizar os benefícios do uso de incorporações vetoriais. Além disso, os bancos de dados vetoriais aumentam sua IA por serem um banco de dados rápido, confiável e escalável que pode ajudar continuamente a crescer e treinar um modelo de IA.
Como os bancos de dados vetoriais podem expandir os recursos de um modelo de IA, empresas e organizações podem usar um banco de dados vetorial para várias aplicações, incluindo:
- Mecanismos de busca: Às vezes, as pessoas não sabem quais palavras-chave usar ao consultar. Um banco de dados vetorial ajuda o sistema a entender sua consulta analisando o contexto e recuperando as palavras-chave mais próximas com a correlação mais forte com sua consulta.
- Sistemas de recomendação: Com bancos de dados vetoriais extremamente eficientes no armazenamento e recuperação de dados em combinação com um grande modelo de linguagem e memória, um sistema de IA pode aprender coisas que uma pessoa gosta ao longo do tempo. Isso pode ser consultado automaticamente por um aplicativo para recomendar várias coisas que podem interessar a uma pessoa.
- Análise de imagem e vídeo: Com modelos de incorporação de vídeo e imagem, os modelos de IA podem ser ajustados para trabalhar com imagens para encontrar itens semelhantes à consulta. Atualmente, isso está sendo implementado em muitos aplicativos e sites de compras online.
- Detecção de anomalia: Ao registrar ações como incorporações, um Modelo de IA pode tornar o mundo mais seguro detectando anomalias e certos outliers com base na norma. A detecção de anomalias de IA agora é uma ferramenta popular para detecção de fraude, monitoramento de sistema e invasão de rede.
Como funciona um banco de dados de vetores
Desde a geração de incorporações vetoriais até a consulta de dados de um banco de dados vetorial, seus dados passam por um processo de três etapas:
- Criação de incorporações vetoriais: Com base no tipo de dados, um modelo de incorporação vetorial é usado para gerar incorporações vetoriais a serem indexadas. Esses modelos de incorporação são o que transformam palavras, imagens, vídeos e áudio em números/incorporações.
- Indexação: Uma vez que as incorporações vetoriais tenham sido geradas, elas podem agora ser armazenadas em um banco de dados vetorial, como Pinecone, Milvus e Chroma. Esses bancos de dados vetoriais usam vários algoritmos, como quantização de produto (PQ) e hash sensível à localidade (LSH), para indexar cada incorporação para armazenamento e recuperação de dados rápidos e eficientes.
- Consultando: Quando um aplicativo emite uma consulta, a consulta deve primeiro passar pelo mesmo modelo de incorporação vetorial usado para gerar os dados armazenados no banco de dados vetorial. A consulta de vetor gerada é então colocada no banco de dados de vetores, onde o vetor mais próximo é recuperado como a resposta mais adequada à consulta.
Bancos de dados de vetores populares
Com a explosão de modelos pré-treinados publicamente disponíveis, os bancos de dados vetoriais rapidamente ganharam popularidade à medida que expandiam os recursos e a taxa de ajuste fino desses modelos. E com uma demanda tão alta por bancos de dados vetoriais, muitas empresas iniciaram seus próprios serviços de banco de dados vetoriais; aqui estão alguns dos mais populares:
- Pinha: Um banco de dados de vetores nativo da nuvem projetado para pesquisa rápida de similaridade. Possui alta escalabilidade, análise e insights em tempo real, o que é excelente para sistemas de recomendação e pesquisas de imagens.
- Pipa : uma plataforma vetorial de código aberto criada com pesquisa de similaridade e aplicativos de IA em mente. Ele fornece capacidades de indexação e pesquisa rápidas e eficientes para vetores de alta dimensão. Além disso, o Milvus oferece suporte a vários algoritmos de indexação e oferece SDKs para várias linguagens de programação.
- Redis: Um banco de dados vetorial de alto desempenho capaz de oferecer suporte a aplicativos em tempo real, gerenciamento de sessões e sites de alto tráfego. O Redis é frequentemente usado para análise em tempo real, pesquisa de similaridade e sistemas de recomendação.
- Weaviate: Oferece descoberta de esquema, atualizações em tempo real, pesquisa semântica e contextualização de dados. Com esses recursos, o Weaviate costuma ser usado para criar sistemas de experiência personalizados para aplicativos.
O futuro dos bancos de dados vetoriais
Com o crescimento contínuo de tipos de dados de alta dimensão para imagens, vídeos e texto, os bancos de dados vetoriais desempenharão um papel crucial na melhoria e expansão dos recursos dos atuais modelos de IA. Por meio do desenvolvimento constante de bancos de dados vetoriais, podemos esperar melhores serviços nas áreas de saúde, finanças, comércio eletrônico e segurança cibernética.
Se você quiser experimentar e experimentar um banco de dados de vetores, pode tentar instalar o Auto-GPT e implementar um banco de dados de vetores como o Pinecone. Obviamente, você precisará de uma chave de API para usar seus serviços.