Aproveitando Modelos de Embedding para Busca com IA
À medida que a IA continua a evoluir, a forma como pesquisamos e recuperamos informações se transformou, especialmente ao lidar com grandes quantidades de dados não estruturados. Métodos tradicionais de busca baseados em palavras-chave têm dificuldade para lidar com a complexidade dos conjuntos de dados modernos—especialmente quando se trata de compreender significado e contexto. É aqui que modelos de embeddings e embeddings vetoriais entram em cena, permitindo que os sistemas compreendam as relações entre palavras, imagens e outros tipos de dados.
Em um Unstructured Data Meetup recente, Aamir Shakir, o Cofundador da Mixedbread, compartilhou insights sobre como criar e treinar modelos de embeddings para construir sistemas de IA de alto desempenho, particularmente Retrieval Augmented Generation (RAG) em escala. Neste blog, vamos recapitular os principais pontos de sua palestra e explorar o papel dos modelos de embeddings no impulsionamento de sistemas de busca avançados. Também abordaremos técnicas para treinar, escalar e armazenar embeddings com eficiência, incluindo o uso de métodos de compressão e bancos de dados vetoriais como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado).
Aamir Shakir falando no SF Unstructured Data Meetup de agosto
Se você quiser saber mais sobre este tópico, recomendamos assistir à palestra de Aamir no YouTube.
O que são modelos de embeddings e por que eles importam para dados não estruturados?
Em um mundo orientado por dados, as organizações estão sobrecarregadas com grandes quantidades de dados não estruturados—logs, documentos internos, áudio, vídeos e muito mais. Extrair insights significativos de dados tão diversos pode ser um grande desafio. É aqui que modelos de embeddings e embeddings vetoriais entram em cena.
Modelos de embeddings são um tipo de modelo de machine learning projetado para transformar dados não estruturados em representações numéricas e projetá-los em um espaço de alta dimensionalidade. Essas representações são chamadas de embeddings vetoriais. Elas capturam as relações e os significados dentro dos dados, permitindo que computadores os compreendam, processem e analisem de forma mais eficaz. Quanto mais próximos esses vetores estiverem localizados no espaço vetorial, mais semanticamente semelhantes eles serão.
Modelos de embeddings são ferramentas fundamentais em uma ampla gama de tarefas, desde processamento de linguagem natural (NLP) até visão computacional e além.
Compreensão semântica
Modelos de embeddings codificam o significado de palavras, frases ou documentos em vetores, capturando suas relações semânticas. Ao representar dados dessa forma, esses modelos permitem que máquinas entendam contexto e significado, possibilitando tarefas mais sofisticadas, como perguntas e respostas, tradução e sumarização.
Capacidades multilíngues e multimodais
Modelos de embeddings avançados podem lidar com múltiplos idiomas e tipos de dados (modalidades), como texto, imagens e áudio. Essa capacidade permite a comparação e a recuperação de informações em diferentes idiomas ou formatos de dados. Por exemplo, um único modelo poderia recuperar conteúdo semelhante entre texto e imagens ou traduzir e alinhar texto em múltiplos idiomas, tudo dentro do mesmo espaço vetorial.
Transferibilidade
Modelos de embeddings pré-treinados muitas vezes podem ser adaptados (por meio de técnicas como ajuste fino) para diferentes tarefas downstream. Em vez de treinar um modelo do zero, você pode aproveitar um modelo pré-treinado e modificá-lo para tarefas específicas, economizando tempo e recursos computacionais. Essa transferibilidade torna os modelos de embeddings altamente eficientes para criar aplicações de IA, seja para classificação, sistemas de recomendação ou outros casos de uso.
Problemas com Abordagens Clássicas de Busca
Antes do surgimento dos embeddings, métodos tradicionais de busca, como frequência do termo-inverso da frequência nos documentos (TF-IDF) ou correspondência baseada em palavras-chave, eram usados para recuperação de informações. No entanto, essas abordagens funcionam bem para casos de uso simples, mas não conseguem capturar as relações semânticas entre as palavras. Elas também têm limitações significativas ao lidar com as necessidades de informação mais complexas de hoje. Há várias limitações:
Dificuldade com Ambiguidade
Um dos principais desafios dos métodos tradicionais é sua dificuldade em lidar com ambiguidade.
Palavras com múltiplos significados (polissemia) e palavras diferentes com o mesmo significado (sinonímia) desafiam os métodos tradicionais e levam a resultados imprecisos. Considere a palavra “bank.” Uma busca por “bank” pode retornar resultados sobre instituições financeiras quando, na realidade, o usuário estava procurando informações sobre margens de rios.
Embeddings resolvem esse problema considerando o contexto em que uma palavra aparece. A palavra “bank” em finanças terá uma representação vetorial diferente de “bank” no contexto da natureza. Isso ajuda os sistemas de busca a retornar resultados que não são apenas relevantes, mas também contextualmente precisos.
Representações Fixas
Outra limitação dos métodos tradicionais é o uso de representações fixas para palavras ou documentos. Essas representações não mudam para diferentes contextos ao longo do tempo, o que pode limitar seu uso em recuperação dinâmica de informações.
