Evolução da Busca e Introdução ao Quadrant
A busca tradicional baseada em palavras-chave não é mais suficiente para lidar com a grande quantidade de dados não estruturados na internet. É aí que entram em cena os motores de busca de vetores, como o Quadrant, que permitem recursos como sistemas de recomendação comuns em websites de comércio eletrônico e plataformas de vídeo.
Similaridade e Busca de Vetores
A busca de similaridade envolve encontrar itens ou respostas semelhantes a uma consulta. Isso é alcançado através de modelos de similaridade treinados por meio de aprendizado de máquina, que podem ser obtidos em websites como o Hugging Face. É fundamental escolher um modelo treinado em dados semelhantes ao domínio específico de uso.
Armazenamento e Busca de Vetores
Um motor de busca de vetores armazena vetores de embeddings e realiza buscas para encontrar os vetores mais semelhantes a um vetor de entrada. O Quadrant é um exemplo de motor de busca de vetores que pode ser interagido por meio de uma API HTTP/JSON ou gRPC.
Otimização de Performance
Para melhorar a eficiência das buscas de vetores, é possível utilizar índices especializados, como o algoritmo Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW), que separa links em diferentes camadas com base na escala de comprimento, permitindo buscas de nearest neighbors eficientes. Além disso, é possível utilizar instruções SIMD para aproveitar ao máximo a capacidade de processamento dos processadores.
Desafios e Melhores Práticas
Ao trabalhar com sistemas distribuídos, é fundamental ter cuidado com a implementação, testes e registro de logs. Além disso, é importante considerar a concorrência e o design de sistemas distribuídos. O uso de algoritmos de consenso, como o Raft, é fundamental para garantir a consistência de dados em um sistema distribuído.
Ao longo dessas discussões, ficou claro que os motores de busca de vetores são ferramentas poderosas para lidar com a grande quantidade de dados não estruturados, mas também apresentam desafios significativos em termos de implementação e otimização. É fundamental ter cuidado com a escolha do modelo de similaridade, a implementação de índices especializados e a consideração da concorrência e do design de sistemas distribuídos.