Os 5 principais bancos de dados vetoriais

O cenário dos bancos de dados vetoriais(Fonte da imagem)

No âmbito da Inteligência Artificial (IA), grandes quantidades de dados exigem manuseio e processamento eficientes. À medida que nos aprofundamos em aplicativos mais avançados de IA, como reconhecimento de imagens, pesquisa por voz ou mecanismos de recomendação, a natureza dos dados se torna mais complexa. É aqui que os bancos de dados vetoriais entram em ação. Diferentemente dos bancos de dados tradicionais que armazenam valores escalares, os bancos de dados vetoriais são projetados exclusivamente para lidar com pontos de dados multidimensionais, geralmente chamados de vetores. Esses vetores, que representam dados em várias dimensões, podem ser considerados como setas que apontam para uma determinada direção e magnitude no espaço.

À medida que a era digital nos impulsiona para uma era dominada pela IA e pelo aprendizado de máquina, os bancos de dados vetoriais surgiram como ferramentas indispensáveis para armazenar, pesquisar e analisar vetores de dados de alta dimensão. Este blog tem como objetivo fornecer uma compreensão abrangente dos bancos de dados vetoriais, sua importância cada vez maior na IA e um mergulho profundo nos melhores bancos de dados vetoriais disponíveis em 2023.

O que é um banco de dados vetorial?

Os vetores precisam de um novo tipo de banco de dados(Fonte da imagem)

Um banco de dados vetorial é um tipo específico de banco de dados que salva informações na forma de vetores multidimensionais que representam determinadas características ou qualidades.

O número de dimensões em cada vetor pode variar muito, de apenas algumas a vários milhares, com base na complexidade e nos detalhes dos dados. Esses dados, que podem incluir texto, imagens, áudio e vídeo, são transformados em vetores usando vários processos, como modelos de aprendizado de máquina, incorporação de palavras ou técnicas de extração de recursos.

O principal benefício de um banco de dados vetorial é sua capacidade de localizar e recuperar dados com rapidez e precisão, de acordo com a proximidade ou semelhança vetorial. Isso permite pesquisas baseadas em relevância semântica ou contextual, em vez de depender apenas de correspondências exatas ou critérios definidos, como nos bancos de dados convencionais.

Por exemplo, com um banco de dados vetorial, você pode:

• Pesquise músicas que tenham ressonância com uma melodia específica com base na melodia e no ritmo.
• Descubra artigos que se alinham com outro artigo específico em termos de tema e perspectiva.
• Identifique os gadgets que refletem as características e as análises de um determinado dispositivo.

Como funciona um banco de dados vetorial?

Como funciona um banco de dados vetorial? (Fonte da imagem)

Os bancos de dados tradicionais armazenam dados simples, como palavras e números, em um formato de tabela. Os bancos de dados vetoriais, no entanto, trabalham com dados complexos chamados vetores e usam métodos exclusivos de pesquisa.

Enquanto os bancos de dados regulares buscam correspondências exatas de dados, os bancos de dados vetoriais buscam a correspondência mais próxima usando medidas específicas de similaridade.

Os bancos de dados vetoriais usam técnicas de pesquisa especiais conhecidas como pesquisa ANN (Approximate Nearest Neighbor), que inclui métodos como hashing e pesquisas baseadas em gráficos.

Para realmente entender como os bancos de dados vetoriais funcionam e como eles são diferentes dos bancos de dados relacionais tradicionais, como o SQL, precisamos primeiro entender o conceito de embeddings.

Os dados não estruturados, como texto, imagens e áudio, não têm um formato predefinido, o que representa um desafio para os bancos de dados tradicionais. Para aproveitar esses dados em aplicativos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, eles são transformados em representações numéricas usando embeddings.

A incorporação é como dar a cada item, seja uma palavra, uma imagem ou qualquer outra coisa, um código exclusivo que capture seu significado ou essência. Esse código ajuda os computadores a entender e comparar esses itens de forma mais eficiente e significativa. Pense nisso como se estivesse transformando um livro complicado em um resumo curto que ainda captasse os pontos principais.

Normalmente, esse processo de incorporação é realizado usando um tipo especial de rede neural projetada para a tarefa. Por exemplo, a incorporação de palavras converte palavras em vetores de forma que palavras com significados semelhantes fiquem mais próximas no espaço vetorial.

