Como ajudar a IA a encontrar informações - Banco de dados vetorial

Uma forma eficiente de ajudarmos os modelos de linguagem a obterem uma boa performance é fornecermos contexto para que respondam nossa solicitação de maneira mais completa e uma das formas de fornecermos essas informações é por meio de vetores. Porém, para isso é necessário que tenhamos essa informação nesse formato e hoje vou tratar desse assunto!

O que é um banco de dados vetorial?

Um banco de dados vetorial, como o próprio nome sugere, é um conjunto de dados armazenados como vetores. Eles possibilitam que os modelos recuperem informações de forma mais eficiente, facilitando a interação desses dados com modelos de machine learning. Esses dados passam a ser identificados com base em similaridade e não apenas itens exatos, melhorando a capacidade dos modelos de contextualização das informações.

Quando uma pessoa busca por “Cai o pano - Agatha Cristhie” em uma livraria, o atendente pode lhe sugerir outros romances dessa autora ou outros livros do gênero. Você pode experimentar esse mesmo comportamento ao escolher uma música em um catálogo on-line para adicioná-la em sua playlist, alternativas semelhantes lhe serão apresentadas.

Da mesma forma que o atendente da livraria consegue identificar livros semelhantes a um item escolhido pelo cliente, um banco de dados vetorial permite que um modelo de machine learning identifique itens semelhantes.

Como isso funciona?

Dentro desse banco de dados, cada vetor corresponde a um item, que pode ser um documento, uma palavra, um vídeo, uma imagem, um arquivo, uma música ou qualquer outro tipo de informação. Dependendo do que estamos armazenando, esses vetores serão extensos e elaborados, apontando a localização de um item dentro de centenas de dimensões.

Imagine um banco de dados vetorial de livros, ele pode localizar obras de acordo com dimensões como número de páginas, gênero literário, ano de publicação, classificação etária, número de personagens principais, idioma, autor, número de leitores em comum, etc. Se esses vetores forem criados com precisão, é provável que livros semelhantes acabem agrupados no banco de dados de vetores.

Vamos usar a matriz abaixo para demonstrar um caso de recomendação:

Caso de Recomendação

Vamos supor que um leitor acabou de terminar de ler "Duna" de Frank Herbert e está procurando recomendações de livros semelhantes. Utilizaremos as dimensões "Gênero", "Ano de Publicação", "Classificação Etária", "Número de Personagens Principais", "Idioma" e "Leitores em Comum" para fazer a recomendação.

Livros Recomendados:

"Neuromancer" de William Gibson - motivo: Compartilha o mesmo gênero, classificação etária e idioma. Ambos são marcos na ficção científica, e o número de leitores em comum é significativo.

"Fundação" de Isaac Asimov - motivo: Compartilha o mesmo gênero, classificação etária, idioma e tem um número semelhante de personagens principais. Além disso, "Fundação" é outro clássico da ficção científica.

"Frankenstein" de Mary Shelley - motivo: Compartilha o mesmo gênero, classificação etária e idioma. Embora seja um livro mais antigo, é um pilar da ficção científica.

Essas recomendações são baseadas nas semelhanças nas dimensões selecionadas, o que aumenta a probabilidade de que o leitor goste dos livros recomendados.

Como a IA usa isso?

Como vimos, os bancos de dados vetoriais conectam itens relevantes entre si, facilitando pesquisas de similaridade e semântica. Eles permitem recomendações personalizadas, como produtos, músicas, filmes, imagens, vídeos e qualquer outro tipo de informação, aprimorando a experiência do usuário.

Usando essa abordagem, esses bancos também são fundamentais para modelos de machine learning e deep learning, como LLMs e IA generativa. Eles analisam contextualmente textos, associando palavras e ideias, permitindo a compreensão e geração de linguagem natural pela IA.

Embeddings

Para entendermos os motivadores do uso dessa tecnologia, vamos introduzir mais um termo na nossa conversa: Embeddings. Eles são vetores criados por redes neurais em modelos de deep learning. Eles permitem pesquisas de similaridade, análise contextual e aplicação em IA generativa, sendo gerados automaticamente pela rede neural ajustada, sem a necessidade de criação manual.

Por que usar?

Um banco de dados vetorial oferece vantagens significativas no contexto do uso de modelos de machine learning. Sem esses bancos de dados, a consulta direta a um modelo de machine learning pode ser lenta e cara, pois o modelo precisa ser relembrado do contexto a cada vez, o que consome muitos recursos computacionais.

A solução é usar um banco de dados vetorial, onde os embeddings gerados pelo modelo são armazenados. Assim, quando uma consulta é feita, apenas o embedding dessa consulta é passado para o banco de dados, que retorna embeddings semelhantes pré-computados, evitando a necessidade de recalculá-los. Isso acelera significativamente o processo, permitindo a criação de aplicativos eficientes baseados em pesquisas semânticas, classificação e detecção de anomalias, com resultados retornados muito mais rápidos. Em resumo, os bancos de dados vetoriais oferecem eficiência, velocidade e economia em comparação com consultas diretas a modelos de IA.

Então, aí está! Agora que você entende a importância dos bancos de dados vetoriais e como eles funcionam, está pronto para dar um passo adiante no universo da Inteligência Artificial. Afinal, a IA é uma criatura sempre faminta por dados e, quando os alimentamos com informações precisas e organizadas, suas habilidades são ampliadas.

Esse é um tema complexo e extremamente relevante, portanto, por que não compartilhá-lo? Se você tem outras experiências com IA ou bancos de dados vetoriais, gostaria de ouví-lo. Compartilhe suas ideias, suas dúvidas, suas histórias. Esse é um convite para todos mergulharem de cabeça na revolução da IA. Quanto mais compartilhamos, mais aprendemos e evoluímos. Compartilhe este artigo com seus colegas, amigos, em suas redes sociais, quem sabe não é isso que está faltando para um projeto legal começar a engrenar?