Las 5 mejores bases de datos vectoriales

El panorama de las bases de datos vectoriales (fuente de la imagen)

En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), grandes cantidades de datos requieren una gestión y procesamiento eficientes. A medida que nos adentramos en aplicaciones más avanzadas de la IA, como el reconocimiento de imágenes, la búsqueda por voz o los motores de recomendación, la naturaleza de los datos se vuelve más intrincada. Aquí es donde entran en juego las bases de datos vectoriales. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que almacenan valores escalares, las bases de datos vectoriales están especialmente diseñadas para gestionar puntos de datos multidimensionales, a menudo denominados vectores. Estos vectores, que representan datos en numerosas dimensiones, pueden considerarse como flechas que apuntan en una dirección y tienen una magnitud determinadas en el espacio.

La era digital nos impulsa hacia un tiempo dominado por la IA y el machine learning, y las bases de datos vectoriales han surgido como herramientas indispensables para almacenar, buscar y analizar vectores de datos de alta dimensión. Este blog pretende proporcionar una comprensión global de las bases de datos vectoriales y su importancia cada vez mayor en la IA y una inmersión profunda en las mejores bases de datos vectoriales disponibles en 2023.

¿Qué es una base de datos vectorial?

Los vectores necesitan un nuevo tipo de base de datos (fuente de la imagen)

Una base de datos vectorial es un tipo específico de base de datos que guarda la información en forma de vectores multidimensionales que representan determinadas características o cualidades.

El número de dimensiones de cada vector puede variar mucho, desde unas pocas hasta varios miles, en función de la complejidad y el detalle de los datos. Estos datos, que pueden incluir texto, imágenes, audio y vídeo, se transforman en vectores mediante diversos procesos, como modelos de machine learning, incrustaciones de palabras o técnicas de extracción de características.

La principal ventaja de una base de datos vectorial es su capacidad para localizar y recuperar datos de forma rápida y precisa en función de su proximidad o semejanza vectorial. Esto permite realizar búsquedas basadas en la relevancia semántica o contextual, en lugar de basarse únicamente en coincidencias exactas o criterios establecidos, como ocurre con las bases de datos convencionales.

Por ejemplo, con una base de datos vectorial, puedes:

• Buscar canciones con un sonido concreto basado en la melodía y el ritmo.
• Descubrir artículos que se alinean con otro artículo específico en tema y perspectiva.
• Identificar aparatos que tengan las características y opiniones de determinado dispositivo.

¿Cómo funciona una base de datos vectorial?

¿Cómo funciona una base de datos vectorial? (fuente de la imagen)

Las bases de datos tradicionales almacenan datos sencillos, como palabras y números, en formato de tabla. Las bases de datos vectoriales, sin embargo, trabajan con datos complejos llamados vectores y utilizan métodos de búsqueda únicos.

Mientras que las bases de datos normales buscan coincidencias exactas de datos, las bases de datos vectoriales buscan la coincidencia más cercana utilizando mediciones específicas de similitud.

Las bases de datos vectoriales utilizan técnicas especiales de búsqueda conocidas como búsqueda del vecino más cercano aproximada (ANN), que incluye métodos como el hashing y las búsquedas basadas en grafos.

Para comprender realmente cómo funcionan las bases de datos vectoriales y en qué se diferencian de las bases de datos relacionales tradicionales como SQL, primero tenemos que entender el concepto de incrustación.

Los datos no estructurados, como el texto, las imágenes y el audio, carecen de un formato predefinido, lo que plantea retos para las bases de datos tradicionales. Para aprovechar estos datos en aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning, se transforman en representaciones numéricas mediante incrustaciones.

Incrustar es como dar a cada elemento, ya sea una palabra, una imagen u otra cosa, un código único que captura su significado o esencia. Este código ayuda a los ordenadores a comprender y comparar estos elementos de forma más eficiente y significativa. Piensa en ello como convertir un libro complicado en un breve resumen que siga capturando los puntos principales.

Este proceso de incrustación se consigue normalmente utilizando un tipo especial de red neuronal diseñada para la tarea. Por ejemplo, las incrustaciones de palabras convierten las palabras en vectores de forma que las palabras con significados similares estén más próximas en el espacio vectorial.