Escalabilidade Limitada
Métodos tradicionais têm dificuldade em manter desempenho e eficiência à medida que os dados se tornam maiores e mais complexos, principalmente ao lidar com tarefas de recuperação de informações em escala da web. Por outro lado, sistemas de busca semântica que lidam com embeddings vetoriais são projetados para escalar. Depois que os dados são convertidos em vetores e armazenados em um banco de dados vetorial como Milvus, até mesmo dados vetoriais em escala de bilhões podem ser tratados de forma eficaz e usados para recuperação rápida e precisa. Isso torna os embeddings importantes para sistemas como sistemas de recomendação e RAG.
Essas limitações mostram a necessidade de embeddings na criação de sistemas de busca modernos que possam compreender e recuperar conteúdo relevante usando significado em vez de palavras-chave.
Modelos de Embeddings e Seus Problemas de Generalização
Modelos de embeddings tornaram-se uma pedra angular em aplicações de IA, de RAG a sistemas de recomendação e muito além. Embora esses modelos sejam altamente eficazes na codificação de dados e na facilitação de tarefas como busca e classificação, eles não são isentos de limitações—particularmente quando se trata de generalização.
Lidar com termos fora do vocabulário (OOV): Muitos modelos de embeddings têm um vocabulário fixo, o que causa problemas ao encontrar novas palavras que não faziam parte dos dados de treinamento.
Desempenho de cauda longa: Embora modelos de embeddings geralmente se saiam bem com palavras e conceitos comuns, eles podem encontrar dificuldade com termos altamente específicos.
Especificidade de Domínio: Modelos de embedding treinados com dados de um domínio podem ter desempenho ruim quando aplicados a um domínio diferente. Essa limitação ocorre porque os embeddings contêm os padrões estatísticos dos dados de treinamento, que podem não ser eficazes para novos tipos de dados. Portanto, modelos de embedding geralmente exigem ajuste fino com dados específicos do domínio para alcançar o melhor desempenho.
Viés em Embeddings: Modelos de embedding também são sensíveis a vieses. Eles são treinados em conjuntos de dados grandes, às vezes não curados. Assim, podem absorver equivocadamente vieses sociais presentes nos dados.
Variações Contextuais: Modelos de embedding estáticos atribuem o mesmo vetor a uma palavra independentemente do contexto. Isso pode ser um problema para palavras que podem ter mais de um significado.
Como Construir e Treinar um Modelo de Embedding de Última Geração
Construir um modelo de embedding de alta qualidade, especialmente para sistemas complexos como RAG, requer uma abordagem cuidadosa para garantir escalabilidade, precisão e eficiência. Modelos de embedding são normalmente construídos usando redes neurais, e a qualidade dos embeddings que eles geram depende fortemente do processo de treinamento. Para alcançar desempenho de última geração (SOTA), várias etapas-chave devem ser seguidas:
Pré-treinamento em Conjuntos de Dados Grandes e Diversos
Uma primeira etapa crítica na construção de um modelo de embedding robusto é o pré-treinamento em conjuntos de dados grandes e diversos. Esse pré-treinamento expõe o modelo a uma ampla variedade de padrões, estruturas e contextos linguísticos, permitindo que ele aprenda características generalizáveis que podem ser aplicadas a várias tarefas posteriores. A ideia é dar ao modelo uma compreensão ampla dos dados, permitindo que ele tenha bom desempenho não apenas em entradas familiares, mas também em dados novos e não vistos.
Existem diferentes tipos de embeddings, incluindo:
Embeddings de palavras são vetores densos de baixa dimensionalidade que projetam palavras em um espaço vetorial contínuo. Eles são úteis para capturar relações semânticas e sintáticas.
Embeddings conceituais são representações vetoriais de conceitos em um espaço semântico que capturam suas relações e atributos, que frequentemente vêm de grafos de conhecimento em larga escala.
Embeddings contextuais são representações dinâmicas de palavras geradas por modelos como BERT e GPT. Eles consideram o contexto ao redor de cada palavra em uma frase para produzir embeddings sensíveis ao contexto.
A ilustração a seguir ajudará você a entender o processo de treinamento de modelos de embedding:
Fase de treinamento do modelo de embedding
Tokenização divide os dados de entrada em unidades menores (tokens), como palavras ou subpalavras, criando um vocabulário para o modelo. O vocabulário é um conjunto de tokens únicos que o modelo usará para compreender e representar os dados durante o treinamento.
Inicialização de embeddings inicializa uma matriz na qual um vetor de embedding representa cada token no conjunto de dados. Essa matriz resume as relações e significados entre tokens, com vetores normalmente variando de 50 a 1.000 dimensões.
Treinamento ajusta os parâmetros do modelo para minimizar a distância entre palavras semanticamente semelhantes e maximizar a distância entre palavras diferentes.
