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I database vettoriali hanno guadagnato una rinascita grazie all'ampia disponibilità di modelli di intelligenza artificiale pre-addestrati. Sebbene il concetto di database vettoriale esista da diversi decenni, è solo ora, nell'era dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), che i database vettoriali possono essere utilizzati al massimo delle loro potenzialità.
I database vettoriali sono particolarmente utili in applicazioni come i sistemi di raccomandazione, la ricerca per somiglianza di immagini, il rilevamento di anomalie, il rilevamento di volti e le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.
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Quindi, cos'è esattamente un database vettoriale? Come funziona e quando dovresti usarli per potenziare le capacità dell'IA?
Cos'è un database vettoriale?
Un database vettoriale è un modo per archiviare informazioni attraverso l'uso di vettori. A differenza della solita forma di database che organizzano i dati come elenchi tabulati, i database vettoriali organizzano i dati attraverso vettori ad alta dimensione. Questi vettori possono quindi essere rappresentati nello spazio matematico come incorporamenti di vettori.
I database vettoriali sono importanti in quanto contengono questi incorporamenti vettoriali e forniscono funzionalità come l'indicizzazione, la metrica della distanza e la ricerca di similarità basata sugli incorporamenti vettoriali.
I database vettoriali sono servizi che possono essere facilmente integrati con un modello pre-addestrato, molti dei quali richiedono un Chiave API per accedere al servizio .
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Cosa sono gli incorporamenti vettoriali
In termini semplici, gli incorporamenti vettoriali, o semplicemente incorporamenti, sono rappresentazioni numeriche di un soggetto o di una parola. Ad esempio, un'incorporamento bidimensionale potrebbe apparire come '2, -3', dove 2 rappresenta due unità nella direzione positiva lungo l'asse x, mentre -3 rappresenta tre unità negative lungo l'asse y. Mentre un'incorporamento tridimensionale assomiglierebbe a '2, -3, 5', dove cinque posiziona il punto dati 5 unità nella direzione positiva dell'asse z.
Avere più dimensioni fornisce più contesto a ciò che dovrebbe essere un dato. Il numero di dimensioni utilizzate nel database vettoriale varia spesso da 100 a 300 dimensioni per la PNL e diverse centinaia per la visione artificiale.
La generazione di incorporamenti vettoriali richiede l'uso di modelli e strumenti di incorporamento vettoriale come BERT, CNN e RNN.
Perché gli incorporamenti vettoriali sono importanti?
Avere la capacità di tracciare la posizione dei dati nello spazio matematico consente ai computer di comprendere la relazione tra i punti dati e quanto sono fortemente correlati tra loro. Conoscendo il grado di correlazione tra ogni punto dati, un modello di intelligenza artificiale avrà la capacità di comprendere le query in modo contestuale come farebbe un essere umano.
Senza comprendere la semantica o il contesto, un'intelligenza artificiale può fornire risposte logicamente corrette ma contestualmente sbagliate. Ad esempio, l'intelligenza artificiale potrebbe interpretare erroneamente la frase 'Aveva il cuore pesante mentre se ne andava' come un ragazzo con una condizione cardiaca invece di un ragazzo che si sente triste o appesantito.
In che modo i database vettoriali aiutano a potenziare l'intelligenza artificiale
Gli incorporamenti vettoriali sono componenti importanti nell'addestramento di vari tipi di modelli di intelligenza artificiale. Disporre di un database specializzato in grado di archiviare, indicizzare ed eseguire query sugli incorporamenti di vettori è essenziale per massimizzare i vantaggi dell'utilizzo degli incorporamenti di vettori. Inoltre, i database vettoriali potenziano la tua intelligenza artificiale essendo un database veloce, affidabile e scalabile che può aiutare continuamente a crescere e addestrare un modello di intelligenza artificiale.
Poiché i database vettoriali possono espandere le capacità di un modello AI, le aziende e le organizzazioni possono utilizzare un database vettoriale per varie applicazioni, tra cui:
- Motori di ricerca: A volte, le persone non sanno quali parole chiave utilizzare durante le query. Un database vettoriale aiuta il sistema a comprendere la tua query analizzando il contesto e recuperando le parole chiave più vicine con la correlazione più forte alla tua query.