Essa transformação permite que os algoritmos entendam os relacionamentos e as semelhanças entre os itens.

Essencialmente, os embeddings servem como uma ponte, convertendo dados não numéricos em uma forma com a qual os modelos de aprendizado de máquina podem trabalhar, permitindo-lhes discernir padrões e relacionamentos nos dados de forma mais eficaz.

O Embeddings usa um modelo de aprendizagem profunda para converter dados não estruturados em vetores(Fonte da imagem)

Exemplos de banco de dados de vetores

Casos de uso de banco de dados vetorial em aplicativos LLM(Fonte da imagem)

Os bancos de dados vetoriais, com seus recursos exclusivos, estão conquistando nichos em vários setores devido à sua eficiência na implementação da "pesquisa de similaridade". Veja a seguir um mergulho mais profundo em suas diversas aplicações:

1. Aprimoramento das experiências de varejo

No movimentado setor de varejo, os bancos de dados vetoriais estão reformulando a forma como os consumidores fazem compras. Eles possibilitam a criação de sistemas avançados de recomendação, que proporcionam experiências de compras personalizadas. Por exemplo, um comprador on-line pode receber sugestões de produtos não apenas com base em compras anteriores, mas também analisando as semelhanças nos atributos do produto, no comportamento do usuário e nas preferências.

2. Análise de dados financeiros

O setor financeiro está repleto de padrões e tendências intrincados. Os bancos de dados vetoriais são excelentes na análise desses dados densos, ajudando os analistas financeiros a detectar padrões cruciais para as estratégias de investimento. Ao reconhecer semelhanças ou desvios sutis, eles podem prever os movimentos do mercado e elaborar planos de investimento mais bem informados.

3. Assistência médica

No setor de saúde, a personalização é fundamental. Ao analisar as sequências genômicas, os bancos de dados de vetores possibilitam tratamentos médicos mais personalizados, garantindo que as soluções médicas se alinhem mais estreitamente à composição genética individual.

4. Aprimoramento dos aplicativos de processamento de linguagem natural (NLP)

O mundo digital está vendo um aumento nos chatbots e assistentes virtuais. Essas entidades orientadas por IA dependem muito da compreensão da linguagem humana. Ao converter vastos dados de texto em vetores, esses sistemas podem compreender e responder com mais precisão às consultas humanas. Por exemplo, empresas como a Talkmap utilizam a compreensão de linguagem natural em tempo real, permitindo interações mais suaves entre cliente e agente.

5. Análise de mídia

De exames médicos a imagens de vigilância, a capacidade de comparar e entender imagens com precisão é crucial. Os bancos de dados vetoriais simplificam esse processo ao se concentrarem nos recursos essenciais das imagens, filtrando ruídos e distorções. Por exemplo, no gerenciamento de tráfego, as imagens de feeds de vídeo podem ser analisadas rapidamente para otimizar o fluxo de tráfego e aumentar a segurança pública.

6. Detecção de anomalias

Identificar exceções é tão essencial quanto reconhecer semelhanças. Especialmente em setores como finanças e segurança, a detecção de anomalias pode significar a prevenção de fraudes ou a antecipação de uma possível violação de segurança. Os bancos de dados vetoriais oferecem recursos aprimorados nesse domínio, tornando o processo de detecção mais rápido e preciso.

Características de um bom banco de dados vetorial

Os bancos de dados vetoriais surgiram como ferramentas poderosas para navegar no vasto terreno de dados não estruturados, como imagens, vídeos e textos, sem depender muito de rótulos ou etiquetas gerados por humanos. Seus recursos, quando integrados a modelos avançados de aprendizado de máquina, têm o potencial de revolucionar vários setores, do comércio eletrônico ao farmacêutico. Aqui estão alguns dos recursos de destaque que tornam os bancos de dados vetoriais um divisor de águas:

1. Escalabilidade e adaptabilidade

Um banco de dados vetorial robusto garante que, à medida que os dados crescem, chegando a milhões ou até bilhões de elementos, eles podem ser dimensionados sem esforço em vários nós. Os melhores bancos de dados vetoriais oferecem adaptabilidade, permitindo que os usuários ajustem o sistema com base em variações na taxa de inserção, na taxa de consulta e no hardware subjacente.

