Todo sobre las bases de datos vectoriales su importancia, incrustaciones vectoriales y las mejores bases de datos vectoriales para modelos de lenguaje grandes (LLMs).
Resumen Importancia y tipos de bases de datos vectoriales para LLMs.
Los Modelos de Lenguaje Grandes han mostrado un crecimiento inmenso y avances en tiempos recientes. El campo de la Inteligencia Artificial está en auge con cada nueva versión de estos modelos. Desde la educación y las finanzas hasta la atención médica y los medios de comunicación, los LLM están contribuyendo en casi todos los dominios. Los famosos LLM como GPT, BERT, PaLM y LLaMa están revolucionando la industria de la IA imitando a los humanos. El conocido chatbot llamado ChatGPT, basado en la arquitectura GPT y desarrollado por OpenAI, imita a los humanos generando contenido preciso y creativo, respondiendo preguntas, resumiendo párrafos de texto masivos y traducción de idiomas.
¿Qué son las Bases de Datos Vectoriales?
Un nuevo y único tipo de base de datos que está ganando una inmensa popularidad en los campos de IA y Aprendizaje Automático es la base de datos vectorial. A diferencia de las bases de datos relacionales convencionales, que inicialmente se pretendían para almacenar datos tabulares en filas y columnas, y las bases de datos NoSQL más recientes como MongoDB, que almacenan datos en documentos JSON, las bases de datos vectoriales son diferentes en su naturaleza. Esto se debe a que los vectores incrustados son el único tipo de datos que se pretende almacenar y recuperar en una base de datos vectorial.
Los Modelos de Lenguaje Grandes y todas las nuevas aplicaciones dependen de la incrustación vectorial y las bases de datos vectoriales. Estas bases de datos son bases de datos especializadas hechas para el almacenamiento y manipulación efectiva de datos vectoriales. Los datos vectoriales, que utilizan puntos, líneas y polígonos para describir objetos en el espacio, se utilizan con frecuencia en una variedad de industrias, incluyendo gráficos por computadora, Aprendizaje Automático y Sistemas de Información Geográfica.
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Una base de datos vectorial se basa en la incrustación vectorial, que es un tipo de codificación de datos que lleva información semántica que ayuda a los sistemas de IA a interpretar los datos y mantener la memoria a largo plazo. Estas incrustaciones son versiones condensadas de los datos de entrenamiento que se producen como parte del proceso de ML. Sirven como un filtro utilizado para ejecutar nuevos datos durante la fase de inferencia del aprendizaje automático.
En las bases de datos vectoriales, las cualidades geométricas de los datos se utilizan para organizarlos y almacenarlos. Cada elemento se identifica por sus coordenadas en el espacio y otras propiedades que le dan sus características. Una base de datos vectorial, por ejemplo, podría utilizarse para registrar detalles sobre ciudades, carreteras, ríos y otros elementos geográficos en una aplicación SIG.
Ventajas de las bases de datos vectoriales
- Indexación Espacial: Las bases de datos vectoriales utilizan técnicas de indexación espacial como árboles R y árboles Quad para permitir la recuperación de datos basada en relaciones geográficas, como la proximidad y la confinación, lo que hace que las bases de datos vectoriales sean mejores que otras bases de datos.
- Indexación Multidimensional: Las bases de datos vectoriales pueden admitir la indexación en características adicionales de datos vectoriales además de la indexación espacial, lo que permite una búsqueda y filtrado efectivos basados en atributos no espaciales.
- Operaciones Geométricas: Las bases de datos vectoriales suelen tener soporte incorporado para operaciones geométricas como la intersección, el almacenamiento en búfer y los cálculos de distancia, lo que es importante para tareas como el análisis espacial, el enrutamiento y la visualización de mapas.
- Integración con Sistemas de Información Geográfica (SIG): Las bases de datos vectoriales se utilizan con frecuencia en conjunto con software y herramientas SIG para manejar y analizar eficientemente datos espaciales.
Las mejores bases de datos vectoriales para construir LLMs
En el caso de los Modelos de Lenguaje Grandes, una base de datos vectorial está ganando popularidad, siendo su principal aplicación el almacenamiento de vectores incrustados que resultan del entrenamiento del LLM.
- Pinecone: Pinecone es una sólida base de datos vectorial que se destaca por su rendimiento excepcional, escalabilidad y capacidad para manejar datos complicados. Es perfecto para aplicaciones que demandan acceso instantáneo a vectores y actualizaciones en tiempo real, ya que está diseñado para sobresalir en la recuperación rápida y eficiente de datos.
- DataStax: AstraDB, una base de datos vectorial de DataStax, está disponible para acelerar el desarrollo de aplicaciones. AstraDB agiliza y acelera la construcción de aplicaciones al integrarse con operaciones de Cassandra y trabajar con AppCloudDB. Simplifica el proceso de desarrollo al eliminar la necesidad de actualizaciones de configuración laboriosas y permite a los desarrolladores escalar aplicaciones automáticamente en diversas infraestructuras en la nube.
- MongoDB: La función de búsqueda vectorial de Atlas de MongoDB es un avance significativo en la integración de IA generativa y búsqueda semántica en aplicaciones. Con la incorporación de capacidades de búsqueda vectorial, MongoDB permite a los desarrolladores trabajar con análisis de datos, sistemas de recomendación y Procesamiento del Lenguaje Natural. Atlas Vector Search permite a los desarrolladores realizar búsquedas en datos no estructurados sin esfuerzo, lo que proporciona la capacidad de generar vectores incrustados utilizando modelos de aprendizaje automático preferidos como OpenAI o Hugging Face y almacenarlos directamente en MongoDB Atlas.
- Vespa – Vespa.ai es una potente base de datos vectorial con capacidades de análisis en tiempo real y rápidas respuestas a consultas, lo que la convierte en una herramienta útil para empresas que necesitan manejar datos de manera rápida y efectiva. Su alta disponibilidad de datos y tolerancia a fallos son dos de sus principales ventajas.
- Milvus – Se creó un sistema de base de datos vectoriales llamado Milvus principalmente para gestionar datos complejos de manera efectiva. Proporciona una rápida recuperación y análisis de datos, lo que lo convierte en una gran solución para aplicaciones que requieren procesamiento en tiempo real y conocimientos instantáneos. La capacidad de Milvus para manejar con éxito grandes conjuntos de datos es una de sus principales ventajas.
En conclusión, las bases de datos vectoriales proporcionan capacidades poderosas para gestionar y analizar datos vectoriales, lo que las convierte en herramientas esenciales en diversas industrias y aplicaciones que involucran información espacial.
