Cosa sono i database vettoriali e perché sono importanti per gli LLM?

What are vector databases and why are they important for LLMs?

I grandi modelli di linguaggio (LLM) attualmente hanno il mondo dell’AI in una stretta mortale. È essenziale capire perché i database di vettori sono importanti per i LLM.

Mentre stai scorrendo la tua timeline su Twitter, LinkedIn o i feed delle notizie – probabilmente stai vedendo qualcosa su chatbot, LLM e GPT. Molte persone parlano di LLM, poiché ne vengono rilasciati di nuovi ogni settimana.

Poiché attualmente viviamo in mezzo alla rivoluzione dell’IA, è importante capire che molte di queste nuove applicazioni si basano sull’incorporamento di vettori. Quindi impariamo di più sui database vettoriali e su perché sono importanti per LLM.

Cos’è un database vettoriale?

Definiamo innanzitutto l’incorporamento di vettori. L’incorporamento di vettori è un tipo di rappresentazione dei dati che porta informazioni semantiche che aiutano i sistemi AI a comprendere meglio i dati e a mantenere la memoria a lungo termine. Con qualsiasi cosa nuova che stai cercando di imparare, gli elementi importanti sono la comprensione dell’argomento e la sua memorizzazione.

L’incorporamento è generato da modelli AI, come LLM che contengono un gran numero di funzionalità che rendono difficile la loro rappresentazione. L’incorporamento rappresenta le diverse dimensioni dei dati, per aiutare i modelli AI a comprendere le diverse relazioni, i modelli e le strutture nascoste.

L’incorporamento vettoriale utilizzando i tradizionali database basati su scalari è una sfida, in quanto non può gestire o stare al passo con la scala e la complessità dei dati. Con tutta la complessità che deriva dall’incorporamento di vettori, puoi immaginare il database specializzato di cui ha bisogno. Ecco dove entrano in gioco i database vettoriali.

I database vettoriali offrono capacità di archiviazione e interrogazione ottimizzate per la struttura unica dell’incorporamento di vettori. Forniscono facilmente la ricerca, l’elevata efficienza, la scalabilità e il recupero dei dati attraverso la comparazione dei valori e la ricerca delle somiglianze tra loro.

Sembra fantastico, giusto? C’è una soluzione per gestire la complessa struttura dell’incorporamento di vettori. Sì, ma no. I database vettoriali sono molto difficili da implementare.

Fino ad ora, i database vettoriali erano utilizzati solo dalle grandi aziende tecnologiche che avevano la capacità non solo di svilupparli, ma anche di gestirli. I database vettoriali sono costosi, quindi assicurarsi che siano calibrati correttamente è importante per fornire elevate prestazioni.

Come funzionano i database vettoriali?

Quindi ora sappiamo qualcosa sull’incorporamento di vettori e sui database, andiamo a vedere come funziona.

Iniziamo con un esempio semplice di gestione di un LLM come ChatGPT. Il modello ha grandi volumi di dati con molto contenuto e ci fornisce l’applicazione ChatGPT.

Quindi andiamo attraverso i passaggi.

  1. Come utente, inserirai la tua richiesta nell’applicazione.
  2. La tua richiesta viene quindi inserita nel modello di incorporamento che crea incorporamenti di vettori in base al contenuto che vogliamo indicizzare.
  3. L’incorporamento di vettori passa quindi al database vettoriale, riguardante il contenuto da cui è stato creato l’incorporamento.
  4. Il database vettoriale produce un output e lo invia all’utente come risultato della query.

Quando l’utente continua a effettuare query, passerà attraverso lo stesso modello di incorporamento per creare incorporamenti per interrogare quel database per incorporamenti di vettori simili. Le somiglianze tra gli incorporamenti di vettori si basano sul contenuto originale, dal quale è stato creato l’incorporamento.

Vuoi saperne di più su come funziona il database vettoriale? Impariamone di più.

I database tradizionali funzionano con la memorizzazione di stringhe, numeri, ecc. in righe e colonne. Quando si effettuano query da database tradizionali, si effettuano query per righe che corrispondono alla nostra richiesta. Tuttavia, i database vettoriali funzionano con vettori anziché con stringhe, ecc. I database vettoriali applicano anche una metrica di somiglianza che viene utilizzata per aiutare a trovare il vettore più simile alla query.

Un database vettoriale è composto da diversi algoritmi che tutti aiutano nella ricerca del vicino più prossimo approssimato (ANN). Ciò viene fatto tramite hashing, ricerca basata su grafi o quantizzazione che vengono assemblati in una pipeline per recuperare i vicini di un vettore interrogato.

I risultati si basano su quanto è vicino o approssimativo alla query, quindi gli elementi principali considerati sono l’accuratezza e la velocità. Se l’output della query è lento, più accurato sarà il risultato.

I tre principali stadi che una query di database vettoriale attraversa sono:

1. Indicizzazione

Come spiegato nell’esempio precedente, una volta che il vettore di incorporamento si sposta nel database vettoriale, utilizza una serie di algoritmi per mappare il vettore di incorporamento alle strutture dati per una ricerca più veloce.

2. Interrogazione

Dopo aver completato la ricerca, il database vettoriale confronta il vettore interrogato con i vettori indicizzati, applicando la metrica di similarità per trovare il vicino più vicino.

3. Post-elaborazione

A seconda del database vettoriale utilizzato, il database vettoriale elaborerà il vicino più vicino finale per produrre un output finale per la query. Inoltre, potrebbe riordinare i vicini più vicini per riferimenti futuri.

Conclusione

Mentre continuiamo a vedere l’IA crescere e nuovi sistemi rilasciati ogni settimana, la crescita dei database vettoriali sta svolgendo un ruolo importante. I database vettoriali hanno consentito alle aziende di interagire in modo più efficace con ricerche di similarità accurate, fornendo output migliori e più rapidi per gli utenti.

Quindi la prossima volta che inserisci una query in ChatGPT o Google Bard, pensa al processo che attraversa per produrre un risultato per la tua query.

Nisha Arya è una scienziata dei dati, una scrittrice tecnica freelance e una responsabile della community presso Nisoo. È particolarmente interessata a fornire consigli o tutorial sulla carriera della scienza dei dati e conoscenze basate sulla teoria intorno alla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare della longevità della vita umana. Un appassionato studente, che cerca di ampliare le proprie conoscenze tecnologiche e di scrittura, aiutando nel frattempo a guidare gli altri.