O que é uma Vector database?
Como se diferem dos bancos tradicionais? Quais as possíveis aplicações?
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Bancos de dados vetoriais e LLMs estão em extremidades opostas no desenvolvimento de produtos e serviços que utilizam LLMs.
Os bancos de dados vetoriais estão mais preocupados com o armazenamento eficiente de dados e sua recuperação rápida e precisa. LLMs estão mais interessados com a caracterização de dados e a resolução de problemas semanticamente relacionados.
De maneira geral, os dados multimodais são incorporados e armazenados em um banco de dados vetorial para obter representações vetoriais. Em seguida, quando o usuário insere um prompt, os algoritmos no banco de dados vetorial são responsáveis por encontrar os dados relacionados a consulta (ou os vizinhos mais próximos), enquanto que o LLM é responsável por fornecer capacidades de processamento de linguagem natural.
Combinar os dois proporciona resultados mais desejáveis do que usar apenas LLM e o banco de dados vetorial. Se apenas LLM for usado, os resultados obtidos podem não ser precisos o suficiente, enquanto se apenas bancos de dados vetoriais forem usados, os resultados obtidos podem não ser amigáveis ao usuário.
Nesse texto, vamos entender um pouco mais sobre o papel de banco de dados vetoriais na construção de aplicações que fazem uso de LLMs.
O que é um banco de dados vetorial?
Um banco de dados vetorial é projetado para armazenar e gerenciar dados vetoriais. Dados vetoriais consistem em sequências de números comumente usados para representar objetos ou características em espaços de alta dimensão. Por exemplo, tipos de dados como imagens, áudio e texto de linguagem natural podem ser representados como dados vetoriais. O blog já cobriu textos que descrevem a base dos dados vetoriais.
Bancos de dados vetoriais melhoram a eficiência e precisão da recuperação de dados vetoriais usando medidas de similaridade vetorial para indexar e consultar os dados. Essas técnicas permitem que o banco de dados encontre rapidamente vetores mais semelhantes a um vetor de consulta, tornando-o útil para várias aplicações, como análise de sentimentos, busca de imagens, reconhecimento de fala e sistemas de recomendação.
Cada vetor tem um certo número de dimensões, que pode variar de dezenas a milhares, dependendo da complexidade e granularidade dos dados. Os vetores são geralmente gerados aplicando algum tipo ou função de incorporação aos dados brutos, como texto, imagens, áudio, vídeo e outros. Por exemplo, para transformar código em dados números, um algoritmo conhecido é o code2vec.
A função de incorporação pode ser baseada em vários métodos, como modelos de aprendizado de máquina, incorporações de palavras, algoritmos de extração de características.
Diferença entre bancos de dados vetoriais e tradicionais
Bancos de dados vetoriais têm várias vantagens quando comparado a bancos de dados tradicionais.
Pesquisa e recuperação de similaridade rápidas e precisas. O banco de dados vetorial pode encontrar os dados mais semelhantes com base em sua distância vetorial. A distância vetorial é uma funcionalidade central para muitas aplicações que envolvem processamento de linguagem natural, visão computacional, sistemas de recomendação, etc. Bancos de dados tradicionais só podem consultar dados com base em correspondências exatas ou critérios predefinidos, o que pode não capturar o significado semântico ou contextual dos dados. Pense que uma consulta que com base na distância de um vetor como um comando select muito mais aprimorado.
Suporte para dados complexos e não estruturados. Bancos de dados vetoriais podem armazenar e pesquisar dados que têm alta complexidade e granularidade, como texto, imagens, áudio, vídeo, código, etc. Esses tipos de dados geralmente são não estruturados e não se encaixam bem no esquema rígido dos bancos de dados tradicionais. Bancos de dados vetoriais podem transformar esses dados em vetores de alta dimensão, capturando suas características e atributos.
Escalabilidade e desempenho. Bancos de dados vetoriais podem lidar com análise e processamento de dados em larga escala e em tempo real, essenciais para aplicações modernas de utilizam LLMs como base. Bancos de dados vetoriais podem usar técnicas como particionamento, cache, replicação, etc., para distribuir a carga de trabalho e otimizar a utilização de recursos em várias máquinas ou clusters. Bancos de dados tradicionais podem enfrentar desafios como gargalos de escalabilidade, problemas de latência ou conflitos de concorrência ao lidar com big data.
Benefícios do uso de um Banco de Dados Vetorial
Usuários podem usar um LLM para gerar textos baseados um prompt, no entanto, a saída pode não ser diversificada, consistente ou factual. Bancos de dados vetoriais podem melhorar esse problema, aprimorando a experiência do usuário.
Suporte cross-modal. Bancos de dados vetoriais podem realizar buscas crossmodais, que é a capacidade de pesquisar em diferentes tipos de dados (como texto, imagens, código, áudio ou vídeo). Por exemplo, um LLM pode usar um banco de dados vetorial para encontrar imagens relevantes para uma consulta via texto, ou vice-versa. Isso pode melhorar a experiência, fornecendo resultados mais ricos.
Conhecimento em tempo real. Bancos de dados vetoriais podem habilitar a busca de informações mais atualizadas e de várias fontes. Por exemplo, um LLM pode usar um banco de dados vetorial para encontrar as últimas notícias, fatos ou opiniões sobre um tópico ou evento. Isso pode melhorar o entendimento do usuário, fornecendo resultados mais confiáveis.
Menos alucinação. Bancos de dados vetoriais podem ajudar a reduzir a alucinação, que é a tendência do LLM de gerar declarações falsas ou enganosas. Por exemplo, um LLM pode usar um banco de dados vetorial para basear sua busca. Isso pode aumentar a confiança do usuário, fornecendo resultados mais precisos.
Potenciais para Banco de Dados Vetorial em LLMs
Bancos de dados vetoriais e LLMs podem trabalhar juntos para aprimorar as capacidades um do outro e criar sistemas mais inteligentes e interativos.
Aqui estão algumas aplicações potenciais para bancos de dados vetoriais em LLMs:
1) Memória de longo prazo: Bancos de dados vetoriais podem fornecer aos LLMs uma memória de longo prazo armazenando documentos relevantes em forma vetorial. Quando um usuário fornece um prompt a um LLM, o Banco de Dados Vetorial pode rapidamente recuperar os vetores mais similares ao prompt e enriquecer o contexto para o LLM. Assim, o LLM pode gerar respostas mais personalizadas com base na consulta do usuário.
2) Busca semântica: Bancos de dados vetoriais podem habilitar a busca semântica para LLMs, permitindo que os usuários pesquisem textos com base em seu significado, em vez de palavras-chave. Por exemplo, um usuário pode fazer uma pergunta em linguagem natural a um LLM e o Banco de Dados Vetorial pode retornar os documentos mais relevantes que respondam à pergunta. O LLM pode então parafrasear a resposta para o usuário em linguagem natural.
3) Sistemas de recomendação: Bancos de dados vetoriais podem alimentar sistemas de recomendação para LLMs encontrando itens complementares com base em suas representações vetoriais. Por exemplo, um usuário pode pedir a um LLM uma recomendação de filme e o Banco de Dados Vetorial pode sugerir filmes que tenham enredos, gêneros, atores ou classificações semelhantes às preferências do usuário. O LLM pode então explicar por que os filmes são recomendados e fornecer informações ou avaliações adicionais.
Conclusão
A integração entre bancos de dados vetoriais e LLMs abre caminhos para avanços significativos em processamento de linguagem natural. Melhorando a precisão, relevância e personalização das respostas, essa colaboração promete revolucionar a interação entre humanos e máquinas, elevando a eficiência e a experiência do usuário.