Esta transformación permite a los algoritmos comprender las relaciones y similitudes entre los elementos.

Básicamente, las incrustaciones sirven de puente, pues convierten los datos no numéricos en una forma con la que puedan trabajar los modelos de machine learning y permiten a estos discernir patrones y relaciones en los datos con mayor eficacia.

Las incrustaciones utilizan un modelo de aprendizaje profundo para convertir datos no estructurados en vectores (fuente de la imagen)

Ejemplos de base de datos vectorial

Casos de uso de la base de datos vectorial en aplicaciones LLM (fuente de la imagen)

Las bases de datos vectoriales, con sus capacidades únicas, se están haciendo un hueco en multitud de sectores debido a su eficiencia a la hora de implementar la "búsqueda por similitud". He aquí una inmersión más profunda en sus diversas aplicaciones:

1. Mejorar las experiencias de venta al por menor

En el activo sector minorista, las bases de datos vectoriales están remodelando la forma de comprar de los consumidores. Permiten crear sistemas avanzados de recomendación organizando experiencias de compra personalizadas. Por ejemplo, un comprador online puede recibir sugerencias de productos no solo basándose en compras anteriores, sino también analizando las similitudes en los atributos de los productos, el comportamiento del usuario y sus preferencias.

2. Análisis de datos financieros

El sector financiero está inundado de intrincados patrones y tendencias. Las bases de datos vectoriales destacan en el análisis de estos datos densos y ayudan a los analistas financieros a detectar patrones cruciales para las estrategias de inversión. Al reconocer sutiles similitudes o desviaciones, pueden prever los movimientos del mercado e idear planes de inversión más informados.

3. Sanidad

En el ámbito de la sanidad, la personalización es primordial. Al analizar las secuencias genómicas, las bases de datos vectoriales permiten tratamientos médicos más personalizados y garantizan que las soluciones médicas se ajusten más a la conformación genética individual.

4. Mejorar las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP)

El mundo digital asiste a un auge de los chatbots y asistentes virtuales. Estas entidades de IA dependen en gran medida de la comprensión del lenguaje humano. Al convertir vastos datos de texto en vectores, estos sistemas pueden comprender las consultas humanas y responder a ellas con mayor precisión. Por ejemplo, empresas como Talkmap utilizan la comprensión del lenguaje natural en tiempo real, que permite interacciones más fluidas entre el cliente y el agente.

5. Análisis multimedia

Desde las imágenes diagnósticas hasta el vídeo de vigilancia, la capacidad de comparar y comprender con precisión las imágenes es crucial. Las bases de datos vectoriales optimizan esto centrándose en las características esenciales de las imágenes y filtrando el ruido y las distorsiones. Por ejemplo, en la gestión del tráfico, las imágenes de vídeo pueden analizarse rápidamente para optimizar el flujo del tráfico y mejorar la seguridad pública.

6. Detección de anomalías

Detectar los valores atípicos es tan esencial como reconocer las similitudes. Especialmente en sectores como las finanzas y la seguridad, detectar anomalías permite impedir el fraude o adelantarse a una posible violación de seguridad. Las bases de datos vectoriales ofrecen capacidades mejoradas en este ámbito, pues hacen el proceso de detección más rápido y preciso.

Características de una buena base de datos vectorial

Las bases de datos vectoriales han surgido como potentes herramientas para navegar por el vasto terreno de los datos no estructurados, como imágenes, vídeos y textos, sin depender demasiado de etiquetas generadas por humanos. Sus capacidades, cuando se integran con modelos avanzados de machine learning, tienen el potencial de revolucionar numerosos sectores, desde el del comercio electrónico hasta el farmacéutico. Estas son algunas de las características más destacadas que hacen que las bases de datos vectoriales cambien las reglas del juego:

1. Escalabilidad y adaptabilidad

Una base de datos vectorial robusta garantiza que, a medida que aumente el número de datos (hasta millones o incluso miles de millones de elementos), pueda escalarse sin esfuerzo a través de varios nodos. Las mejores bases de datos vectoriales ofrecen adaptabilidad, por lo que permiten a los usuarios ajustar el sistema en función de las variaciones de la tasa de inserción, la tasa de consulta y el hardware subyacente.

