Iniciando com Banco de dados Vetoriais

Quando a gente acha que está ficando bom em algo, surge uma nova tecnologia, que nos faz voltar a estudar. Mas dessa vez é um pouco mais fácil, já que é um assunto que pelo menos eu gosto muito: Banco de dados! Se você também gosta desse tema e quer aprender o básico de banco de dados vetorial… esse artigo é pra você !

O que é um banco de dados vetorial?

Um banco de dados vetorial é uma categoria que indexa e armazena vetores de embeddings, proporcionando uma busca eficiente. Esses bancos têm a capacidade de salvar, modificar, excluir e recuperar dados, oferecendo uma abordagem inovadora para o gerenciamento de informações.

O que é um Embedding?

Os embeddings, por sua vez, são vetores de textos gerados por modelos de IA. Estes possuem diversas características, tornando sua representação um desafio devido à complexidade. Em contextos como inteligência artificial e aprendizado de máquina, essas características representam diferentes dimensões dos dados, essenciais para discernir padrões, relações e estruturas subjacentes. Em síntese, trata-se de uma maneira de armazenar dados e seus significados, conferindo uma dimensão semântica única.

Por que isso é importante?

A representação de dados vetoriais, enriquecida com informações semânticas, é crucial para que a inteligência artificial adquira compreensão e mantenha uma memória de longo prazo. Isso se revela fundamental na execução de tarefas complexas, permitindo à IA extrair insights valiosos a partir do vasto conjunto de dados com os quais interage.

Mas onde eu vou usar isso? Imagine o cenário em que você está desenvolvendo uma inteligência artificial para sua empresa, necessitando que ela mantenha em sua memória informações cruciais, como políticas, dados de produtos, preços, clientes, entre outros. Portanto, para conferir a essa IA uma memória eficiente, a escolha por um banco de dados vetorial torna-se essencial.

Imagem gerada pelo DALL-E, representando uma mulher dando memória para um robô.

Por onde começar?

Para dar os primeiros passos nesse universo, a escolha do banco de dados adequado é crucial. Dentre as opções disponíveis, algumas se destacam:

• Pinecone: Desenvolvido por uma startup, é de fácil aprendizado, possibilitando testes gratuitos.
• Qdrant: Uma opção open-source, demandando a configuração de um docker para execução local, porém, oferece uma gama completa de funcionalidades.
• Azure Search: Uma excelente escolha para usuários da Azure que buscam uma opção enterprise.
• Redis: Reconhecido por sua capacidade incontestável, o Redis, além de suas aplicações em outras estruturas de dados, oferece também um banco vetorial.

Em síntese, os bancos de dados vetoriais representam uma evolução significativa no campo da gestão de informações. Sua capacidade de representar dados de forma semântica e eficiente torna-os uma ferramenta indispensável para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial robustos. Ao escolher o banco de dados vetorial adequado e compreender a importância dessa abordagem, estamos preparados para adentrar no futuro dos dados, capacitando nossas criações tecnológicas a alcançarem novos patamares de compreensão e desempenho.

Rafael Dourado é BR Operations Manager da Programmers. Sua principal atuação é garantir a satisfação de ponta a ponta dos clientes para abraçar essa revolução tecnológica. Com 15 anos de experiência atuando no universo de software e analytics, ele é apaixonado por IA por acreditar no seu poder transformador. Nos momentos de lazer, Rafael gosta de praticar xadrez com sua filha.