Creación de Índices con Embeddings y Bases de Datos Vectoriales

¿Qué es un índice y para qué se utiliza?

Un índice es esencialmente la herramienta que permite a un modelo de lenguaje acceder a la información más relevante para resolver una pregunta. Este proceso es fundamental en el funcionamiento de asistentes virtuales y chatbots, donde la rapidez y precisión en las respuestas son clave.

Los índices, en combinación con las técnicas de embeddings, transforman textos en números inteligentes dentro de un espacio vectorial. Este espacio permite capturar la relación y similitud entre diferentes textos. Cuando se recibe una pregunta, el sistema busca fragmentos de texto en el índice que sean lo más parecidos posible a la consulta, aumentando así la probabilidad de encontrar respuestas precisas y útiles.

¿Cómo funcionan los embeddings?

Los embeddings son la pieza central de cómo los índices encuentran la información más relevante. Cuando recibimos una pregunta, esta se convierte en un vector utilizando una función de embeddings. Este vector es un conjunto de números que representa la pregunta en un espacio multidimensional, el cual podría tener, por ejemplo, 768 dimensiones.

¿Cómo se compara la información en un espacio vectorial?

1. Conversión a embeddings: Tanto las preguntas como los fragmentos de texto se convierten en vectores dentro del mismo espacio vectorial.
2. Función de similitud: Una función especializada evalúa qué fragmentos de texto se parecen más al query, o pregunta, del usuario.
3. Selección de respuestas: Se seleccionan las porciones de documentos que probablemente contengan la respuesta y se proporcionan al modelo de lenguaje.

¿Dónde se almacenan los embeddings?

Para facilitar la búsqueda y comparación, los embeddings deben almacenarse en algún lugar. Esto se realiza mediante bases de datos vectoriales, como Chroma. Estas bases de datos vectoriales almacenan los vectores y se convierten en índices que permiten búsquedas eficientes y rápidas.

¿Qué es la clase Embedding y cómo se utiliza?

La clase Embedding ofrece una interfaz estándar para trabajar con diferentes modelos de embeddings. Al unificar las características y los métodos, como EmbedDocuments y EmbedQuery, permite transformar texto en vectores de manera uniforme.

Métodos principales:

• EmbedDocuments: Convierte múltiples documentos o textos en una lista de vectores.
• EmbedQuery: Convierte una sola consulta de texto en un vector.

¿Qué bases de datos vectoriales existen?

El almacenamiento eficiente de embeddings requiere bases de datos vectoriales. Existen múltiples opciones con diferentes integraciones disponibles para aumentar la flexibilidad y eficiencia del sistema.

Algunas bases de datos vectoriales destacadas:

• PyCon
• FICE (VectorStore de Meta)
• Chroma
• Weaviate

Estas herramientas permiten un manejo ágil de vectores y ayudan a establecer un flujo de trabajo más eficiente en sistemas que dependen de un procesamiento rápido de consultas.

Mediante los avances en tecnologías de VectorStores y embeddings, se puede crear sistemas de índices sofisticados que aumentan la capacidad de los modelos de lenguaje para responder con pertinencia y precisión. El futuro promete nuevas integraciones y mejoras que enriquecerán aún más este campo.