O que são Vetores Embutidos?
Os vetores embutidos são representações numéricas de dados não estruturados, como imagens, vídeos, textos e áudio. Eles são criados usando modelos de machine learning e podem ser facilmente criados com bibliotecas como Hugging Face Transformers. Essa tecnologia permite que dados complexos sejam reduzidos a vetores numéricos que podem ser facilmente comparados e processados.
Busca porSimilaridade
Um dos principais casos de uso dos vetores embutidos é a busca por similaridade. Isso permite que você encontre dados semelhantes com base em uma consulta, mesmo que a consulta não seja exatamente igual ao que você procura. Por exemplo, se você buscar “pessoa feliz”, o sistema pode retornar resultados que incluam “pessoa muito feliz” ou “cachorro feliz”, pois esses resultados compartilham semelhanças com a consulta original.
Databases de Vetores
Para que a busca por similaridade seja possível, é necessário armazenar os vetores embutidos em um database que possa lidar com grandes quantidades de dados e fornecerindexação, métricas de distância e capacidades de serviço. O Redis, um database de dados em memória, é um exemplo de como armazenar e processar vetores embutidos de forma eficiente.
Aplicação em Produtos e Serviços
A busca por similaridade tem várias aplicações práticas, incluindo busca visual, busca natural, detecção de anomalias e sistemas de recomendação. Por exemplo, uma aplicação de busca de produtos pode usar vetores embutidos para encontrar produtos semelhantes com base em imagens. Ou, uma aplicação de busca de documentos pode usar vetores embutidos para encontrar documentos relacionados com base em consultas de linguagem natural.
Redundância e Tolência a Falhas
Além disso, é importante lembrar que os usuários podem não sempre buscar exatamente o que desejam. Por isso, é essencial implementar a tolerância a falhas na busca, para que o sistema possa retornar resultados relevantes mesmo quando a consulta não é precisa. Isso pode ser feito criando sistemas de busca que possam lidar com erros e imperfeições nas consultas.
Em resumo, a tecnologia de vetores embutidos e databases está revolucionando a forma como fazemos buscas e processamos dados. Com essa tecnologia, podemos criar sistemas de busca mais eficientes e precisos, que possam lidar com grandes quantidades de dados e não estão limitados pelas restrições de busca tradicionais.