- Sistemi di raccomandazione: Con database vettoriali estremamente efficienti nell'archiviazione e nel recupero dei dati in combinazione con un modello linguistico e una memoria di grandi dimensioni, un sistema di intelligenza artificiale può apprendere cose che piacciono a una persona nel tempo. Questo può quindi essere interrogato automaticamente da un'applicazione per consigliare varie cose che potrebbero interessare una persona.
- Analisi di immagini e video: Con i modelli di incorporamento di video e immagini, i modelli AI possono essere ottimizzati per lavorare con le immagini per trovare elementi simili alla query. Questo è attualmente in fase di implementazione in molte app e siti Web per lo shopping online.
- Rilevamento anomalie: Registrando le azioni come incorporamenti, an Il modello AI può rendere il mondo più sicuro rilevando anomalie e determinati valori anomali in base alla norma. Il rilevamento delle anomalie AI è ora uno strumento popolare per il rilevamento di frodi, il monitoraggio del sistema e l'intrusione nella rete.
Come funziona un database vettoriale
Dalla generazione di incorporamenti vettoriali all'interrogazione di dati da un database vettoriale, i tuoi dati vengono sottoposti a un processo in tre fasi:
- Creazione di incorporamenti vettoriali: In base al tipo di dati, viene utilizzato un modello di incorporamento vettoriale per generare incorporamenti vettoriali da indicizzare. Questi modelli di incorporamento sono ciò che trasforma parole, immagini, video e audio in numeri/incorporamenti.
- Indicizzazione: Una volta che gli incorporamenti vettoriali sono stati generati, ora possono essere archiviati in un database vettoriale come Pinecone, Milvus e Chroma. Questi database vettoriali utilizzano vari algoritmi, come la quantizzazione del prodotto (PQ) e l'hashing sensibile alla località (LSH), per indicizzare ogni incorporamento per l'archiviazione e il recupero dei dati in modo rapido ed efficiente.
- Interrogazione: Quando un'applicazione invia una query, la query deve prima passare attraverso lo stesso modello di incorporamento vettoriale utilizzato per generare i dati archiviati nel database vettoriale. La query del vettore generata viene quindi inserita nel database del vettore, dove viene quindi recuperato il vettore più vicino come risposta più adatta alla query.
Database vettoriali popolari
Con l'esplosione di modelli pre-addestrati pubblicamente disponibili, i database vettoriali hanno rapidamente guadagnato popolarità in quanto hanno ampliato le capacità e il tasso di messa a punto di questi modelli. E con una domanda così elevata di database vettoriali, molte aziende hanno avviato i propri servizi di database vettoriale; ecco alcuni dei più popolari:
- Pigna: Un database vettoriale cloud-native progettato per una rapida ricerca di similarità. È dotato di elevata scalabilità, analisi e approfondimenti in tempo reale, il che è eccellente per i sistemi di raccomandazione e le ricerche di immagini.
- L'Aquilone : una piattaforma vettoriale open source creata pensando alla ricerca per similarità e alle applicazioni AI. Fornisce funzionalità di indicizzazione e ricerca rapide ed efficienti per vettori ad alta dimensione. Inoltre, Milvus supporta più algoritmi di indicizzazione e offre SDK per vari linguaggi di programmazione.
- Redis: Un database vettoriale ad alte prestazioni in grado di supportare applicazioni in tempo reale, gestione delle sessioni e siti Web ad alto traffico. Redis viene spesso utilizzato per analisi in tempo reale, ricerca di similarità e sistemi di raccomandazione.
- Intrecciare: Offre scoperta di schemi, aggiornamenti in tempo reale, ricerca semantica e contestualizzazione dei dati. Con queste funzionalità, Weaviate viene spesso utilizzato per creare sistemi di esperienza personalizzati per le applicazioni.
Il futuro dei database vettoriali
Con la continua crescita di tipi di dati ad alta dimensione per immagini, video e testo, i database vettoriali svolgeranno un ruolo cruciale nel miglioramento e nell'espansione delle capacità degli attuali modelli di intelligenza artificiale. Attraverso il costante sviluppo con database vettoriali, possiamo aspettarci servizi migliori nei settori della sanità, della finanza, dell'e-commerce e della sicurezza informatica.
Se vuoi sperimentare e provare tu stesso un database vettoriale, puoi provare a installare Auto-GPT e implementare un database vettoriale come Pinecone. Naturalmente, avrai bisogno di una chiave API per utilizzare i loro servizi.