Tutto ciò che riguarda i database vettoriali – la loro importanza, gli embedding vettoriali e i migliori database vettoriali per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)

Tutto sui database vettoriali importanza, embedding e i migliori per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno mostrato una crescita immensa e progressi negli ultimi tempi. Il campo dell’Intelligenza Artificiale sta prosperando con ogni nuovo rilascio di questi modelli. Dall’istruzione e la finanza alla sanità e ai media, i modelli LLM stanno contribuendo a quasi tutti i settori. I famosi LLM come GPT, BERT, PaLM e LLaMa stanno rivoluzionando l’industria dell’IA imitando gli esseri umani. Il noto chatbot chiamato ChatGPT, basato sull’architettura GPT e sviluppato da OpenAI, imita gli esseri umani generando contenuti accurati e creativi, rispondendo alle domande, riassumendo paragrafi testuali massicci e traducendo il linguaggio.

Cosa sono i database di vettori?

Un nuovo e unico tipo di database che sta guadagnando enorme popolarità nei campi dell’IA e dell’apprendimento automatico è il database di vettori. Diversamente dai tradizionali database relazionali, che erano inizialmente destinati a memorizzare dati tabulari in righe e colonne, e dai più recenti database NoSQL come MongoDB, che memorizzano i dati in documenti JSON, i database di vettori sono diversi per natura. Questo perché gli incorporamenti di vettori sono l’unico tipo di dati che un database di vettori è destinato a memorizzare e recuperare.

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I modelli linguistici di grandi dimensioni e tutte le nuove applicazioni dipendono dall’incorporamento di vettori e dai database di vettori. Questi database sono database specializzati creati per la memorizzazione e la manipolazione efficace di dati vettoriali. I dati vettoriali, che utilizzano punti, linee e poligoni per descrivere oggetti nello spazio, vengono spesso utilizzati in una varietà di settori, tra cui computer grafica, apprendimento automatico e sistemi informativi geografici.

Un database di vettori si basa sull’incorporamento di vettori, che è un tipo di codifica dei dati che trasporta informazioni semantiche che aiutano i sistemi di intelligenza artificiale nell’interpretazione dei dati e nel mantenimento della memoria a lungo termine. Questi incorporamenti sono le versioni condensate dei dati di addestramento che vengono prodotte come parte del processo di apprendimento automatico. Servono come un filtro utilizzato per eseguire nuovi dati durante la fase di inferenza dell’apprendimento automatico.

Nei database di vettori, le qualità geometriche dei dati vengono utilizzate per organizzarli e memorizzarli. Ogni elemento è identificato dalle sue coordinate nello spazio e da altre proprietà che ne danno le caratteristiche. Ad esempio, un database di vettori potrebbe essere utilizzato per registrare dettagli su città, autostrade, fiumi e altre caratteristiche geografiche in un’applicazione GIS.

Vantaggi dei database di vettori

1. Indicizzazione spaziale – I database di vettori utilizzano tecniche di indicizzazione spaziale come R-tree e Quad-tree per consentire il recupero dei dati basato su relazioni geografiche, come la vicinanza e la limitazione, il che rende i database di vettori migliori rispetto ad altri database.

1. Indicizzazione multidimensionale: I database di vettori possono supportare l’indicizzazione su ulteriori qualità dei dati vettoriali oltre all’indicizzazione spaziale, consentendo la ricerca e il filtraggio efficaci basati su attributi non spaziali.

1. Operazioni geometriche: I database di vettori hanno spesso un supporto integrato per operazioni geometriche come intersezione, bufferizzazione e calcoli di distanza, che è importante per attività come l’analisi spaziale, il routing e la visualizzazione delle mappe.

1. Integrazione con i Sistemi Informativi Geografici (GIS): Per gestire ed analizzare in modo efficiente i dati spaziali, i database di vettori vengono spesso utilizzati in combinazione con software e strumenti GIS.

I migliori database di vettori per la costruzione di LLM

Nel caso dei modelli linguistici di grandi dimensioni, un database di vettori sta diventando popolare, con la sua principale applicazione che consiste nella memorizzazione degli incorporamenti di vettori che risultano dall’addestramento del LLM.

1. Pinecone – Pinecone è un potente database di vettori che si distingue per le sue eccezionali prestazioni, scalabilità e capacità di gestire dati complessi. È perfetto per applicazioni che richiedono accesso istantaneo a vettori e aggiornamenti in tempo reale, poiché è progettato per eccellere nel recupero rapido ed efficiente dei dati.

1. DataStax – AstraDB, un database di vettori di DataStax, è disponibile per accelerare lo sviluppo delle applicazioni. AstraDB semplifica e accelera la costruzione di app integrandosi con le operazioni di Cassandra e lavorando con AppCloudDB. Semplifica il processo di sviluppo eliminando la necessità di laboriose configurazioni e consente agli sviluppatori di scalare automaticamente le applicazioni su varie infrastrutture cloud.

1. MongoDB – La funzione di ricerca vettoriale di Atlas di MongoDB è un importante avanzamento nell’integrazione di intelligenza artificiale generativa e ricerca semantica nelle applicazioni. Con l’inclusione delle capacità di ricerca vettoriale, MongoDB consente agli sviluppatori di lavorare con l’analisi dei dati, i sistemi di raccomandazione e l’elaborazione del linguaggio naturale. Atlas Vector Search permette agli sviluppatori di eseguire ricerche sui dati non strutturati in modo facile, fornendo la possibilità di generare incorporamenti di vettori utilizzando modelli di apprendimento automatico preferiti come OpenAI o Hugging Face e memorizzarli direttamente in MongoDB Atlas.

1. Vespa – Vespa.ai è un potente database vettoriale con capacità di analisi in tempo reale e restituzione rapida delle query, rendendolo uno strumento utile per le aziende che hanno bisogno di gestire i dati in modo rapido ed efficace. La sua alta disponibilità dei dati e la tolleranza ai guasti sono due dei suoi principali vantaggi.

1. Milvus – Un sistema di database vettoriale chiamato Milvus è stato creato principalmente per gestire dati complessi in modo efficace. Fornisce un recupero e un’analisi dei dati veloci, rendendolo una soluzione ideale per applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale e insight immediati. La capacità di Milvus di gestire con successo grandi set di dati è uno dei suoi principali vantaggi.

In conclusione, i database vettoriali offrono potenti capacità per la gestione e l’analisi dei dati vettoriali, rendendoli strumenti essenziali in vari settori e applicazioni che coinvolgono informazioni spaziali.