A ciência por trás da pesquisa vetorial: como ela transforma a recuperação de informações

O crescimento exponencial de dados nos data centers e repositórios online atuais inaugurou uma nova era de desafios de gerenciamento de informações para as organizações. Além da capacidade de armazenamento, a recuperação eficiente deste vasto conjunto de Big Data tornou-se uma preocupação primordial. Os algoritmos de pesquisa vetorial surgiram como uma solução transformadora, permitindo que as organizações naveguem nesse dilúvio de dados de maneira eficaz. Este artigo investiga o impacto revolucionário da pesquisa vetorial, revolucionando a forma como acessamos e aproveitamos os dados na web.

Como funciona a pesquisa vetorial?

Agora que temos uma ideia do que é big data e pesquisa vetorial, vamos ver como funciona exatamente.

Mecanismos de pesquisa vetorial - conhecidos como banco de dados vetorial , pesquisa semântica ou cosseno - encontram os vizinhos mais próximos de uma determinada consulta (vetorizada).

Existem basicamente três métodos para o algoritmo de busca vetorial, vamos discutir cada um deles um por um.

Incorporação de vetores

Não seria simples armazenar dados em um único formato? Pensando nisso, um banco de dados com pontos de dados em um formato fixo tornará muito mais fácil e eficiente a realização de operações e cálculos no banco de dados. Na pesquisa vetorial, a incorporação de vetores é a forma como se pode fazer isso. Embeddings de vetores são a representação numérica de dados e contexto relacionado, armazenados em vetores de alta dimensão (densos).

Pontuação de similaridade

Outro método de pesquisa vetorial que simplifica a comparação de dois conjuntos de dados é a pontuação de similaridade. A ideia da pontuação de similaridade é que, se dois pontos de dados forem semelhantes, sua representação vetorial também será semelhante. Ao indexar consultas e documentos com incorporações de vetores, você encontra documentos semelhantes aos vizinhos mais próximos da sua consulta.

Algoritmo RNA

O algoritmo RNA é outro método para explicar a semelhança entre dois conjuntos de dados. A razão pela qual o algoritmo RNA é eficiente é porque ele sacrifica a precisão perfeita em troca da execução eficiente em espaços de incorporação de alta dimensão, em escala. Isso prova ser eficaz em relação aos algoritmos tradicionais do vizinho mais próximo, como o algoritmo k-vizinho mais próximo (kNN), que leva a tempos de execução excessivos e esgota os recursos computacionais.

Pesquisa vetorial versus pesquisa tradicional

Observar uma análise detalhada e diferenciadora da pesquisa vetorial e da pesquisa tradicional fornecerá uma maneira de entender melhor como a pesquisa vetorial revolucionou os algoritmos de pesquisa e a recuperação de informações.

Como são criadas as representações vetoriais para itens de dados?

É muito bom que os algoritmos de pesquisa vetorial sejam a maneira nova e mais rápida de recuperar informações na web, mas como exatamente um item de dados é representado como um vetor no banco de dados? Os modelos de espaço vetorial são o que possibilita aos engenheiros de dados armazenar itens de dados como vetores em um espaço multidimensional.

A seleção de um modelo de espaço vetorial apropriado é crucial, pois uma escolha errada pode levar à imprecisão e ineficiência nos dados.

O processo de transformação vetorial para itens de dados varia dependendo do tipo de dados. Aqui está uma breve explicação de como vários itens de dados são transformados em vetores.

Dados de texto

• Para começar a transformar dados de texto em vetores, o texto deve ser tokenizado, ou seja, o texto deve ser dividido em unidades menores, como palavras ou frases.
• A seguir vêm algumas etapas de pré-processamento de texto, como lematização e lematização.
• Na próxima etapa, esses tokens são convertidos em vetores numéricos.

Dados de imagem

• Para mapear imagens como vetores, os recursos da imagem precisam ser extraídos. Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são alguns modelos de aprendizado profundo bem conhecidos que são usados ​​para extrair recursos de imagens de alta definição.
• Esses recursos são necessariamente as bordas, texturas e formas de uma imagem.
• Esses recursos podem então ser facilmente convertidos em contrapartes numéricas como vetores.

Dados Estruturados

• Outra variação de dados são os dados estruturados, que geralmente são armazenados na forma de linhas e colunas.
• A extração de recursos deste formato é feita escolhendo as colunas mais informativas do conjunto de dados.
• Os valores numéricos recuperados precisam ser comprimidos em um intervalo viável e, para isso, a normalização é aplicada aos dados numéricos antes de mapeá-los em um vetor.

Tendências Futuras na Pesquisa de Vetores

Com os desenvolvimentos consistentes no campo da IA ​​e do aprendizado de máquina, toda essa ciência de algoritmos de pesquisa vetorial e aprendizado de máquina só vai se expandir ainda mais. Gerenciar grandes blocos de dados, também conhecidos como Big Data, é o verdadeiro desafio para a maioria das organizações atualmente. O campo da pesquisa vetorial e os algoritmos de pesquisa correspondentes cuidarão de todas essas preocupações em um futuro próximo.

Alguns dos conceitos novos e avançados que poderemos ver nas tendências futuras da Pesquisa vetorial são:

1. Pesquisa Multimodal
2. Pesquisa intermodal
3. Modelos Híbridos
4. Aprendizagem rápida
5. IA explicável
6. Aprendizagem Federada
7. Personalização Aprimorada
8. Integração com Gráficos de Conhecimento
9. Pesquisa Semântica de Código
10. Pesquisa por voz e conversação
11. IA ética e justiça

Considerações Éticas com IA

Preste atenção ao último ponto mencionado nas tendências futuras para Pesquisa Vetorial. Embora a IA possa ser realmente útil para alcançar eficiência e precisão, é necessária uma investigação adequada para manter as atividades éticas sob controle. Recentemente, o CEO da OpenAI, Sam Altman, sugeriu que agora é o momento certo para nomear um comitê que será responsável por verificar se as práticas de IA realizadas são éticas ou não. As implicações éticas relacionadas com a pesquisa de vetores envolvem preocupações com a privacidade e preconceitos nos resultados. Somente quando estes aspectos éticos são levados em consideração podemos realmente dizer que a IA é realmente “inteligente”. Para isso, as melhores práticas para abordar estas questões éticas devem ser apresentadas e implementadas.