1. Descripción
Con la rápida adopción de la inteligencia artificial y la innovación que se produce en torno a los grandes modelos de lenguaje , necesitamos, en el centro de todo, la capacidad de tomar grandes cantidades de datos, contextualizarlos, procesarlos y hacer que se puedan realizar búsquedas significativas.
Los procesos y aplicaciones de IA generativa creados para incorporar de forma nativa capacidades de IA generativa se basan en la capacidad de acceder a incrustaciones de vectores, un tipo de datos que proporciona la semántica necesaria para que la IA tenga un procesamiento de memoria a largo plazo similar nuestro al
Las incrustaciones de vectores son representaciones de datos utilizadas y generadas por modelos de IA como LLM para tomar decisiones complejas. Al igual que la memoria en el cerebro humano, existen complejidades, dimensiones, patrones y relaciones, todos los cuales deben almacenarse y representarse como parte de la estructura subyacente, lo que los hace difíciles de manejar.
Es por eso que para las cargas de trabajo de IA necesitamos una base de datos (o cerebro) especialmente diseñada para un acceso altamente escalable y construida específicamente para almacenar y acceder a estas incorporaciones de vectores. Las bases de datos vectoriales como Datastax Astra DB (basada en Apache Cassandra) están diseñadas para proporcionar capacidades optimizadas de almacenamiento y acceso a datos para su integración.
Una base de datos de vectores es una base de datos diseñada específicamente para almacenar y consultar vectores de alta dimensión. Un vector es una representación matemática de un objeto o punto de datos en un espacio multidimensional, donde cada dimensión corresponde a una característica o atributo específico.
Ésta es, en última instancia, la ventaja y el poder de las bases de datos vectoriales. Es la capacidad de almacenar y recuperar grandes cantidades de datos como vectores en un espacio multidimensional, que culmina en la búsqueda de vectores , que es utilizada por procesos de inteligencia artificial para proporcionar correlaciones de datos comparando la incrustación matemática o codificación de los datos con la búsqueda. parámetros y devuelve los mismos resultados que la pista de consulta. Esto permite obtener una gama más amplia de resultados que las búsquedas tradicionales de palabras clave, y se pueden considerar más datos al agregar o aprender nuevos datos.
En este vídeo de dos minutos, la Dra. Charna Parkey explica tres razones para utilizar una base de datos vectorial.
Quizás el ejemplo más conocido sea un motor de recomendación que toma la consulta de un usuario y le recomienda otro contenido que pueda ser de su interés. Digamos que estoy viendo mi servicio de transmisión favorito y estoy viendo un programa de ciencia ficción con temática occidental. Con la búsqueda vectorial, puedo recomendar fácil y rápidamente otros programas o películas que coincidan con el vecino más cercano usando la búsqueda vectorial de toda la biblioteca de medios sin tener que etiquetar cada medio con un tema. Además, puedo obtener otros resultados del vecino más cercano para otros temas. Puede que no sea una consulta específica, pero es relevante para los patrones de visualización de los programas que me interesan.
A diferencia de los índices vectoriales, que solo mejoran la búsqueda y recuperación de incrustaciones de vectores, las bases de datos vectoriales proporcionan una forma bien conocida de administrar grandes cantidades de datos a escala y, al mismo tiempo, están diseñadas específicamente para manejar las complejidades de las incrustaciones de vectores . Las bases de datos vectoriales ofrecen todas las características de las bases de datos tradicionales con optimizaciones específicas para almacenar incrustaciones de vectores, al tiempo que brindan la especialización necesaria para el acceso de alto rendimiento a las incrustaciones de las que carecen las bases de datos escalares y relacionales tradicionales. En última instancia, las bases de datos vectoriales implementan de forma nativa el almacenamiento y la capacidad de recuperar grandes archivos. cantidades de datos para habilitar capacidades de búsqueda vectorial .
2. ¿Cómo funciona la base de datos vectorial?
