Aprovechando las bases de datos de vectores para la gestión y análisis avanzados de datos AI
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- Sebastian Brandt
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A medida que el mundo del big data continúa expandiéndose, las bases de datos de vectores han surgido como un componente vital en el campo de la gestión de datos AI. Estas bases de datos están diseñadas específicamente para almacenar y manejar embeddings de vector, lo que permite el manejo eficiente de grandes conjuntos de datos y desbloquea el potencial de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como GPT-4. En este ensayo, profundizaremos en la importancia de las bases de datos de vectores en la mejora de LLMs, y cómo herramientas impulsadas por AI como RATH están revolucionando el análisis y la visualización de datos.
Las limitaciones de los LLMs
Una de las principales limitaciones a las que se enfrentan los LLMs es el límite de contexto, también conocido como límite de tokens. Este límite restringe el número de palabras que se pueden ajustar en una plantilla de LLM, que normalmente oscila entre 4096 y 32.000 tokens. Esta limitación hace que sea difícil procesar documentos extensos o realizar tareas complejas como resumir un PDF completo.
Sin embargo, la introducción de bases de datos de vectores ha allanado el camino para superar esta limitación y desbloquear nuevas posibilidades para los LLMs, especialmente en el ámbito de la gestión de datos AI.
Las bases de datos de vectores al rescate
Las bases de datos de vectores almacenan embeddings de vectores de texto, que se pueden utilizar para insertar información relevante en la ventana de contexto de un LLM. Para ilustrar esto, tomemos el ejemplo de un extenso PDF de una audiencia del Congreso. En lugar de leer el documento completo o pegarlo todo en un LLM, puede utilizar embeddings de vectores para encontrar la información más relevante en función de su consulta.
Aquí hay un desglose paso a paso de este proceso:
- Crea un embedding de vector del PDF y guárdalo en una base de datos de vectores.
- Formula una pregunta, por ejemplo, "¿Qué dijeron sobre xyz?"
- Crea un embedding de la pregunta.
- Compara el vector de la pregunta con los vectores del PDF utilizando una búsqueda de similitud, como la similitud coseno o la búsqueda semántica.
- Recupera los embeddings más relevantes y su texto correspondiente.
Con estos pasos, se pueden alimentar trozos de texto relevantes en un LLM, que intentará responder su pregunta con veracidad. Este enfoque mejora significativamente las capacidades de chat de los LLMs, lo que les permite procesar grandes conjuntos de datos y proporcionar respuestas precisas y contextuales. También contribuye a la escalabilidad de los LLMs y facilita las actualizaciones en tiempo real.
Búsqueda semántica y escalabilidad
Uno de los principales beneficios de las bases de datos de vectores es su capacidad para facilitar la búsqueda semántica. Este tipo de búsqueda considera el significado detrás de las palabras, en lugar de solo las palabras en sí, lo que permite a los LLMs analizar y comprender los datos de manera más efectiva.
La búsqueda semántica es particularmente útil en situaciones en las que el LLM debe analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real, como al procesar consultas de clientes o analizando datos de redes sociales. Al incorporar bases de datos de vectores en sus flujos de trabajo, los LLMs pueden lograr una mayor escalabilidad y manejar actualizaciones en tiempo real de manera más efectiva, lo que los hace más útiles en una amplia gama de aplicaciones AI.
Seguridad de datos y métodos de búsqueda avanzados
Otra ventaja de las bases de datos de vectores es su capacidad para proporcionar una sólida seguridad de datos. Al cifrar los datos y garantizar estrictos controles de acceso, las bases de datos de vectores ayudan a proteger la información confidencial contra accesos no autorizados.
Las bases de datos de vectores también admiten una variedad de métodos de búsqueda avanzados, incluida la búsqueda ANN (Vecino más cercano aproximado) y FAISS (Búsqueda de similitud de AI de Facebook). Estas técnicas de búsqueda permiten a los LLMs identificar rápidamente la información más relevante dentro de grandes conjuntos de datos, lo que los hace más eficientes y efectivos a la hora de manejar tareas complejas.
Filtrado de metadatos e integración de ecosistemas
Las bases de datos de vectores también permiten el filtrado de metadatos, lo que permite a los LLMs en centrarse en la información más relevante dentro de un conjunto de datos. Al filtrar datos superfluos, los LLMs pueden proporcionar respuestas más precisas y relevantes en contexto, lo que los hace más útiles en una variedad de aplicaciones AI.
Además, las bases de datos de vectores facilitan la integración del ecosistema al admitir la compatibilidad con una amplia gama de herramientas y plataformas, incluidas LangChain, LlamaIndex, y plugins de ChatGPT. Esta integración perfecta permite que los LLMs funcionen en conjunto con otras herramientas y sistemas AI, lo que amplía aún más sus posibles aplicaciones.
Simplificación de procesamiento de datos y tuberías de ETL.
Además de mejorar las capacidades de los LLM, las bases de datos vectoriales también desempeñan un papel crucial en la simplificación del procesamiento de datos y en las tuberías de ETL. Al automatizar y optimizar diversas tareas de gestión de datos, las bases de datos vectoriales ayudan a reducir el tiempo y esfuerzo necesarios para preparar los datos para el análisis.
Este procesamiento de datos simplificado, a su vez, permite que los LLM y otras herramientas de análisis se centren en ofrecer información valiosa, en lugar de verse obstaculizados por la complejidad de la gestión de datos. Como resultado, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y más rápidas.
Plataformas de visualización y aplicaciones de inteligencia artificial
Las bases de datos vectoriales también proporcionan una base sólida para las plataformas de visualización y otras aplicaciones de inteligencia artificial que dependen de grandes conjuntos de datos. Al permitir que los LLM procesen y analicen datos de manera más eficiente, las bases de datos vectoriales ayudan a desbloquear nuevas posibilidades en la visualización y el análisis de datos.
El siguiente demostración muestra cómo puede visualizar fácilmente los datos de AirTable con un motor impulsado por ChatGPT:
El futuro de las bases de datos vectoriales y la gestión de datos de IA
A medida que las tecnologías de IA continúan avanzando, la importancia de las bases de datos vectoriales en la gestión y el procesamiento de grandes conjuntos de datos solo aumentará. Al aprovechar el poder de las bases de datos vectoriales, las herramientas de IA como RATH y LLMs pueden desbloquear nuevas posibilidades en la gestión de datos de IA, ofreciendo resultados más precisos y conscientes del contexto y fomentando la innovación en una amplia gama de industrias.
En conclusión, las bases de datos vectoriales son un componente vital en el panorama siempre cambiante de la gestión de datos de IA. Al capacitar a los LLM y otras herramientas de IA para procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera más eficiente, las bases de datos vectoriales ayudan a desbloquear todo el potencial de estas tecnologías y permiten una nueva era de toma de decisiones basada en datos.