Os 5 principais bancos de dados vetoriais a serem testados em 2024

Os bancos de dados vetoriais, também chamados de bancos de dados vetorizados ou armazenamentos vetoriais, constituem uma categoria de banco de dados especializada, criada para o armazenamento e a recuperação eficientes de vetores de alta dimensão.

No contexto do banco de dados, um vetor denota uma série organizada de valores numéricos que significam uma posição em um espaço multidimensional. Cada componente do vetor corresponde a um recurso ou dimensão distinta.

Esses bancos de dados se mostram particularmente hábeis em lidar com aplicativos que lidam com conjuntos de dados extensos e complexos, abrangendo domínios como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, processamento de imagens e pesquisa de similaridade.

Os bancos de dados relacionais convencionais podem enfrentar desafios ao gerenciar dados de alta dimensão e executar pesquisas de similaridade com eficiência ideal. Consequentemente, os bancos de dados vetoriais surgem como uma alternativa valiosa em tais cenários.

Quais são os principais atributos dos bancos de dados vetoriais?

Os principais atributos dos bancos de dados vetoriais incluem:

Armazenamento otimizado de vetores

Os bancos de dados vetoriais são otimizados para o armazenamento e a recuperação de vetores de alta dimensão, geralmente implementando estruturas de dados e algoritmos especializados.

Pesquisa de similaridade proficiente

Esses bancos de dados são excelentes na realização de pesquisas de similaridade, permitindo que os usuários localizem vetores muito próximos ou similares a um vetor de consulta fornecido com base em métricas predefinidas, como similaridade de cosseno ou distância euclidiana.

Escalabilidade

Os bancos de dados vetoriais são arquitetonicamente projetados para escalonar horizontalmente, facilitando o manuseio eficaz de volumes de dados e consultas substanciais ao distribuir a carga computacional em vários nós.

Suporte para Embeddings

Frequentemente empregados para armazenar embeddings vetoriais gerados por modelos de aprendizado de máquina, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental na representação de dados em um espaço contínuo e denso. Essas incorporações encontram aplicações comuns em tarefas como processamento de linguagem natural e análise de imagens.

Processamento em tempo real

Vários bancos de dados vetoriais são otimizados para processamento em tempo real ou quase real, o que os torna adequados para aplicativos que exigem respostas rápidas e desempenho de baixa latência.

O que é um banco de dados vetorial?

Um banco de dados vetorial é um banco de dados especializado projetado para armazenar dados como vetores multidimensionais que representam vários atributos ou qualidades. Cada informação, como palavras, imagens, sons ou vídeos, é transformada no que chamamos de vetores.

Todas as informações são transformadas nesses vetores usando métodos como modelos de aprendizado de máquina, incorporação de palavras ou técnicas de extração de recursos.

A principal vantagem desse banco de dados está em sua capacidade de localizar e recuperar dados de forma rápida e precisa com base na proximidade ou similaridade de vetores.

Essa abordagem permite pesquisas com base na relevância semântica ou contextual, em vez de depender apenas de correspondências precisas ou critérios específicos, como ocorre nos bancos de dados tradicionais.

Então, digamos que você esteja procurando algo. Com um banco de dados vetorial, você pode:

• Encontre músicas que sejam semelhantes em sua melodia ou ritmo.
• Descubra artigos que tratam de ideias ou temas semelhantes.
• Identifique os gadgets que parecem semelhantes com base em suas características e avaliações.

Como funcionam os bancos de dados vetoriais?

Imagine os bancos de dados tradicionais como tabelas que armazenam coisas simples, como palavras ou números.

Agora, pense nos bancos de dados vetoriais como sistemas super inteligentes que lidam com informações complexas conhecidas como vetores usando métodos de pesquisa exclusivos.

Diferentemente dos bancos de dados comuns que buscam correspondências exatas, os bancos de dados vetoriais adotam uma abordagem diferente. Eles têm como objetivo encontrar a correspondência mais próxima usando medidas especiais de similaridade.

Esses bancos de dados se baseiam em uma técnica de pesquisa fascinante chamada pesquisa ANN (Approximate Nearest Neighbor).

Agora, o ingrediente secreto por trás do funcionamento desses bancos de dados está em algo chamado “embeddings”.

Imagine dados não estruturados, como texto, imagens ou áudio – eles não se encaixam perfeitamente em tabelas.

