La ciencia detrás de la búsqueda de vectores: cómo transforma la recuperación de información

El crecimiento exponencial de los datos en los centros de datos y repositorios en línea actuales ha marcado el comienzo de una nueva era de desafíos de gestión de la información para las organizaciones. Más allá de la pura capacidad de almacenamiento, la recuperación eficiente de este vasto conjunto de Big Data se ha convertido en una preocupación primordial. Los algoritmos de búsqueda vectorial han surgido como una solución transformadora que permite a las organizaciones navegar esta avalancha de datos de manera efectiva. Este artículo profundiza en el impacto revolucionario de la búsqueda vectorial, que revoluciona la forma en que accedemos y aprovechamos los datos en la web.

¿Cómo funciona la búsqueda vectorial?

Ahora que tenemos una idea de qué es big data y búsqueda vectorial, veamos cómo funciona exactamente.

Los motores de búsqueda de vectores, conocidos como búsqueda de bases de datos vectoriales , semántica o de coseno, encuentran los vecinos más cercanos a una consulta determinada (vectorizada).

Básicamente, existen tres métodos para el algoritmo de búsqueda de vectores; analicemos cada uno de ellos uno por uno.

Incrustación de vectores

¿No sería sencillo almacenar datos en una sola forma? Pensándolo bien, una base de datos que tenga puntos de datos en una forma fija hará que sea mucho más fácil y eficiente realizar operaciones y cálculos en la base de datos. En la búsqueda de vectores, la incrustación de vectores es la forma de hacerlo. Las incrustaciones de vectores son la representación numérica de datos y el contexto relacionado, almacenados en vectores de alta dimensión (densos).

Puntuación de similitud

Otro método de búsqueda vectorial que simplifica la comparación de dos conjuntos de datos es la puntuación de similitud. La idea de la puntuación de similitud es que si dos puntos de datos son similares, su representación vectorial también será similar. Al indexar consultas y documentos con incrustaciones de vectores, encontrará documentos similares a los vecinos más cercanos de su consulta.

Algoritmo RNA

El algoritmo ANN es otro método más para tener en cuenta la similitud entre dos conjuntos de datos. La razón por la que el algoritmo ANN es eficiente es porque sacrifica una precisión perfecta a cambio de ejecutarse de manera eficiente en espacios de incrustación de alta dimensión, a escala. Esto demuestra ser efectivo en relación con los algoritmos tradicionales del vecino más cercano, como el algoritmo k-vecino más cercano (kNN), que conduce a tiempos de ejecución excesivos y agota los recursos computacionales.

Búsqueda vectorial versus búsqueda tradicional

Analizar un análisis diferenciador detallado entre la búsqueda vectorial y la búsqueda tradicional proporcionará una manera de comprender mejor cómo la búsqueda vectorial ha revolucionado los algoritmos de búsqueda y la recuperación de información.

¿Cómo se crean las representaciones vectoriales para elementos de datos?

Está muy bien que los algoritmos de búsqueda vectorial sean la forma nueva y más rápida de recuperar información en la web, pero ¿cómo se representa exactamente un elemento de datos como un vector en la base de datos? Los modelos de espacio vectorial son los que hacen posible que los ingenieros de datos almacenen elementos de datos como vectores en un espacio multidimensional.

La selección de un modelo de espacio vectorial apropiado es crucial ya que una elección incorrecta podría generar inexactitud e ineficiencia en los datos.

El proceso de transformación vectorial de elementos de datos varía según su tipo de datos. A continuación se ofrece una breve explicación de cómo se transforman varios elementos de datos en vectores.

Datos de texto

• Para comenzar a transformar datos de texto en un vector, el texto debe estar tokenizado, es decir, el texto debe dividirse en unidades más pequeñas, como palabras o frases.
• Luego vienen algunos pasos de preprocesamiento de texto, como la derivación y la lematización.
• En el siguiente paso, estos tokens se convierten en vectores numéricos.

Datos de imagen

• Para mapear imágenes como vectores, es necesario extraer las características de la imagen. Las redes neuronales convolucionales (CNN) son algunos modelos de aprendizaje profundo bien conocidos que se utilizan para extraer características de imágenes de alta definición.
• Estas características son necesariamente los bordes, texturas y formas de una imagen.
• Luego, estas características se pueden convertir fácilmente en contrapartes numéricas como vectores.

Datos estructurados

• Otra variación de los datos son los datos estructurados que generalmente se almacenan en forma de filas y columnas.
• La extracción de características de este formato se realiza eligiendo las columnas más informativas del conjunto de datos.
• Los valores numéricos que se recuperan deben reducirse a un rango viable y, para ello, se aplica la normalización a los datos numéricos antes de asignarlos a un vector.

Tendencias futuras en la búsqueda de vectores

Con los constantes desarrollos en el campo de la IA y el aprendizaje automático, toda esta ciencia de la búsqueda de vectores y los algoritmos de aprendizaje automático solo se expandirá más. Gestionar grandes cantidades de datos, también conocidos como Big Data, es el verdadero desafío para la mayoría de las organizaciones en la actualidad. El campo de la búsqueda vectorial y los algoritmos de búsqueda correspondientes se ocuparán de todas estas preocupaciones en un futuro próximo.

Algunos de los conceptos nuevos y avanzados que podríamos ver en las tendencias futuras cercanas de la búsqueda vectorial son:

1. Búsqueda multimodal
2. Búsqueda multimodal
3. Modelos híbridos
4. Aprendizaje en pocas oportunidades
5. IA explicable
6. Aprendizaje federado
7. Personalización mejorada
8. Integración con gráficos de conocimiento
9. Búsqueda semántica de código
10. Búsqueda por voz y conversacional
11. IA ética y equidad

Consideraciones éticas con la IA

Preste atención al último punto mencionado en las tendencias futuras de Vector Search. Si bien la IA puede ser realmente útil para lograr eficiencia y precisión, se requiere una investigación adecuada para mantener bajo control las actividades éticas. Recientemente, el CEO de OpenAI, Sam Altman, sugirió que es el momento adecuado para nombrar un comité que se encargará de comprobar si las prácticas de IA que se llevan a cabo son éticas o no. Las implicaciones éticas relacionadas con la búsqueda de vectores implican preocupaciones de privacidad y sesgos en los resultados. Sólo cuando se tengan en cuenta estos aspectos éticos podremos decir realmente que la IA es realmente "inteligente". Para hacerlo, se deben presentar e implementar las mejores prácticas para abordar estas cuestiones éticas.