2. Soporte multiusuario y privacidad de los datos

Admitir varios usuarios es una expectativa estándar para las bases de datos. Sin embargo, limitarse a crear una nueva base de datos vectorial para cada usuario no es eficiente. Las bases de datos vectoriales dan prioridad al aislamiento de los datos, por lo que garantizan que cualquier cambio realizado en una colección de datos permanezca oculto para el resto, a menos que el propietario lo comparta intencionadamente. Esto no solo admite la multitenencia, sino que, además, garantiza la privacidad y seguridad de los datos.

3. Completa suite API

Una base de datos auténtica y eficaz ofrece un conjunto completo de API y SDK. Esto garantiza que el sistema pueda interactuar con diversas aplicaciones y pueda gestionarse eficazmente. Las principales bases de datos vectoriales, como Pinecone, proporcionan SDK en varios lenguajes de programación, como Python, Node, Go y Java, lo que garantiza la flexibilidad en el desarrollo y la gestión.

4. Interfaces fáciles de usar

Al reducir la pronunciada curva de aprendizaje asociada a las nuevas tecnologías, las interfaces fáciles de usar en las bases de datos vectoriales desempeñan un papel fundamental. Estas interfaces ofrecen una vista general, navegación sencilla y accesibilidad a funciones que, de otro modo, quedarían ocultas.

5 de las mejores bases de datos vectoriales de 2023

La lista no sigue ningún orden en particular: cada una de ellas muestra muchas de las cualidades descritas en la sección anterior.

1. Chroma

Creación de aplicaciones LLM con ChromaDB (fuente de la imagen)

Chroma es la base de datos de incrustación de código abierto. Chroma facilita la creación de aplicaciones LLM haciendo que los conocimientos, hechos y habilidades sean conectables para los LLM. Como exploramos en nuestro tutorial de Chroma DB, puedes gestionar fácilmente documentos de texto, convertir texto en incrustaciones y hacer búsquedas por similitud.

Características principales:

• Rica en funciones: consultas, filtrado, estimaciones de densidad y muchas otras funciones
• Compatibilidad con LangChain (Python y JavScript) y LlamaIndex disponible
• La misma API que se ejecuta en el cuaderno Python se escala al clúster de producción

2. Pinecone

Base de datos vectorial Pinecone (fuente de la imagen)

Pinecone es una plataforma de base de datos vectorial gestionada que se ha creado específicamente para afrontar los retos únicos asociados a los datos de alta dimensión. Equipado con capacidades de indexación y búsqueda de vanguardia, Pinecone permite a los ingenieros y científicos de datos construir e implementar aplicaciones de machine learning a gran escala que procesan y analizan eficazmente datos de alta dimensión. Las principales características de Pinecone son :

• Servicio totalmente gestionado
• Altamente escalable
• Ingesta de datos en tiempo real
• Búsqueda de baja latencia
• Integración con LangChain

Para saber más sobre Pinecone, consulta este tutorial sobre dominio de las bases de datos vectoriales con Pinecone de Moez Ali en DataCamp.

3. Weaviate

Arquitectura de la base de datos vectorial Weaviate (fuente de la imagen)

Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto. Te permite almacenar objetos de datos e incrustaciones de vectores de tus modelos ML favoritos y escalar sin problemas a miles de millones de objetos de datos. Algunas de las características clave de Weaviate son:

• Velocidad. Weaviate puede buscar rápidamente diez vecinos más cercanos entre millones de objetos en milisegundos.
• Flexibilidad. Con Weaviate, vectoriza los datos durante la importación o carga los tuyos propios, aprovechando los módulos que se integran con plataformas como OpenAI, Cohere, HuggingFace, etc.
• Listo para la producción. Desde los prototipos hasta la producción a gran escala, Weaviate hace hincapié en la escalabilidad, la replicación y la seguridad.
• Más allá de la búsqueda: Además de búsquedas vectoriales rápidas, Weaviate ofrece recomendaciones, resúmenes e integraciones de marcos de búsqueda neuronal.

Si te interesa saber más sobre Weaviate, echa un vistazo al seminario web Bases de datos vectoriales para la ciencia de datos con Weaviate en Python en DataCamp.

