Mas o que são vetores e como eles funcionam? Em essência, um vetor é um array de números que pode representar objetos complexos como palavras, frases, imagens e arquivos de áudio em um espaço de alta dimensionalidade chamado embedding. Isso permite que objetos semelhantes sejam agrupados, tornando-os úteis em aplicações como sistemas de recomendação, motores de busca e geração de texto.
Os bancos de dados de vetores armazenam essas matrizes de números agrupadas com base na semelhança, permitindo consultas com uma latência extremamente baixa. Isso os torna ideais para aplicações impulsionadas por inteligência artificial. Por exemplo, o Chroma permite criar uma função de incorporação em JavaScript e consultar o banco de dados com facilidade.
Além disso, os bancos de dados de vetores podem estender modelos de linguagem grandes (LLMs) com memória de longo prazo, permitindo que eles recuperem dados históricos e atualizem o contexto. Isso pode ser integrado com ferramentas como Langchain, que combina vários LLMs juntos.
No final do vídeo, o apresentador menciona os principais repositórios em tendência no GitHub, que incluem projetos que visam criar inteligência artificial geral usando bancos de dados de vetores e LLMs. Ele mesmo brinca que pode se tornar obsoleto como engenheiro de prompt.
Em resumo, os bancos de dados de vetores estão revolucionando a forma como lidamos com dados complexos e estão abrindo oportunidades emocionantes para aplicações impulsionadas por inteligência artificial.