¿Qué es una base de datos vectorial y cómo impulsan la IA?

Las bases de datos de vectores han resurgido debido a la disponibilidad generalizada de modelos de IA preentrenados. Aunque el concepto de una base de datos vectorial existe desde hace varias décadas, solo ahora, en la era de los modelos de lenguaje extenso (LLM), las bases de datos vectoriales pueden utilizarse en todo su potencial.

Las bases de datos vectoriales son particularmente útiles en aplicaciones como sistemas de recomendación, búsqueda de similitud de imágenes, detección de anomalías, detección de rostros y aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.

Entonces, ¿qué es exactamente una base de datos vectorial? ¿Cómo funciona y cuándo debería usarlos para aumentar las capacidades de IA?

¿Qué es una base de datos vectorial?

Una base de datos vectorial es una forma de almacenar información mediante el uso de vectores. A diferencia de la forma habitual de las bases de datos que organizan los datos como listas tabuladas, las bases de datos vectoriales organizan los datos a través de vectores de alta dimensión. Estos vectores se pueden representar en el espacio matemático como incrustaciones de vectores.

Las bases de datos de vectores son importantes ya que contienen estas incrustaciones de vectores y brindan funciones como indexación, métricas de distancia y búsqueda de similitudes basadas en incrustaciones de vectores.

Las bases de datos vectoriales son servicios que se pueden integrar fácilmente con un modelo previamente entrenado, muchos de los cuales necesitarán un Clave API para acceder al servicio.

¿Qué son las incrustaciones de vectores?

En términos simples, las incrustaciones de vectores, o simplemente incrustaciones, son representaciones numéricas de un sujeto o una palabra. Por ejemplo, una incrustación bidimensional podría verse como "2, -3", donde 2 representa dos unidades en la dirección positiva a lo largo del eje x, mientras que -3 representa tres unidades negativas a lo largo del eje y. Mientras que una incrustación tridimensional se vería como "2, -3, 5", donde cinco coloca el punto de datos 5 unidades en la dirección positiva del eje z.

Tener más dimensiones proporciona más contexto a lo que se supone que es un dato. El número de dimensiones utilizadas en la base de datos vectorial suele oscilar entre 100 y 300 dimensiones para NLP y varios cientos para visión artificial.

La generación de incrustaciones de vectores requiere el uso de modelos y herramientas de incrustación de vectores, como BERT, CNN y RNN.

¿Por qué son importantes las incrustaciones de vectores?

Tener la capacidad de trazar la ubicación de los datos en el espacio matemático permite a las computadoras comprender la relación entre los puntos de datos y cuán fuertemente correlacionados están entre sí. Al conocer el grado de correlación entre cada punto de datos, un modelo de IA tendrá la capacidad de comprender las consultas de manera contextual como lo haría un ser humano.

Sin comprender la semántica o el contexto, una IA puede proporcionar respuestas lógicamente correctas pero contextualmente incorrectas. Por ejemplo, la IA puede malinterpretar la frase "Él tenía un corazón pesado cuando se alejó" como un tipo con una afección cardíaca en lugar de un tipo que se siente triste o agobiado.

Cómo ayudan las bases de datos vectoriales a impulsar la IA

Las incrustaciones de vectores son componentes importantes en el entrenamiento de varios tipos de modelos de IA. Tener una base de datos especializada que pueda almacenar, indexar y consultar incrustaciones de vectores es esencial para maximizar los beneficios del uso de incrustaciones de vectores. Además, las bases de datos vectoriales impulsan su IA al ser una base de datos rápida, confiable y escalable que puede ayudar a crecer y entrenar continuamente un modelo de IA.

