Quebrando Barreiras: Democratizando o Acesso a Bancos de Dados Vetoriais para Todos
Esta publicação foi originalmente publicada em The New Stack e é republicada aqui com permissão.
Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e tecnologias relacionadas à IA estão na boca de todos. Bancos de dados vetoriais, a infraestrutura crítica para LLMs e aplicações de IA, ganharam ampla atenção de uma base de usuários mais ampla, expandindo-se de engenheiros de algoritmos para incluir desenvolvedores de aplicações e backend.
Vamos analisar os benefícios dos bancos de dados vetoriais, por que democratizá-los é crucial e como torná-los acessíveis a todos. Também oferecemos uma ferramenta de benchmark para ajudar você a escolher o banco de dados vetorial mais adequado para seus projetos.
O que é um banco de dados vetorial?
Ao contrário dos bancos de dados relacionais tradicionais ou NoSQL, que armazenam e organizam dados em formatos estruturados, um banco de dados vetorial é projetado especificamente para armazenar e gerenciar dados não estruturados, como imagens, áudio, vídeos e texto em representações numéricas chamadas embeddings.
Bancos de dados vetoriais são cruciais para realizar buscas por similaridade usando o algoritmo aproximação dos vizinhos mais próximos (ANN). Esse algoritmo permite encontrar o ponto mais próximo de um determinado ponto dentro de um conjunto dado, tornando os bancos de dados vetoriais valiosos para vários casos de uso, incluindo sistemas de recomendação, detecção de anomalias e sistemas de perguntas e respostas.
Bancos de dados vetoriais vs. técnicas tradicionais de busca vetorial
A busca vetorial não é um conceito novo. Antes do surgimento de bancos de dados vetoriais especializados, várias stacks tecnológicas estavam disponíveis para realizar buscas vetoriais. Exemplos incluem bibliotecas vetoriais como Facebook FAISS, Spotify Annoy, Google ScaNN e extensões de busca vetorial como pgvector. Grandes empresas como Google, Microsoft e Netflix usaram essas tecnologias para tarefas como sistemas de recomendação.
Embora as técnicas tradicionais de busca vetorial tenham recursos básicos, como armazenar, indexar e buscar vetores, elas têm limitações. Por exemplo, quando você precisa lidar com um grande conjunto de dados com milhões ou bilhões de vetores de alta dimensionalidade e, ao mesmo tempo, exige respostas rápidas e alta revocação, os sistemas tradicionais de recuperação dificilmente conseguem atender às suas expectativas. Nesse caso, é necessário um banco de dados vetorial projetado especificamente.
Em comparação com stacks tradicionais de busca vetorial, bancos de dados vetoriais projetados especificamente oferecem recursos aprimorados e variados, incluindo:
Suporte completo a CRUD (create, read, update, and delete)
Filtragem escalar e vetorial
Suporte para SDKs de várias linguagens de programação e APIs restful
Recursos de nível empresarial, como alta disponibilidade e escalabilidade, grupos de recursos, controle de acesso baseado em função (RBAC) e implantações em produção
E muito mais.
Bancos de dados vetoriais se tornaram cada vez mais populares e essenciais devido ao surgimento do ChatGPT e ao crescente interesse em IA generativa e LLMs. Consequentemente, mais desenvolvedores e organizações buscam acesso a eles.
Por que os bancos de dados vetoriais são essenciais na era da IA?
Bancos de dados vetoriais se tornaram indispensáveis para LLMs e stacks tecnológicas de IA relacionadas. Eles servem como a memória de longo prazo dos LLMs, expandindo o conhecimento e as capacidades de recuperação dos LLMs e permitindo respostas mais precisas relacionadas aos seus dados e negócios.
O ChatGPT pode gerar respostas alucinatórias devido ao seu conhecimento offline de pré-treinamento limitado ou desatualizado. Além disso, o limite de tokens do ChatGPT dificulta que os usuários forneçam contexto demais. Para resolver esse problema, a stack CVP (ChatGPT/LLM + um banco de dados vetorial + prompt as code) está ganhando popularidade, usando um banco de dados vetorial para armazenar fatos específicos de domínio ou proprietários fora do LLM para recuperação. Essa expansão leva a resultados mais precisos.
Stacks de IA populares, como LlamaIndex, AutoGPT e LangChain, são exemplos que aproveitam bancos de dados vetoriais para armazenamento vetorial de longo prazo e/ou aumento de conhecimento de LLMs.
Democratizando bancos de dados vetoriais para todos
Bancos de dados vetoriais são cruciais na atual revolução da IA. Mas apenas alguns têm acesso igualitário a essa tecnologia devido a várias barreiras, como tecnologia proprietária, arquitetura e implantação complexas, altos custos para desenvolvedores individuais ou pequenas equipes e experiência do usuário ruim. Portanto, é vital democratizar os bancos de dados vetoriais para progredir, com pioneiros e provedores assumindo a liderança.
Tornar bancos de dados vetoriais acessíveis a todos não pode acontecer da noite para o dia. É irrealista esperar que todo banco de dados armazene e pesquise vetores imediatamente ou que esses provedores de bancos de dados vetoriais de repente abram suas tecnologias para todos. No entanto, há algumas dicas valiosas para uma melhor democratização dos bancos de dados vetoriais.