2. Suporte a vários usuários e privacidade de dados

Acomodar vários usuários é uma expectativa padrão para bancos de dados. No entanto, a simples criação de um novo banco de dados vetorial para cada usuário não é eficiente. Os bancos de dados vetoriais priorizam o isolamento de dados, garantindo que qualquer alteração feita em uma coleção de dados permaneça invisível para as demais, a menos que seja compartilhada intencionalmente pelo proprietário. Isso não apenas oferece suporte a vários locatários, mas também garante a privacidade e a segurança dos dados.

3. Conjunto abrangente de APIs

Um banco de dados genuíno e eficaz oferece um conjunto completo de APIs e SDKs. Isso garante que o sistema possa interagir com diversos aplicativos e ser gerenciado com eficiência. Os principais bancos de dados vetoriais, como o Pinecone, fornecem SDKs em várias linguagens de programação, como Python, Node, Go e Java, garantindo flexibilidade no desenvolvimento e no gerenciamento.

4. Interfaces fáceis de usar

Reduzindo a curva de aprendizado acentuada associada às novas tecnologias, as interfaces fáceis de usar em bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental. Essas interfaces oferecem uma visão geral visual, fácil navegação e acessibilidade a recursos que, de outra forma, poderiam ficar ocultos.

5 dos melhores bancos de dados vetoriais em 2023

A lista não está em uma ordem específica - cada um deles apresenta muitas das qualidades descritas na seção acima.

1. Croma

Criação de aplicativos LLM usando o ChromaDB(fonte da imagem)

Chroma é o banco de dados de incorporação de código aberto. O Chroma facilita a criação de aplicativos LLM, tornando o conhecimento, os fatos e as habilidades conectáveis para LLMs. Conforme exploramos em nosso tutorial do Chroma DB, você pode gerenciar facilmente documentos de texto, converter texto em embeddings e fazer pesquisas de similaridade.

Principais recursos:

• Rico em recursos: consultas, filtragem, estimativas de densidade e muitos outros recursos
• LangChain (Python e JavScript), LlamaIndex, suporte disponível
• A mesma API que é executada no notebook Python é dimensionada para o cluster de produção

2. Pinha

Banco de dados vetorial de pinhas(Fonte da imagem)

A Pinecone é uma plataforma de banco de dados vetorial gerenciada que foi criada especificamente para enfrentar os desafios exclusivos associados a dados de alta dimensão. Equipado com recursos avançados de indexação e pesquisa, o Pinecone capacita engenheiros e cientistas de dados a criar e implementar aplicativos de aprendizado de máquina em grande escala que processam e analisam dados de alta dimensão com eficiência. Os principais recursos do Pinecone incluem :

• Serviço totalmente gerenciado
• Altamente escalável
• Ingestão de dados em tempo real
• Pesquisa de baixa latência
• Integração com o LangChain

Para saber mais sobre o Pinecone, confira este tutorial Mastering Vector Databases with Pinecone, de Moez Ali, no Data Camp.

3. Weaviate

Arquitetura do banco de dados vetorial Weaviate(Fonte da imagem)

O Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto. Ele permite armazenar objetos de dados e incorporações vetoriais de seus modelos de ML favoritos e escalonar perfeitamente para bilhões de objetos de dados. Alguns dos principais recursos do Weaviate são:

• Velocidade. O Weaviate pode pesquisar rapidamente dez vizinhos mais próximos de milhões de objetos em apenas alguns milissegundos.
• Flexibilidade. Com a Weaviate, vetorize os dados durante a importação ou carregue seus próprios dados, aproveitando os módulos que se integram a plataformas como OpenAI, Cohere, HuggingFace e muito mais.
• Pronto para produção. Dos protótipos à produção em larga escala, a Weaviate enfatiza a escalabilidade, a replicação e a segurança.
• Além da pesquisa: Além de pesquisas vetoriais rápidas, o Weaviate oferece recomendações, resumos e integrações de estruturas de pesquisa neural.

Se você estiver interessado em saber mais sobre a Weaviate, assista ao nosso webinar Vector Databases for Data Science with Weaviate in Python no DataCamp.

