O Problema com os Dados Não Estruturados
Mais de 80% dos dados são não estruturados, como imagens, vídeos e áudio, que não podem ser facilmente armazenados em bancos de dados relacionais tradicionais. Para buscar dados semelhantes, geralmente se usam palavras-chave ou tags manuais, mas isso pode ser melhorado com embeddings vetoriais e bancos de dados vetoriais.
Como Os Bancos de Dados Vetoriais Funcionam
Os bancos de dados vetoriais indexam e armazenam embeddings vetoriais para recuperação rápida e busca por semelhança. Os embeddings vetoriais são calculados usando modelos de aprendizado de máquina e representam os dados como uma lista de números. Isso permite buscas por semelhança calculando as distâncias entre vetores.
No entanto, armazenar embeddings vetoriais não é suficiente; eles também precisam ser indexados para permitir buscas rápidas. O indexing mapeia vetores para uma nova estrutura de dados que facilita a busca.
Casos de Uso para Bancos de Dados Vetoriais
Os bancos de dados vetoriais têm vários casos de uso, incluindo:
* Equipar grandes modelos de linguagem com memória de longo prazo
* Busca semântica para buscar com base em significado ou contexto
* Busca por semelhança para imagens, áudio e dados de vídeo
* Motores de ranqueamento e recomendação, como sugerir itens semelhantes a compras passadas
Opções de Bancos de Dados Vetoriais
Existem várias opções de bancos de dados vetoriais disponíveis, incluindo Pinecone, VV8, Chroma, Redis, Kudrant, Milvus e Vespa AI.
Em resumo, os bancos de dados vetoriais são uma solução eficaz para armazenar e buscar dados não estruturados. Eles permitem buscas rápidas e eficientes por semelhança, o que torna-os ideais para uma variedade de aplicativos, desde motores de busca semântica até motores de recomendação.