Evangelizando conhecimento, expertise e tecnologias de bancos de dados vetoriais
Para trabalhar efetivamente com bancos de dados vetoriais, os desenvolvedores devem se familiarizar com os benefícios, ecossistemas, casos de uso e limitações dessa tecnologia. Portanto, disseminar a conscientização sobre o conhecimento, a expertise e as tecnologias dos bancos de dados vetoriais é vital por meio de diversos conteúdos, incluindo artigos acadêmicos, posts de blog, tutoriais e palestras. Na Zilliz, criamos uma biblioteca de conteúdo que abrange tudo, desde os fundamentos das tecnologias de busca vetorial (como dados não estruturados e Hierarchical Navigable Small Worlds) até stacks de IA populares (como LangChain, LlamaIndex e AutoGPT). Também oferecemos vários eventos presenciais e webinars que são recursos valiosos para desenvolvedores interessados nesse stack vetorial.
Abrir o código-fonte para todos os desenvolvedores
O código aberto é uma forma crucial de promover a democratização dos bancos de dados vetoriais. Ao eliminar barreiras financeiras, o código aberto torna os bancos de dados vetoriais acessíveis a desenvolvedores e organizações de todos os tamanhos. Isso também significa oferecer transparência completa, permitindo que os usuários usem e modifiquem o código-fonte de acordo com suas necessidades.
O código aberto fomenta a inovação e o compartilhamento de conhecimento, ao mesmo tempo em que cria uma comunidade próspera que contribui para a melhoria e o crescimento do produto. Essa abordagem beneficia todos os envolvidos, incluindo o provedor do banco de dados vetorial.
Milvus é um pioneiro notável nessa área, com mais de 3,4 milhões de pulls no Docker e mais de 21.000 estrelas no GitHub. Também é um projeto popular que se graduou na Linux Foundation AI & Data Foundation. Ao torná-lo código aberto, a Zilliz tornou essa tecnologia de banco de dados vetorial acessível a desenvolvedores e empresas de todos os tamanhos. Essa decisão fomentou uma comunidade ativa de inovadores entusiasmados que contribuem para as atualizações e a evolução do Milvus. Um excelente exemplo dessa colaboração é o Milvus Lite, uma versão leve do Milvus contribuída por Bin Ji, um membro ativo da comunidade.
Fornecendo serviços de banco de dados vetorial totalmente gerenciados
Tornar os bancos de dados vetoriais acessíveis a todos envolve torná-los fáceis de configurar, usar e manter. Embora hospedar esses bancos de dados em seu sistema local tenha vantagens, isso pode consumir tempo e ser caro. Um serviço de banco de dados vetorial totalmente gerenciado, como o Zilliz Cloud, pode resolver esse problema simplificando a implantação e o dimensionamento de aplicações de busca vetorial, liberando os engenheiros para se concentrarem no negócio.
Ofereça opções gratuitas na nuvem para desenvolvedores individuais e pequenas equipes
Embora os serviços de banco de dados vetorial totalmente gerenciados sejam excelentes, eles podem ser caros para desenvolvedores individuais e pequenas equipes. Para tornar os bancos de dados vetoriais mais acessíveis, os provedores poderiam considerar oferecer a esses grupos opções gratuitas ou, pelo menos, fornecer opções acessíveis. Essa abordagem seria um passo significativo para democratizar os bancos de dados vetoriais e aumentar a base de usuários. Em troca, as empresas de bancos de dados vetoriais poderiam ganhar mais atenção e popularidade.
Proporcione uma ótima experiência do usuário que atenda às necessidades dos usuários
Priorizar uma experiência do usuário fluida também é vital para a democratização dos bancos de dados vetoriais. Essa abordagem significa oferecer recursos que resolvam os problemas dos usuários, economizem tempo e dinheiro e os ajudem a ter sucesso. Os principais recursos incluem armazenamento, indexação e consulta rápidos de vetores, baixa latência com alta recuperação, organização e acesso baseado em funções para facilitar o gerenciamento de equipes, suporte a JSON para melhor tratamento de dados e a capacidade de filtrar consultas rapidamente usando chaves de partição.
Como escolher o banco de dados vetorial certo para seu projeto
Escolher o banco de dados vetorial certo para seus projetos pode ser difícil devido às muitas opções disponíveis. Felizmente, uma solução pode ajudar você a tomar uma decisão informada: VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto que avalia e compara minuciosamente diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais com base em métricas críticas, como consultas por segundo (QPS), latência, throughput e capacidade.
Conclusão
O acesso a bancos de dados vetoriais está aumentando graças à entrada mais fácil, a recursos intuitivos e a preços acessíveis. Projetos de código aberto como Milvus e serviços em nuvem como Zilliz Cloud lideram essa tendência.
À medida que a democratização aumenta, podemos esperar um crescimento de aplicações e descobertas inovadoras que usam bancos de dados vetoriais. Essa democratização levará a avanços em vários setores e moldará o futuro da inovação orientada por dados.
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