Portanto, para dar sentido a esses dados em IA ou aprendizado de máquina, eles são transformados em representações baseadas em números usando embeddings.

Redes neurais especiais fazem o trabalho pesado para esse processo de incorporação. Por exemplo, a incorporação de palavras converte palavras em vetores de forma que palavras semelhantes fiquem mais próximas no espaço vetorial.

Essa transformação funciona como um tradutor mágico, permitindo que os algoritmos entendam as conexões e semelhanças entre diferentes itens.

Portanto, pense nos embeddings como uma espécie de tradutor que transforma dados não baseados em números em uma linguagem que os modelos de aprendizado de máquina podem entender.

Essa transformação ajuda esses modelos a identificar padrões e links nos dados com mais eficiência.

Quais são os melhores bancos de dados vetoriais para 2024?

Preparamos uma lista dos 5 principais bancos de dados de vetores para 2024:

1. Pinha

Em primeiro lugar, o pinecone não é de código aberto.

É um banco de dados vetorial baseado em nuvem gerenciado pelos usuários por meio de uma API simples, que não requer configuração de infraestrutura.

A Pinecone permite que os usuários iniciem, gerenciem e aprimorem suas soluções de IA sem o incômodo de lidar com manutenção de infraestrutura, serviços de monitoramento ou correção de problemas de algoritmo.

Essa solução processa rapidamente os dados e permite que os usuários utilizem filtros de metadados e suporte para índices esparsos e densos, garantindo resultados precisos e rápidos em vários requisitos de pesquisa.

Seus principais recursos incluem:

1. Identificação de entradas duplicadas.

1. Rankings de rastreamento.
2. Realização de pesquisas de dados.
3. Classificação de dados.
4. Eliminação de entradas duplicadas.

Para obter mais informações sobre o Pinecone, explore o tutorial “
Dominando bancos de dados vetoriais com Pinecone”
de Moez Ali, disponível no Data Camp.

2. Croma

O Chroma é um banco de dados de incorporação de código aberto projetado para simplificar o desenvolvimento de aplicativos LLM (Large Language Model).

Seu foco principal está em permitir a fácil integração de conhecimentos, fatos e habilidades para os LLMs.

Nossa exploração do Chroma DB destaca sua capacidade de lidar sem esforço com documentos de texto, transformar texto em embeddings e realizar pesquisas de similaridade.

Principais recursos:

• Equipado com várias funcionalidades, como consultas, filtragem, estimativas de densidade e muito mais.
• Suporte para LangChain (Python e JavaScript) e LlamaIndex.
• Utiliza a mesma API que opera em notebooks Python e é dimensionada de forma eficiente para o cluster de produção

Leia mais: O que é a estrutura da API RAG e os LLMs?

3. Weaviate

Ao contrário do Pinecone, o Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto que simplifica o armazenamento de objetos de dados e incorporação de vetores de seus modelos de ML preferidos.

Essa ferramenta versátil é perfeitamente dimensionada para gerenciar bilhões de objetos de dados sem problemas.

Ele executa rapidamente uma pesquisa 10-NN (10-Nearest Neighbors) em milissegundos em milhões de itens.

Os engenheiros o consideram útil para a vetorização de dados durante a importação ou o fornecimento de seus vetores e para a criação de sistemas para tarefas como extração de perguntas e respostas, resumo e categorização.

Principais recursos:

• Módulos integrados para pesquisas orientadas por IA, funcionalidade de perguntas e respostas, fusão de LLMs com seus dados e categorização automatizada.
• Recursos CRUD (criar, ler, atualizar, excluir) abrangentes.
• Nativo da nuvem, distribuído, capaz de escalonar com cargas de trabalho em evolução e compatível com o Kubernetes para uma operação perfeita.
• Facilita a transição suave de modelos ML para MLOps usando esse banco de dados.

4. Qdrant

O Qdrant funciona como um banco de dados de vetores, servindo ao propósito de realizar pesquisas de similaridade de vetores com facilidade.

Ele opera por meio de um serviço de API, facilitando a pesquisa dos vetores de alta dimensão mais intimamente relacionados.

