As bases de dados vetoriais não se limitam a armazenar informações, mas identificam as relações mais relevantes contidas nelas, gerando insights e embasando decisões em larga escala.
Um banco de dados vetorial é semelhante a outros tipos de bancos de dados que armazenam informações, porém as diferenças se tornam evidentes quando se considera a inteligência artificial.
A maioria dos bancos de dados tradicionais é projetada para cargas de trabalho transacionais, que priorizam consultas estruturadas e dados relacionais. Por outro lado, os bancos de dados vetoriais são direcionados para dados não estruturados e são adaptados para suportar atividades modernas, como inteligência artificial generativa, inferência de aprendizado de máquina, recomendações e processamento de linguagem natural. Essas bases de dados se concentram em vetores não estruturados e ricos em recursos, essenciais para os sistemas de inteligência artificial, o que os torna mais semelhantes a motores de busca impulsionados por IA do que aos bancos de dados tradicionais.
Na verdade, ao utilizar um banco de dados vetorial, você não está simplesmente recuperando informações, mas sim obtendo os dados mais pertinentes. Esses dados costumam ser vídeos, áudios, comentários de redes sociais, conteúdo de comunidades online, e-mails, páginas da web, entre outros. Os bancos de dados vetoriais, assim como os motores de busca, são desenvolvidos para ordenar os resultados de acordo com a similaridade, utilizando mecanismos de pontuação personalizados e outros algoritmos. Esse foco na relevância modifica a forma como os dados são acessados, levando em consideração o quão próximo um resultado está da consulta realizada, ao invés de apenas verificar se atende a uma condição exata.
Os benefícios das bases de dados vetoriais se destacam pela sua eficácia em realizar pesquisas próximas ao vizinho (ANN). Isso possibilita a identificação rápida dos vetores mais próximos em espaços de alta dimensão, permitindo a busca de similaridades em tempo real em grandes conjuntos de dados, algo que os bancos de dados tradicionais, mesmo com índices otimizados, têm dificuldade em fazer de forma eficiente.
Para permitir aos usuários realizar pesquisas abrangentes e multicritérios em bancos de dados vetoriais, muitas vezes é utilizada uma combinação de pesquisa vetorial e recursos de filtragem tradicionais. Essa abordagem híbrida possibilita aos usuários recuperar imagens similares em uma coleção de vetores, levando em consideração critérios como data de upload ou categoria específica. Ao unir a semelhança vetorial com consultas tradicionais de banco de dados, as organizações podem criar aplicações avançadas baseadas em IA que exploram tanto a compreensão semântica das incorporações vetoriais quanto a precisão das consultas tradicionais.
Aplicações do banco de dados de formato vetorial.
Exemplos de aplicação de bases de dados vetoriais abrangem diversas áreas, como pesquisa avançada, sistemas de recomendação, análise de dados, detecção de anomalias e a geração aumentada de recuperação (RAG), que é particularmente crucial para a inteligência artificial.
Com o uso de grandes modelos de linguagem, o RAG utiliza informações relevantes de um banco de dados vetorial para aprimorar a entrada de um LLM, aumentando a precisão das respostas. Isso possibilita que as empresas utilizem seus próprios dados de forma segura com LLMs comerciais, reduzindo possíveis erros. Com essa abordagem, os desenvolvedores conseguem criar aplicativos de IA mais precisos, flexíveis e contextualizados, proporcionando um nível elevado de segurança, privacidade e governança ao utilizar salvaguardas como criptografia e controle de acesso baseado em funções juntamente com o sistema de banco de dados.
Lidando com Inteligência Artificial em grande escala.
Devido à crescente importância da pesquisa vetorial e da correspondência de similaridade em aplicações de inteligência artificial, diversos fornecedores de banco de dados convencionais estão incluindo recursos de pesquisa vetorial em seus serviços. Contudo, se estiver desenvolvendo um mecanismo de recomendação ou uma plataforma de pesquisa de imagem, a velocidade é crucial. As bases de dados vetoriais são projetadas para recuperação em tempo real, possibilitando que as aplicações forneçam recomendações rápidas, sugestões de conteúdo ou resultados de pesquisa instantâneos. Essa capacidade vai além das funcionalidades típicas dos bancos de dados, mesmo quando recursos vetoriais são adicionados.
Alguns sistemas de banco de dados vetoriais também são desenvolvidos para expandir horizontalmente, permitindo que gerenciem grandes coleções de vetores distribuídos em vários nós. Essa capacidade de escalabilidade é crucial para aplicações de inteligência artificial, onde os vetores são gerados em grande escala, como em modelos de aprendizado profundo. Com recursos de pesquisa distribuídos, esses bancos de dados vetoriais conseguem lidar com grandes conjuntos de dados de forma semelhante a motores de busca, garantindo uma recuperação rápida mesmo em ambientes de grande escala empresarial.
A importância dos dados estruturados permanece relevante.
Isso não significa que os dados estruturados não sejam importantes. Bancos de dados são projetados especificamente para armazená-los. No entanto, a maioria dos dados gerados atualmente não possui estrutura, e as organizações necessitam de uma plataforma capaz de transformar esses dados de forma eficiente em insights relevantes. Lidar com grandes volumes de dados não estruturados também possibilita que os sistemas de inteligência artificial se atualizem ao expandir sua capacidade de processamento e adaptação a novos e diversos cenários. As bases de dados vetoriais têm a capacidade de transformar dados complexos em representações vetoriais que capturam características-chave e significado semântico, permitindo que modelos de IA operem de maneira eficaz com dados não estruturados em grande escala.
Seu banco de dados vetorial não se limita a ser apenas um repositório de dados, mas expande suas funcionalidades para incluir busca vetorial em tempo real, classificação por relevância e otimização de inteligência artificial integrada. Ao unir a capacidade de armazenamento e expansão de um banco de dados com a velocidade, precisão e classificação de um motor de busca, os bancos de dados vetoriais representam uma fusão inovadora, criada para a era da inteligência artificial.
As bases de dados vetoriais vão além do armazenamento de dados, identificando as relações mais importantes contidas neles para fornecer insights e embasar decisões em larga escala.
David Myriel ocupa a posição de diretor de relações de desenvolvedor na empresa Qdrant.
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