Para que la IA generativa funcione, se requiere un cerebro para acceder de manera eficiente a todas las incorporaciones en tiempo real para generar conocimientos, realizar análisis de datos complejos y hacer predicciones generativas sobre lo que se pregunta. Piense en cómo procesa la información y la memoria. Una de las principales formas en que procesamos los recuerdos es comparándolos con otros eventos que ya sucedieron. Por ejemplo, sabemos que no debemos poner las manos en agua hirviendo porque nos hemos quemado al hervir agua en el pasado, o sabemos que no debemos comer un alimento específico porque tenemos recuerdos de cómo ese alimento nos afectó. Así es como funcionan las bases de datos vectoriales: alinean datos (memoria) para una comparación matemática rápida, de modo que un modelo general de IA pueda encontrar el resultado más probable. Por ejemplo, algo como ChatGPT debe poder comparar lo que completa lógicamente un pensamiento o una oración comparando de manera rápida y eficiente todas las diferentes opciones para una consulta determinada y presentando resultados altamente precisos y receptivos.
El desafío es que la IA generativa no puede hacer esto con los enfoques escalares y relacionales tradicionales, que son lentos, rígidos y con un enfoque limitado. La IA generativa requiere una base de datos para almacenar representaciones matemáticas, su cerebro está diseñado para procesar y proporcionar un rendimiento, escalabilidad y adaptabilidad extremadamente altos para aprovechar al máximo todos los datos disponibles que tiene, y requiere algo diseñado para ser más humano. en el cerebro que es capaz de almacenar huellas de memoria y acceder, correlacionar y procesar rápidamente esas huellas según sea necesario.
Con las bases de datos vectoriales, podemos cargar y almacenar eventos rápidamente como incrustaciones y utilizar nuestras bases de datos vectoriales como cerebros que impulsan nuestros modelos de IA, proporcionando información contextual, recuperación de memoria a largo plazo, asociación de datos semánticos y más.
Para lograr búsquedas de similitud eficientes, las bases de datos vectoriales emplean estructuras y algoritmos de indexación especializados, como estructuras basadas en árboles (p. ej., kd-tree), estructuras basadas en gráficos (p. ej., k-gráficos vecinos más cercanos) o técnicas de hash (p. ej., localidad). -hash sensible). Estos métodos de indexación ayudan a organizar y dividir vectores para facilitar la recuperación rápida de vectores similares.
En las bases de datos de vectores, los vectores normalmente se almacenan junto con sus metadatos asociados, como etiquetas, identificadores o cualquier otra información relevante. La base de datos está optimizada para almacenar, recuperar y consultar transportistas de manera eficiente en función de su similitud o distancia con otros transportistas.
3. ¿Cuáles son las ventajas de la base de datos vectorial?
A diferencia de las bases de datos tradicionales que almacenan múltiples tipos de datos estándar en filas y columnas, como cadenas, números y otros tipos de datos escalares, las bases de datos vectoriales introducen un nuevo tipo de datos, el vector, y crean optimizaciones en torno a este tipo de datos, diseñadas específicamente para permitir un almacenamiento rápido. , recuperación y semántica de búsqueda del vecino más cercano. En una base de datos tradicional, las filas de la base de datos se consultan utilizando índices o pares clave-valor que encuentran coincidencias exactas y devuelven filas relacionadas con esas consultas.
Las bases de datos relacionales tradicionales están optimizadas para proporcionar escalabilidad vertical en torno a datos estructurados, mientras que las bases de datos NOSQL tradicionales brindan escalabilidad horizontal para datos no estructurados. Soluciones como Apache Cassandra están diseñadas para proporcionar optimizaciones en torno a datos estructurados y no estructurados con la capacidad adicional de almacenar incrustaciones de vectores, y soluciones como Datastax Astra DB son ideales para modelos de almacenamiento tradicionales y basados en IA .
Una de las mayores diferencias con las bases de datos vectoriales es que los modelos tradicionales están diseñados para proporcionar resultados precisos, pero con las bases de datos vectoriales, los datos se almacenan como una serie de números de punto flotante, y buscar y comparar los datos no significa necesariamente una coincidencia exacta. pero puede ser una búsqueda consistente con nuestra La operación de consultar los resultados más similares.
