Zilliz x Galileo: La potenza degli embedding vettoriali
I dati non strutturati sono ovunque. IDC ha stimato che avremo oltre 175 zettabyte (21 zeri) di dati entro il 2025. L'80% di questi è costituito da dati non strutturati. I dati non strutturati sono dati che non rientrano in alcun formato predeterminato — non seguono un modello di dati o uno schema preimpostato. Di solito assumono la forma di testo, immagini, audio e video, ma possono gestire varie altre condizioni.
Che cos'è un embedding vettoriale?
Al livello più basilare, gli embedding vettoriali sono una rappresentazione numerica dei dati. Un embedding vettoriale è tipicamente composto da centinaia o migliaia di numeri in virgola mobile. L'elevata dimensionalità consente agli embedding vettoriali di memorizzare dati complessi come immagini, audio e testo. Puoi estrarre embedding vettoriali da modelli di machine learning addestrati. La maggior parte delle reti neurali utilizzate in produzione ha molti livelli, ciascuno con centinaia di neuroni. Quando un punto dati viene eseguito attraverso la funzione feed-forward della rete neurale, ogni livello produce un output. Tipicamente, queste reti eseguono una classificazione creata dal livello finale della rete. L'embedding vettoriale che rappresenta i dati è l'output dell'ultimo livello nascosto, che di solito si riferisce al penultimo livello.
Come puoi lavorare con gli embedding vettoriali?
Gli embedding vettoriali sono il modo de facto per lavorare con dati non strutturati. Se hai dati che vuoi confrontare, ti consigliamo di farlo utilizzando gli embedding vettoriali. Gli embedding vettoriali vengono generati dalle reti neurali prendendo l'output del penultimo livello di una rete neurale e utilizzandolo come embedding vettoriale dell'input. Quando si generano vettori di embedding, ci sono diversi fattori da considerare. Le considerazioni principali sono la dimensione degli embedding, i dati per l'addestramento del modello e la qualità dei dati. Devi assicurarti che i tuoi vettori abbiano una dimensione sensata.
Utilizzare gli embedding vettoriali per eseguire il debug dei tuoi dati di addestramento
Trovare errori nei dati
La fase iniziale dello sviluppo del modello riguarda principalmente l'affrontare le sfide di "data curation". L'obiettivo principale durante questa fase è costruire un dataset ottimale per l'addestramento e la valutazione del modello. Galileo, una piattaforma algoritmica LLM Ops per le imprese, impiega gli embedding per rilevare gli errori nei dati tramite clustering.
Galileo ha una capacità unica di mostrare gli errori con un punteggio chiamato Data Error Potential (DEP). DEP fornisce uno strumento per ordinare rapidamente e far emergere i dati più difficili e meritevoli di esplorazione quando si analizzano gli errori del modello.
Quando si tratta di eseguire il debug degli errori nei tuoi dati, esistono due tipi di soluzioni.
Trovare campioni non presenti nei tuoi dati di addestramento
Una volta che il modello è distribuito e interagisce con dati del mondo reale, si verifica un cambiamento nei pattern di traffico. Galileo può rilevare il model drift sfruttando gli embedding per monitorare continuamente le prestazioni dei modelli ML. I campioni soggetti a drift possono essere annotati e aggiunti ai dati di addestramento per prestazioni più robuste.
Trovare allucinazioni nei dati
L'allucinazione dell'AI si riferisce a situazioni in cui l'AI genera informazioni che possono sembrare plausibili ma sono errate o non correlate al contesto. Questo problema si verifica tipicamente a causa di bias di progettazione dell'AI, di una comprensione inadeguata del mondo reale o di dati di addestramento incompleti.
Per affrontare questo problema, Galileo è attivamente coinvolta in tecniche basate su embedding per identificare casi di allucinazione dell’IA. Questo approccio aiuta a individuare errori nei dati e contribuisce ad addestrare modelli di IA più accurati e affidabili.
Trovare errori nella retrieval augmented generation
(RAG)Retrieval Augmented Generation (RAG) è una tecnica popolare per sviluppare sistemi di domanda-risposta e chatbot. Tuttavia, un problema comune con questo approccio è il verificarsi di un recupero scadente, che porta a fornire risposte errate. Galileo sta sviluppando un punteggio di rilevanza del contesto per rilevare il contesto sbagliato utilizzando tecniche basate su embedding per affrontare questo problema. A volte, anche quando la rilevanza è corretta, la generazione potrebbe contenere allucinazioni. Galileo fornirà un punteggio di groundedness, che misura se la risposta del modello si basava sulle informazioni fornite al modello nella finestra di contesto.
I potenti algoritmi di Galileo possono mostrare errori a livello di token, il che può aiutare le applicazioni a smettere di produrre allucinazioni.
Indicizzare, archiviare e interrogare embedding vettoriali
Sebbene sia eccellente disporre di embedding, devi essere in grado di usarli. Sarebbe meglio avere qualcosa per indicizzare, archiviare e interrogare i tuoi vettori. Questo è il punto centrale dei database vettoriali. I database vettoriali sono progettati appositamente per indicizzare, archiviare e interrogare dati vettoriali. La possibilità di indicizzare, archiviare e interrogare rende i database vettoriali un candidato valido per l’uso nelle applicazioni LLM. Sono perfetti per archiviare il significato semantico di documenti e query e come cache per le FAQ. Un esempio perfetto di come usare gli embedding vettoriali con app LLM è OSSChat, un’applicazione che ti consente di “chattare” con la documentazione di software open-source.
Uno degli aspetti più importanti di un’applicazione Q/A pratica è l’uso di embedding vettoriali adatti. Per interrogare i documenti, abbiamo bisogno dello spazio vettoriale latente delle query. Usiamo un LLM come ChatGPT per generare domande dato un insieme di documenti. Quindi, indicizziamo e archiviamo quegli embedding per interrogarli quando l’utente pone domande.
Riepilogo della potenza degli embedding vettoriali
I dati non strutturati sono il tipo di dati più comune al mondo. Tradizionalmente, è stato difficile lavorare con dati non strutturati perché non si conformano a una struttura predeterminata. Il deep learning è diventato più potente e diffuso, quindi ha prodotto una soluzione per lavorare con dati non strutturati trasformandoli in vettori.
Gli embedding vettoriali ti consentono di fare calcoli su elementi che non nascono come numeri. In questo post, abbiamo introdotto gli embedding vettoriali, come lavorarci e quattro modi concreti per usare i vettori nell’attuale paradigma del machine learning. Puoi usare gli embedding vettoriali per trovare errori nei dati, trovare campioni non presenti nei tuoi dati di addestramento, individuare allucinazioni e correggere errori nella retrieval augmented generation.
La potenza degli embedding vettoriali può essere osservata in questa vasta gamma di casi d’uso. Il modo più efficace per lavorarci è usare un database vettoriale come Milvus o Zilliz Cloud per archiviare, indicizzare e interrogare i vettori.
Partecipa al nostro prossimo webinar con Galileo
Partecipa il 12 ottobre con Vikram Chatterji di Galileo e Yujian Tang di Zilliz a un approfondimento su RAG e gestione degli LLM. Questo webinar ti fornirà insight e metodi attuabili per migliorare le tue pipeline LLM e la qualità dell’output. Promette di essere una sessione informativa per qualsiasi data scientist e ingegnere di machine learning alla ricerca di framework e strumenti per ottimizzare le prestazioni di RAG e LLM.
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