Dado que las bases de datos vectoriales pueden expandir las capacidades de un modelo de IA, las empresas y organizaciones pueden usar una base de datos vectorial para varias aplicaciones, que incluyen:

• Los motores de búsqueda: A veces, las personas no saben qué palabras clave usar cuando consultan. Una base de datos vectorial ayuda al sistema a comprender su consulta al analizar el contexto y recuperar las palabras clave más cercanas con la correlación más fuerte con su consulta.
• Sistemas de recomendación: Con bases de datos vectoriales extremadamente eficientes para almacenar y recuperar datos en combinación con un gran modelo de lenguaje y memoria, un sistema de IA puede aprender cosas que le gustan a una persona con el tiempo. Esto puede ser consultado automáticamente por una aplicación para recomendar varias cosas que pueden interesarle a una persona.
• Análisis de imagen y video: Con los modelos de incrustación de video e imagen, los modelos de IA se pueden ajustar para trabajar con imágenes para encontrar elementos que se parezcan a la consulta. Esto se está implementando actualmente en muchas aplicaciones y sitios web de compras en línea.
• Detección de anomalías: Al registrar acciones como incrustaciones, un El modelo de IA puede hacer que el mundo sea más seguro mediante la detección de anomalías y ciertos valores atípicos basados ​​en la norma. La detección de anomalías de IA es ahora una herramienta popular para la detección de fraudes, el monitoreo del sistema y la intrusión en la red.

Cómo funciona una base de datos vectorial

Desde generar incrustaciones de vectores hasta consultar datos de una base de datos de vectores, sus datos se someten a un proceso de tres pasos:

1. Creación de incrustaciones de vectores: Según el tipo de datos, se utiliza un modelo de incrustación de vectores para generar incrustaciones de vectores que se indexarán. Estos modelos de incrustación son los que convierten palabras, imágenes, videos y audio en números/incrustaciones.
2. Indexación: Una vez que se han generado incrustaciones de vectores, ahora se pueden almacenar en una base de datos de vectores como Pinecone, Milvus y Chroma. Estas bases de datos vectoriales utilizan varios algoritmos, como la cuantificación del producto (PQ) y el hashing sensible a la localidad (LSH), para indexar cada incorporación para un almacenamiento y recuperación de datos rápidos y eficientes.
3. consultando: Cuando una aplicación emite una consulta, la consulta primero debe pasar por el mismo modelo de incrustación de vectores utilizado para generar los datos almacenados en la base de datos de vectores. La consulta de vectores generada se coloca luego en la base de datos de vectores, donde se recupera el vector más cercano como la respuesta más adecuada a la consulta.

Bases de datos de vectores populares

Con la explosión de modelos preentrenados disponibles públicamente, las bases de datos vectoriales ganaron popularidad rápidamente a medida que ampliaron las capacidades y la tasa de ajuste de estos modelos. Y con una demanda tan alta de bases de datos vectoriales, muchas empresas han iniciado sus propios servicios de bases de datos vectoriales; aquí están algunos de los más populares:

• Piña: Una base de datos vectorial nativa de la nube diseñada para una búsqueda rápida de similitudes. Cuenta con alta escalabilidad, análisis e información en tiempo real, lo cual es excelente para sistemas de recomendación y búsquedas de imágenes.
• Milvus: una plataforma vectorial de código abierto creada teniendo en cuenta la búsqueda de similitudes y las aplicaciones de IA. Proporciona capacidades de indexación y búsqueda rápidas y eficientes para vectores de alta dimensión. Además, Milvus admite múltiples algoritmos de indexación y ofrece SDK para varios lenguajes de programación.
• redis: Una base de datos vectorial de alto rendimiento capaz de admitir aplicaciones en tiempo real, administración de sesiones y sitios web de alto tráfico. Redis se usa a menudo para análisis en tiempo real, búsqueda de similitudes y sistemas de recomendación.
• Tejido: Ofrece descubrimiento de esquemas, actualizaciones en tiempo real, búsqueda semántica y contextualización de datos. Con estas características, Weaviate se usa a menudo para crear sistemas de experiencia personalizados para aplicaciones.

El futuro de las bases de datos vectoriales

Con el crecimiento continuo de tipos de datos de alta dimensión para imágenes, videos y texto, las bases de datos vectoriales jugarán un papel crucial en la mejora y expansión de las capacidades de los modelos de IA actuales. A través del desarrollo constante con bases de datos vectoriales, podemos esperar mejores servicios en los campos de la salud, las finanzas, el comercio electrónico y la ciberseguridad.

Si desea experimentar y probar una base de datos vectorial usted mismo, puede intentar instalar Auto-GPT e implementar una base de datos vectorial como Pinecone. Por supuesto, necesitará una clave API para usar sus servicios.