Aproveitando ao Máximo os Bancos de Dados Vetoriais para aprimorar o Gerenciamento e Análise de Dados de IA
- Name
- Sebastian Brandt
Published on
À medida que o mundo dos grandes dados continua a expandir, os bancos de dados vetoriais surgiram como um componente vital no campo do gerenciamento de dados de IA. Esses bancos de dados são projetados especificamente para armazenar e gerenciar embeddings vetoriais, permitindo a manipulação eficiente de grandes conjuntos de dados e desbloqueando o potencial de grandes modelos de idioma (LLMs) como o GPT-4. Neste ensaio, abordaremos a importância dos bancos de dados vetoriais na melhoria de LLMs e como ferramentas alimentadas por IA, como RATH, estão revolucionando a análise e visualização de dados.
As Limitações dos LLMs
Uma das principais limitações enfrentadas pelos LLMs é o limite de contexto, também conhecido como limite de token. Esse limite restringe a quantidade de palavras que podem ser inseridas em um prompt de LLM, geralmente variando de 4096 a 32.000 tokens. Essa limitação torna difícil o processamento de documentos longos ou a realização de tarefas complexas, como resumir um PDF inteiro.
No entanto, a introdução de bancos de dados vetoriais abriu caminho para superar essa limitação e desbloquear novas possibilidades para LLMs, especialmente no campo do gerenciamento de dados de IA.
Bancos de Dados Vetoriais para o Resgate
Os bancos de dados vetoriais armazenam embeddings vetoriais de texto, que podem ser usados para injetar informações relevantes na janela de contexto de um LLM. Para ilustrar isso, vamos pegar o exemplo de um longo PDF de audiência no congresso. Em vez de ler todo o documento ou colá-lo em um LLM, você pode usar embeddings vetoriais para encontrar as informações mais relevantes com base na sua consulta.
Aqui está uma quebra de processo passo-a-passo:
- Crie um embedding vetorial do PDF e armazene-o em um banco de dados vetorial.
- Formular uma pergunta, por exemplo, "O que eles disseram sobre xyz?"
- Crie um embedding da pergunta.
- Compare o vetor de pergunta com os vetores PDF usando uma pesquisa de similaridade, como similaridade cosseno ou pesquisa semântica.
- Recupere os embeddings mais relevantes e seu texto correspondente.
Com esses passos, você pode alimentar os fragmentos de texto relevantes em um LLM, que tentará responder sua pergunta com verdade. Essa abordagem melhora significativamente as capacidades de chat dos LLMs, permitindo que processem grandes conjuntos de dados e forneçam respostas precisas e cientes do contexto. Também contribui para a escalabilidade dos LLMs e facilita as atualizações em tempo real.
Pesquisa Semântica e Escalabilidade
Um dos principais benefícios dos bancos de dados vetoriais é sua capacidade de facilitar a pesquisa semântica. Esse tipo de pesquisa considera o significado por trás das palavras, em vez das próprias palavras, permitindo que os LLMs analisem e entendam dados de maneira mais eficaz.
A pesquisa semântica é particularmente útil em situações em que o LLM deve analisar grandes conjuntos de dados em tempo real, como ao processar consultas de clientes ou analisar dados de mídia social. Incorporando bancos de dados vetoriais em seus fluxos de trabalho, os LLMs podem obter maior escalabilidade e lidar com atualizações em tempo real de maneira mais eficaz, tornando-os mais úteis em uma ampla variedade de aplicativos de IA.
Segurança de Dados e Métodos de Pesquisa Avançados
Outra vantagem dos bancos de dados vetoriais é sua capacidade de fornecer robusta segurança de dados. Ao criptografar dados e garantir controles rígidos de acesso, os bancos de dados vetoriais ajudam a proteger informações confidenciais contra o acesso não autorizado.
Os bancos de dados vetoriais também suportam uma variedade de métodos de pesquisa avançados, incluindo pesquisa de vizinho mais próximo aproximado (ANN) e FAISS (Busca de Similaridade de IA do Facebook). Essas técnicas de busca permitem que os LLMs identifiquem rapidamente as informações mais relevantes dentro de grandes conjuntos de dados, tornando-os mais eficientes e eficazes no manuseio de tarefas complexas.
Filtragem de Metadados e Integração de Ecossistema
Os bancos de dados vetoriais também permitem a filtragem de metadados, permitindo que os LLMs se concentrem nas informações mais relevantes dentro de um conjunto de dados. Ao filtrar dados irrelevantes, os LLMs podem fornecer respostas mais precisas e contextualmente relevantes, tornando-os mais úteis em uma variedade de aplicativos de IA.
Além disso, os bancos de dados vetoriais facilitam a integração do ecossistema ao suportar compatibilidade com uma ampla gama de ferramentas e plataformas, incluindo LangChain, LlamaIndex e os plugins do ChatGPT. Esta integração perfeita permite que os LLMs trabalhem em conjunto com outras ferramentas e sistemas de IA, expandindo ainda mais suas possibilidades de aplicação.
Otimização do Processamento de Dados e Pipelines ETL
Além de aprimorar as capacidades dos modelos de linguagem com aprendizado profundo (LLMs), bancos de dados vetoriais também desempenham um papel crucial na otimização do processamento de dados e das pipelines ETL. Ao automatizar e otimizar várias tarefas de gerenciamento de dados, os bancos de dados vetoriais ajudam a reduzir o tempo e o esforço necessários para preparar dados para análise.
Esse processamento de dados otimizado permite que LLMs e outras ferramentas de análise se concentrem em fornecer informações valiosas, em vez de se preocupar com as complexidades do gerenciamento de dados. Como resultado, as organizações podem tomar decisões mais informadas e mais rapidamente.
Plataformas de visualização e aplicativos de IA
Os bancos de dados vetoriais também fornecem uma sólida base para plataformas de visualização e outros aplicativos de IA que dependem de grandes conjuntos de dados. Ao permitir que os LLMs processem e analisem dados de maneira mais eficiente, os bancos de dados vetoriais ajudam a desbloquear novas possibilidades na visualização e análise de dados.