Ajuste Fino para Otimização Específica da Tarefa
Após o pré-treinamento, o fine-tuning é importante para otimizar o modelo para tarefas específicas. Por exemplo, se o sistema RAG estiver sendo usado em um contexto jurídico, fazemos o fine-tuning do modelo de embeddings em documentos jurídicos. Ao fazer isso, os embeddings mantêm o vocabulário específico do domínio, o que melhora o desempenho do sistema RAG. Durante essa etapa, também fazemos o fine-tuning do modelo para lidar com dados estruturados e dados não estruturados adequados para tarefas de busca multimodal e multilíngue.
Armazenamento de Embeddings Vetoriais em Escala
À medida que os modelos de embeddings se tornam mais avançados, os vetores que eles produzem podem se tornar cada vez mais complexos. Embora a complexidade do modelo nem sempre signifique vetores de maior dimensionalidade, modelos maiores frequentemente geram embeddings com representações mais detalhadas, às vezes levando a milhares de dimensões. Isso apresenta desafios tanto em termos de armazenamento quanto de recuperação, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados ou aplicações em tempo real.
Para enfrentar esses desafios, métodos eficientes de armazenamento e recuperação são cruciais. Técnicas como bancos de dados vetoriais, busca aproximada de vizinhos mais próximos (ANN) e estruturas de indexação otimizadas são comumente usadas para garantir que os embeddings possam ser recuperados rapidamente sem sacrificar o desempenho. Além disso, técnicas de compressão também são essenciais para reduzir o tamanho desses vetores de alta dimensionalidade sem perder seu significado semântico.
Bancos de Dados Vetoriais
Bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (a versão gerenciada do Milvus), são especificamente projetados para gerenciar e recuperar eficientemente dados não estruturados na forma de embeddings vetoriais. Milvus é um banco de dados vetorial de código aberto otimizado para armazenar e buscar vetores em mega escala. Ele usa buscas aproximadas de vizinhos mais próximos (ANN) para recuperar rapidamente embeddings relevantes, mesmo ao trabalhar com bancos de dados que contêm bilhões de vetores. Zilliz Cloud oferece os recursos mais avançados em um serviço gerenciado, reduzindo a sobrecarga operacional de gerenciar bancos de dados vetoriais em escala.
Técnicas de Compressão
Embora os embeddings possam ser armazenados diretamente em bancos de dados vetoriais, armazená-los em escala pode ser caro. É aqui que as técnicas de compressão são úteis. A ideia principal por trás da compressão é reduzir os requisitos de memória e melhorar a velocidade das consultas. Um tipo é a quantização binária, e o outro é a quantização escalar.
A quantização binária reduz cada característica de um determinado embedding a um dígito binário, enquanto a quantização escalar reduz o tamanho geral das dimensões a um tipo de dado menor, como um float de 2 bytes ou um inteiro de 1 byte.
Por exemplo, se uma imagem for representada por três características distintas, em que cada característica contém um valor no intervalo de uma unidade de armazenamento FLOAT-32, realizar a quantização binária nesse vetor resultaria em cada uma das três características sendo representada independentemente por um único dígito binário. Assim, o vetor contendo três valores FLOAT-32 seria transformado em um vetor de três dígitos binários, como [1, 0, 1].
Entendimento da quantização binária
Quantização binária é altamente eficaz para realizar buscas vetoriais em grandes conjuntos de dados devido aos seus cálculos eficientes e menos complexos. No caso do Milvus e dos vetores binários, o Milvus usa a Distância de Hamming como uma métrica de similaridade. Essa métrica pode calcular rapidamente a distância entre dois vetores binários armazenados. Aqui está um exemplo de como o método da Distância de Hamming funciona.
Como funciona o método da distância de Hamming
Agora, usaremos a técnica de quantização escalar para converter embeddings float32 para o formato int8. Essa abordagem mapeia o intervalo contínuo de valores float32 para um conjunto discreto de 256 valores int8 distintos, variando de -127 a 127.
Para realizar a quantização escalar:
Calcule o intervalo: Determine os valores mínimo e máximo para cada dimensão do embedding.
Determine o passo de quantização: Calcule o tamanho do passo necessário para distribuir os valores float32 uniformemente pelo intervalo int8.
Quantize: Arredonde cada valor float32 para o valor int8 mais próximo usando o tamanho do passo calculado.
Valores de -1.0 a 1.0 em valores int8 discretos
Com a quantização escalar para int8, reduzimos a precisão dos embeddings float32 originais para que cada valor seja representado por um inteiro de 8 bits (4x menor), diminuindo assim a quantidade de memória necessária para armazená-los, ao mesmo tempo em que tentamos preservar o máximo de informação possível.
A economia da compressão
Resumo
Modelos de embedding — que fornecem uma abordagem flexível, escalável e semanticamente rica para recuperação de informações — estão ajudando a definir a direção da busca por similaridade. Desde melhorar o clustering e a mineração bitextual até permitir busca multimodal e multilíngue, os embeddings oferecem muitas oportunidades que os métodos tradicionais não conseguem alcançar.
Construir modelos de embedding de última geração para sistemas RAG de alta qualidade exige atenção cuidadosa ao pré-treinamento, ao ajuste fino e à escalabilidade. Zilliz Cloud e Milvus ajudam a gerenciar embeddings em escala e a criar sistemas de busca neural mais inteligentes e responsivos.
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