Las bases de datos vectoriales utilizan varios algoritmos diferentes que participan en la búsqueda aproximada del vecino más cercano (ANN) y permiten recuperar grandes cantidades de información relevante de manera rápida y eficiente. Aquí es donde las bases de datos vectoriales diseñadas específicamente como DataStax Astra DB ofrecen ventajas significativas para las aplicaciones de IA generativa. Las bases de datos tradicionales simplemente no pueden escalar a la cantidad de datos de alta dimensión que deben buscarse. Las aplicaciones de IA requieren la capacidad de almacenar, recuperar y consultar datos estrechamente relacionados en soluciones altamente distribuidas y flexibles.
4. Cómo las bases de datos vectoriales ayudan a mejorar la inteligencia artificial
Uno de los mayores beneficios que las bases de datos vectoriales aportan a la IA es la capacidad de aprovechar los modelos existentes en grandes conjuntos de datos accediendo y recuperando datos de manera eficiente para operaciones en tiempo real. Las bases de datos vectoriales proporcionan la base para la recuperación de la memoria, la misma recuperación de la memoria que utilizamos en los cerebros orgánicos. A través de bases de datos vectoriales, la inteligencia artificial se divide en funciones cognitivas ( LLM ), recuperación de memoria (bases de datos vectoriales), engramas y codificaciones de memoria especializadas (incrustaciones de vectores) y vías neuronales (canales de datos).
Estos procesos trabajan juntos para permitir que la IA aprenda, crezca y acceda a la información sin problemas. La base de datos vectorial contiene todos los engramas de la memoria y proporciona funciones cognitivas con la capacidad de recordar información que desencadenó experiencias similares. Al igual que nuestros recuerdos humanos, cuando ocurre un evento, nuestro cerebro recuerda otros eventos que evocan los mismos sentimientos de alegría, tristeza, miedo o esperanza.
Con las bases de datos vectoriales, los procesos generativos de IA pueden acceder a grandes cantidades de datos, correlacionar esos datos de manera eficiente y utilizarlos para tomar decisiones contextuales sobre lo que sucede a continuación. Cuando se introducen en el sistema nervioso, los canales de datos permiten el almacenamiento y creación de nuevos recuerdos a medida que se crean. Con acceso, los modelos de IA pueden aprender y crecer de forma adaptativa aprovechando flujos de trabajo que proporcionan información histórica, analítica o en tiempo real.
Ya sea que esté creando sistemas de recomendación, sistemas de procesamiento de imágenes o detección de anomalías, en el centro de todas estas capacidades de IA, necesita una base de datos vectorial eficiente y optimizada como Astra DB . Astra DB está diseñado y construido para impulsar los procesos cognitivos de la inteligencia artificial, que puede transmitir datos como canales de datos desde múltiples fuentes, como Astra Streams , y utilizarlos para evolucionar y aprender a ofrecer resultados más rápidos y eficientes.
5. Utilice DataStax para comenzar a utilizar bases de datos vectoriales
A medida que la IA generativa crece y se acelera rápidamente en todas las industrias, necesitamos una forma específica de almacenar las grandes cantidades de datos utilizados para impulsar decisiones contextuales. Las bases de datos vectoriales están diseñadas específicamente para esta tarea y brindan soluciones especializadas a los desafíos de gestionar incrustaciones de vectores para IA. Aquí es donde radica el verdadero poder de las bases de datos vectoriales: la capacidad de permitir que datos contextuales estáticos y dinámicos proporcionen recuperación de memoria central para el procesamiento de IA.
Si bien esto suena complicado, Vector Search en DataStax Astra DB resuelve todos estos problemas con una solución totalmente integrada que proporciona todas las piezas que necesita para los datos contextuales. Desde sistemas neuronales construidos sobre canalizaciones de datos hasta incorporaciones, pasando por almacenamiento y recuperación, acceso y procesamiento en memoria central, hasta plataformas en la nube fáciles de usar. Pruébalo ahora gratis .