Zilliz x Galileo: O poder dos embeddings vetoriais
Dados não estruturados estão em toda parte. A IDC estimou que teremos mais de 175 zettabytes (21 zeros) de dados até 2025. 80% disso são dados não estruturados. Dados não estruturados são dados que não se encaixam em nenhum formato predeterminado — eles não seguem um modelo de dados ou esquema predefinido. Geralmente assumem a forma de texto, imagens, áudio e vídeos, mas podem lidar com várias outras condições.
O que é uma incorporação vetorial?
No nível mais básico, incorporações vetoriais são uma representação numérica de dados. Uma incorporação vetorial normalmente consiste em centenas ou milhares de floats. A alta dimensionalidade permite que incorporações vetoriais armazenem dados complexos, como imagens, áudio e texto. Você pode extrair incorporações vetoriais de modelos de aprendizado de máquina treinados. A maioria das redes neurais usadas em produção tem muitas camadas, cada uma com centenas de neurônios. Quando um ponto de dados é executado pela função feed-forward da rede neural, cada camada produz uma saída. Normalmente, essas redes fazem alguma classificação criada pela camada final da rede. A incorporação vetorial que representa os dados é a saída da camada oculta final, que geralmente se refere à penúltima camada.
Como você pode trabalhar com incorporações vetoriais?
Incorporações vetoriais são a maneira de facto de trabalhar com dados não estruturados. Se você tem dados que deseja comparar, recomendamos que faça isso usando incorporações vetoriais. Incorporações vetoriais são geradas a partir de redes neurais pegando a saída da penúltima camada de uma rede neural e usando-a como a incorporação vetorial da entrada. Ao gerar vetores de incorporação, há vários fatores a considerar. Suas principais considerações são o tamanho das incorporações, os dados para treinamento do modelo e a qualidade dos dados. Você precisa garantir que seus vetores tenham um tamanho que faça sentido.
Usando incorporações vetoriais para depurar seus dados de treinamento
Encontrar erros de dados
O estágio inicial do desenvolvimento de modelos preocupa-se principalmente em enfrentar desafios de "curadoria de dados". O principal objetivo durante essa fase é construir um conjunto de dados ideal para treinamento e avaliação do modelo. Galileo, uma plataforma algorítmica de LLM Ops para empresas, emprega incorporações para detectar erros de dados por meio de clustering.
Galileo tem uma capacidade única de mostrar erros com uma pontuação chamada Data Error Potential (DEP). DEP fornece uma ferramenta para ordenar rapidamente e trazer à tona os dados que são mais difíceis e que mais valem a pena explorar ao investigar os erros do seu modelo.
Quando se trata de depurar seus erros de dados, existem dois tipos de soluções.
Encontrar amostras que não estão presentes nos seus dados de treinamento
Uma vez que o modelo é implantado e interage com dados do mundo real, há uma mudança nos padrões de tráfego. Galileo pode detectar deriva do modelo aproveitando incorporações para monitorar continuamente o desempenho de modelos de ML. As amostras com deriva podem ser anotadas e adicionadas aos dados de treinamento para um desempenho mais robusto.
Encontrar alucinações em dados
Alucinação de IA refere-se a situações em que a IA gera informações que podem soar plausíveis, mas são incorretas ou não relacionadas ao contexto. Esse problema normalmente ocorre devido a vieses de design da IA, compreensão inadequada do mundo real ou dados de treinamento incompletos.
Para resolver esse problema, a Galileo está ativamente envolvida em técnicas baseadas em embeddings para identificar instâncias de alucinação de IA. Essa abordagem ajuda a descobrir erros nos dados e contribui para treinar modelos de IA mais precisos e confiáveis.
Encontre erros na geração aumentada por recuperação
(RAG)Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma técnica popular para desenvolver sistemas de perguntas e respostas e chatbots. No entanto, um problema comum com essa abordagem é a ocorrência de recuperação ruim, o que resulta no fornecimento de respostas incorretas. A Galileo está criando uma pontuação de relevância de contexto para detectar o contexto errado usando técnicas baseadas em embeddings para enfrentar esse problema. Às vezes, mesmo quando a relevância está correta, a geração pode conter alucinações. A Galileo fornecerá uma pontuação de fundamentação, medindo se a resposta do modelo foi baseada nas informações fornecidas ao modelo na janela de contexto.
Os poderosos algoritmos da Galileo podem mostrar erros em nível de token, o que pode ajudar as aplicações a parar de produzir alucinações.
Indexe, armazene e consulte embeddings vetoriais
Embora seja excelente ter embeddings, você precisa ser capaz de usá-los. Seria melhor ter algo para indexar, armazenar e consultar seus vetores. Esse é o ponto central dos bancos de dados vetoriais. Bancos de dados vetoriais são criados especificamente para indexar, armazenar e consultar dados vetoriais. A capacidade de indexar, armazenar e consultar torna os bancos de dados vetoriais fortes candidatos para uso em aplicações de LLM. Eles são perfeitos para armazenar o significado semântico de documentos e consultas e como cache para FAQs. Um exemplo perfeito de como usar embeddings vetoriais com apps de LLM é o OSSChat, uma aplicação que permite “conversar” com a documentação de software de código aberto.
Um dos aspectos mais importantes de ter uma aplicação prática de P/R é usar embeddings vetoriais adequados. Para consultar os documentos, precisamos do espaço vetorial latente das consultas. Usamos um LLM como o ChatGPT para gerar perguntas a partir de um conjunto de documentos. Então, indexamos e armazenamos esses embeddings para consultá-los quando o usuário faz perguntas.
Resumo do poder dos embeddings vetoriais
Dados não estruturados são o tipo de dado mais comum no mundo. Tradicionalmente, tem sido difícil trabalhar com dados não estruturados porque eles não se conformam a uma estrutura predeterminada. O deep learning tornou-se mais poderoso e difundido, então produziu uma solução para trabalhar com dados não estruturados ao transformá-los em vetores.
Embeddings vetoriais permitem que você faça matemática com coisas que não começam como números. Neste post, apresentamos embeddings vetoriais, como trabalhar com eles e quatro maneiras concretas de usar vetores no paradigma atual de machine learning. Você pode usar embeddings vetoriais para encontrar erros nos dados, encontrar amostras não presentes nos seus dados de treinamento, encontrar alucinações e corrigir erros na geração aumentada por recuperação.
O poder dos embeddings vetoriais pode ser visto nessa ampla variedade de casos de uso. A maneira mais eficaz de trabalhar com eles é usar um banco de dados vetorial como Milvus ou Zilliz Cloud para armazenar, indexar e consultar os vetores.
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