bancos de dados vetoriais: eficiência com vetorização
Nos últimos anos, os Large Language Models (LLMs) revolucionaram o campo do processamento de linguagem natural (NLP). Esses modelos alcançaram níveis sem precedentes de precisão e eficiência em tarefas como tradução de idiomas, geração de texto e resposta a perguntas. No entanto, apesar de suas capacidades impressionantes, os LLMs são limitados pela qualidade dos dados em que são treinados. É aqui que os bancos de dados vetoriais entram em ação, oferecendo uma solução eficiente para melhorar o desempenho dos LLMs. Porém, suas aplicações não são restritas a tarefas de linguagem. Na verdade, os bancos de dados vetoriais (vector database ) são um dos conceitos quentes do momento. E existem muitas razões para isso, pois eles são excelentes para:
Armazenamento e recuperação eficientes de dados representados como vetores de alta dimensão.
Pesquisa rápida de similaridade usando algoritmos como kNN e pesquisa aproximada do vizinho mais próximo (approximate nearest neighbor, aNN).
Realizar pesquisas semânticas e contextuais.
Fazer pesquisas com suporte para dados multimodais (texto, imagens, áudio, etc.).
- Aplicativos que requerem escalabilidade e otimização.
O objetivo principal de um banco de dados vetoriais é fornecer soluções rápidas e escaláveis para pesquisa de similaridade, identificando a correspondência mais próxima de um determinado vetor de consulta. Inicialmente restritos a aplicativos de IA, os bancos de dados vetoriais tem se popularizado rapidamente. Neste post, abordaremos o que eles são e quais são suas principais aplicações.
O que é um banco de dados vetorial?
Bancos de dados vetoriais são sistemas de armazenamento especializados. Eles realizam três operações fundamentais:
Armazenamento de dados na forma de vetores.
Indexação dos vetores para acelerar as buscas.
Cálculos de similaridades entre vetores para retornar os resultados das buscas.
Os bancos de dados vetoriais oferecem suportes para lidar com as limitações dos sistemas de banco de dados tradicionais no tratamento de dados de alta dimensão. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais que armazenam dados como texto ou números, eles representam dados como vetores. Ou seja, como séries de números em um espaço multidimensional. Nesse sentido, os bancos de dados vetoriais são um tipo de banco de dados NoSQL que armazenam, gerenciam e indexam incorporações vetoriais (vector embeddings). Esses vetores podem representar imagens, entidades, conceitos ou palavras em um espaço denso em recursos. A partir das representações vetoriais é possível calcular eficientemente as semelhanças entre os dados armazenados.
Diferentemente dos bancos de dados SQL, bancos de dados vetoriais são projetados para manipular e consultar com eficiência dados vetoriais de alta dimensão. Consequentemente, eles são comumente usados em aplicativos de IA e machine learning. Mas nada os impede de serem usados em aplicativos web convencionais. E isso já está acontecendo. O framework Django, por exemplo, pode usar bancos de dados vetoriais no lugar dos bancos de dados tradicionais do tipo SQL.
Similaridades entre vetores e a busca por eficiência
Os primeiros algoritmos para implementações de bancos de dados vetoriais surgiram como uma resposta à crescente demanda por eficiência em aplicativos com algoritmos de IA. Em tarefas como reconhecimento de imagem e sistemas de recomendação, cálculos de similaridade são frequentes. Porém, eles rapidamente adquirem um alto custo computacional. A necessidade de diminuir esse custo levou pesquisadores de machine learning e ciência da computação a exploraram métodos eficientes para cálculos de similaridade entre vetores.
Alguns exemplos de bibliotecas com suporte para banco de dados vetoriais incluem o FAISS (Facebook AI Similarity Search) e Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah). Ambos podem ser usados em códigos Python.
Atualmente, existem várias opções de bancos de dados vetoriais disponíveis, incluindo alternativas comerciais e gratuitas. Os avanços recentes já incluem bancos de dados vetoriais com integração de técnicas de machine learning. Através dessas técnicas, esses bancos podem apresentar adaptação às mudanças nas distribuições de dados.
Como um banco de dados vetorial pode ser criado?
Para criar um banco de dados vetoriais para um aplicativo web as etapas podem ser as seguintes (retiradas do site do Pinecode):
Primeiro, um modelo de incorporação (embedding) é utilizado para criar incorporações vetoriais para o conteúdo que deve ser indexado.
A incorporação vetorial é inserida no banco de dados vetorial, com alguma referência ao conteúdo original a partir do qual a incorporação foi criada.
Quando um aplicativo emite uma consulta, o mesmo modelo de incorporação é usado para criar incorporações para a consulta.
Essas incorporações são então utilizadas para consultar o banco de dados em busca de vetores semelhantes.
As incorporações semelhantes estão associadas ao conteúdo original usado para criá-las.
Aplicações mais comuns
Atualmente, os bancos de dados vetoriais são componentes cruciais no desenvolvimento de aplicativos avançados de IA em vários setores. Eles são usados como recursos eficientes de armazenamento, recuperação e pesquisa de similaridade para dados de alta dimensão.
Os bancos de dados vetoriais são essenciais para tarefas de processamento de linguagem natural. Eles podem armazenar incorporações de palavras que capturam relações semânticas.
Os aplicativos de IA generativa, incluindo os populares LLMs, também se beneficiam de bancos de dados vetoriais. Eles são usados para fornecimento de bases de conhecimento externas, permitindo respostas mais precisas e contextuais. Além disso, os bancos de dados vetoriais permitem o cálculo eficiente de semelhanças entre vetores. A partir desses cálculos, eles possibilitam que os LLMs processem grandes volumes de dados rapidamente.
Os bancos de dados vetoriais potencializam os mecanismos de sistemas de recomendação. Eles são usados para calcular correspondências de similaridade com base nas preferências dos clientes, atributos de produtos ou similaridade de conteúdos.
import numpy as np
# Exemplo ilustrativo de um banco de dados vetoriais para um sistema de recomendação
# Criar uma matriz de clientes e outra de produtos usando vetores
vetor_clientes = {
'cliente1': np.array([0, 1, 2]),
'cliente2': np.array([1, 0, 3])
}
vetor_produtos = {
'produto1': np.array([4, 5, 6]),
'produto2': np.array([7, 8, 9])
}
# Consulta o banco de dados para encontrar itens semelhantes para um cliente
itens_similares = busca_itens_similares(vetor_clientes['cliente1'], vetor_produtos)
Bancos de dados vetoriais são bastante utilizados também em tarefas de visão computacional. Eles são utilizados, por exemplo, na recuperação de imagens, reconhecimento facial, detecção de objetos e classificação de imagens.
Em adição a essas aplicações, os bancos de dados vetoriais auxiliam na identificação de anomalias em campos como cibersegurança, detecção de fraudes financeiras e muitas outras aplicações.
Conclusões
Um banco de dados vetorial é uma estrutura de dados que armazena vetores, os quais são representações matemáticas de objetos ou entidades. Esses bancos de dados são particularmente úteis para pesquisas eficientes de vizinhos mais próximos e cálculos de similaridade. Com a popularização dos aplicativos de IA, o uso de bancos de dados vetoriais tem se expandido rapidamente. Neste post, apresentamos algumas de suas principais aplicações. Para conhecer mais sobre o tema, existem cursos gratuitos disponíveis aqui e aqui.