A utilização do Qdrant permite a transformação de codificações ou codificadores de redes neurais em aplicativos robustos para várias tarefas, como correspondência, pesquisa e fornecimento de recomendações. Alguns dos principais recursos do Qdrant incluem:

• API flexível: Fornece especificações OpenAPI v3 juntamente com clientes pré-construídos para várias linguagens de programação.
• Velocidade e precisão: Implementa um algoritmo HNSW personalizado para pesquisas rápidas e precisas.
• Filtragem avançada: Permite a filtragem de resultados com base em cargas úteis de vetores associados, aumentando a precisão dos resultados.
• Suporte a dados diversos: Acomoda diversos tipos de dados, incluindo correspondência de strings, intervalos numéricos, localizações geográficas e muito mais.
• Escalabilidade: Design nativo da nuvem com recursos de dimensionamento horizontal para lidar com cargas de dados cada vez maiores.
• Eficiência: Desenvolvido em Rust, otimiza o uso de recursos por meio do planejamento dinâmico de consultas para aumentar a eficiência.

5. Faiss

Código aberto: Sim

Estrelas do GitHub: 23k

Desenvolvido pelo Facebook AI Research, o Faiss é uma biblioteca de código aberto que resolve o desafio de pesquisas e agrupamentos rápidos e densos de similaridade vetorial.

Ele fornece métodos para pesquisar conjuntos de vetores de tamanhos variados, inclusive aqueles que podem ultrapassar a capacidade da RAM.

A Faiss também oferece código de avaliação e suporte para ajuste de parâmetros.

Principais recursos:

• Recupera não apenas o vizinho mais próximo, mas também o segundo, o terceiro e o k-ésimo vizinhos mais próximos.
• Permite a pesquisa de vários vetores simultaneamente, não se restringindo a apenas um.
• Utiliza a pesquisa do maior produto interno em vez da pesquisa mínima.
• Oferece suporte a outras distâncias, como L1, Linf etc., embora em menor grau.
• Retorna todos os elementos dentro de um raio especificado do local da consulta.
• Oferece a opção de salvar o índice no disco em vez de armazená-lo na RAM.

O Faiss é uma ferramenta avançada para acelerar pesquisas de similaridade de vetores densos, oferecendo uma gama de funcionalidades e otimizações para operações de pesquisa eficientes e eficazes.

Concluindo

Na atual era orientada por dados, os crescentes avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina destacam a função crucial desempenhada pelos bancos de dados vetoriais.

Sua capacidade excepcional de armazenar, explorar e interpretar vetores de dados multidimensionais tornou-se essencial para alimentar um espectro de aplicativos alimentados por IA.

Dos mecanismos de recomendação à análise genômica, esses bancos de dados são ferramentas fundamentais, impulsionando a inovação e a eficácia em vários domínios.

Perguntas frequentes

1. Quais são os principais recursos que devo procurar em bancos de dados vetoriais?

Ao considerar um banco de dados vetorial, priorize recursos como:

• Recursos de pesquisa eficientes
• Escalabilidade e desempenho
• Flexibilidade nos tipos de dados
• Opções avançadas de filtragem
• Suporte a API e integração

2. Como os bancos de dados vetoriais diferem dos bancos de dados tradicionais?

Os bancos de dados vetoriais são diferentes dos bancos de dados tradicionais devido à sua abordagem especializada para gerenciar e processar dados. Veja como eles diferem:

• Estrutura de dados: Os bancos de dados tradicionais organizam os dados em linhas e colunas, enquanto os bancos de dados vetoriais se concentram no armazenamento e no manuseio de vetores de alta dimensão, particularmente adequados para dados complexos, como imagens, texto e embeddings.
• Mecanismos de pesquisa: Os bancos de dados tradicionais usam principalmente correspondências exatas ou critérios definidos para pesquisas, enquanto os bancos de dados vetoriais empregam pesquisas baseadas em similaridade, permitindo resultados mais relevantes contextualmente.
• Funcionalidade especializada: Os bancos de dados vetoriais oferecem funcionalidades exclusivas, como pesquisas no vizinho mais próximo, pesquisas de intervalo e manipulação eficiente de dados multidimensionais, atendendo aos requisitos de aplicativos orientados por IA.
• Desempenho e escalabilidade: Os bancos de dados vetoriais são otimizados para lidar com dados de alta dimensão de forma eficiente, permitindo pesquisas mais rápidas e escalabilidade para lidar com grandes volumes de dados em comparação com os bancos de dados tradicionais.

Entender essas diferenças pode ajudar a escolher o tipo certo de banco de dados, dependendo da natureza dos dados e dos aplicativos pretendidos.