4. Faiss

Faiss é uma biblioteca de código aberto para pesquisa vetorial criada pelo Facebook(Fonte da imagem)

O Faiss é uma biblioteca de código aberto para a busca rápida de semelhanças e o agrupamento de vetores densos. Ele abriga algoritmos capazes de pesquisar em conjuntos de vetores de tamanhos variados, mesmo aqueles que podem exceder a capacidade da RAM. Além disso, o Faiss oferece um código auxiliar para avaliação e ajuste de parâmetros.

Embora seja codificado principalmente em C++, ele oferece suporte total à integração com Python/NumPy. Alguns de seus principais algoritmos também estão disponíveis para execução em GPU. O desenvolvimento principal do Faiss é realizado pelo grupo Fundamental AI Research da Meta.

5. Qdrant

Banco de dados de vetores Qdrant(Fonte da imagem)

O Qdrant é um banco de dados de vetores e uma ferramenta para realizar pesquisas de similaridade de vetores. Ele funciona como um serviço de API, permitindo pesquisas dos vetores de alta dimensão mais próximos. Usando o Qdrant, você pode transformar embeddings ou codificadores de redes neurais em aplicativos abrangentes para tarefas como correspondência, pesquisa, recomendações e muito mais. Aqui estão alguns dos principais recursos do Qdrant:

• API versátil. Oferece especificações da OpenAPI v3 e clientes prontos para vários idiomas.
• Velocidade e precisão. Usa um algoritmo HNSW personalizado para pesquisas rápidas e precisas.
• Filtragem avançada. Permite a filtragem de resultados com base em cargas úteis de vetores associados.
• Diversos tipos de dados. Suporta correspondência de strings, intervalos numéricos, localizações geográficas e muito mais.
• Escalabilidade. Design nativo da nuvem com recursos de dimensionamento horizontal.
• Eficiência. Rust incorporado, otimizando o uso de recursos com planejamento dinâmico de consultas.

A ascensão da IA e o impacto do banco de dados vetorial

Os bancos de dados vetoriais são especializados no armazenamento de vetores de alta dimensão, permitindo pesquisas de similaridade rápidas e precisas. Como os modelos de IA, especialmente os do domínio de processamento de linguagem natural e visão computacional, geram e trabalham com esses vetores, a necessidade de sistemas eficientes de armazenamento e recuperação tornou-se fundamental. É nesse ponto que os bancos de dados vetoriais entram em ação, fornecendo um ambiente altamente otimizado para esses aplicativos orientados por IA.

Um excelente exemplo dessa relação entre a IA e os bancos de dados vetoriais é observado no surgimento de LLMs (Large Language Models, Modelos de Linguagem Grandes), como o GPT-3.

Esses modelos são projetados para entender e gerar texto semelhante ao humano, processando grandes quantidades de dados e transformando-os em vetores de alta dimensão. A

s aplicativos criados com base no GPT-3 e em modelos semelhantes dependem muito de bancos de dados de vetores para gerenciar e consultar esses vetores com eficiência. O motivo dessa dependência está no grande volume e na complexidade dos dados com os quais esses modelos lidam. Por exemplo, o GPT-3, com seus 175 bilhões de parâmetros, resulta em uma enorme quantidade de dados vetorizados, que os bancos de dados convencionais têm dificuldade para processar com eficiência.

Conclusão

O cenário em constante evolução da inteligência artificial e do aprendizado de máquina ressalta a indispensabilidade dos bancos de dados vetoriais no mundo atual centrado em dados. Esses bancos de dados, com sua capacidade exclusiva de armazenar, pesquisar e analisar vetores de dados multidimensionais, estão se mostrando fundamentais para potencializar os aplicativos orientados por IA, desde sistemas de recomendação até análises genômicas.

Recentemente, vimos uma variedade impressionante de bancos de dados vetoriais, como Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss e Qdrant, cada um oferecendo recursos e inovações diferentes. À medida que a IA continua sua ascensão, a função dos bancos de dados vetoriais na modelagem do futuro da recuperação, do processamento e da análise de dados, sem dúvida, crescerá, prometendo soluções mais sofisticadas, eficientes e personalizadas em vários setores.

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