4. Faiss

Faiss es una biblioteca de código abierto para la búsqueda vectorial creada por Facebook (fuente de la imagen)

Faiss es una biblioteca de código abierto para la búsqueda rápida de similitudes y el clustering de vectores densos. Alberga algoritmos capaces de buscar dentro de conjuntos de vectores de distintos tamaños, incluso los que superan la capacidad de la RAM. Además, Faiss ofrece código auxiliar para evaluar y ajustar los parámetros.

Aunque está programada sobre todo en C++, es totalmente compatible con la integración de Python/NumPy. Algunos de sus algoritmos clave también están disponibles para su ejecución en la GPU. El desarrollo principal de Faiss corre a cargo del grupo Fundamental AI Research de Meta.

5. Qdrant

Base de datos vectorial Qdrant (fuente de la imagen)

Qdrant es una base de datos vectorial y una herramienta para realizar búsquedas de similitud de vectores. Funciona como un servicio API, que permite buscar los vectores de alta dimensión más cercanos. Con Qdrant, puedes transformar incrustaciones o codificadores de redes neuronales en aplicaciones completas para tareas como hacer coincidir, buscar, hacer recomendaciones y mucho más. Estas son algunas de las principales características de Qdrant:

• API versátil. Ofrece especificaciones OpenAPI v3 y clientes listos para usarse en diferentes lenguajes.
• Velocidad y precisión. Utiliza un algoritmo HNSW personalizado para realizar búsquedas rápidas y precisas.
• Filtrado avanzado. Permite filtrar los resultados en función de las cargas útiles vectoriales asociadas.
• Diversos tipos de datos. Admite coincidencias de cadenas, intervalos numéricos, geolocalizaciones y mucho más.
• Escalabilidad. Diseño nativo en la nube con capacidad de escalado horizontal.
• Eficiencia. Rust integrado, que optimiza el uso de recursos con la planificación dinámica de consultas.

El auge de la IA y el impacto de la base de datos vectorial

Las bases de datos vectoriales están especializadas en almacenar vectores de alta dimensión, lo que permite búsquedas por similitud rápidas y precisas. Los modelos de IA, especialmente los del ámbito del procesamiento de lenguaje natural y la visión artificial, generan estos vectores y trabajan con ellos, por lo que la necesidad de sistemas eficientes de almacenamiento y recuperación es acuciante. Aquí es donde entran en juego las bases de datos vectoriales, que proporcionan un entorno altamente optimizado para estas aplicaciones de IA.

Un ejemplo paradigmático de esta relación entre la IA y las bases de datos vectoriales se observa en la aparición de grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-3.

Estos modelos están diseñados para comprender y generar textos similares a los humanos procesando grandes cantidades de datos y transformándolos en vectores de alta dimensión. Las a

plicaciones basadas en GPT-3 y modelos similares dependen en gran medida de las bases de datos vectoriales para gestionar y consultar estos vectores de forma eficiente. La razón de esta dependencia reside en el enorme volumen y complejidad de los datos que gestionan estos modelos. Por ejemplo, GPT-3, con sus 175 000 millones de parámetros, da lugar a una enorme cantidad de datos vectorizados, que las bases de datos convencionales tienen dificultades para procesar eficazmente.

Conclusión

El panorama en constante evolución de la inteligencia artificial y el machine learning subraya lo indispensables que son las bases de datos vectoriales en el mundo actual, centrado en los datos. Estas bases de datos, con su capacidad única para almacenar, buscar y analizar vectores de datos multidimensionales, son fundamentales para las aplicaciones de IA, desde los sistemas de recomendación hasta el análisis genómico.

Recientemente hemos visto una impresionante variedad de bases de datos vectoriales, como Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss y Qdrant, cada una de las cuales ofrece capacidades e innovaciones distintas. A medida que la IA continúe su ascenso, el papel de las bases de datos vectoriales en la configuración del futuro de la recuperación, el procesamiento y el análisis de datos sin duda será cada vez más importante, lo que promete soluciones más sofisticadas, eficientes y personalizadas en diversos sectores.

Domina las bases de datos vectoriales con nuestro tutorial de Pinecone o regístrate en nuestro programa de Aprendizaje profundo en Python para mejorar tus conocimientos de IA y mantenerte al día de los últimos avances.