Qué es y cómo usar una base de datos vectorial

Resumen: ■■■■■ Las \*\*\*\*Bases de datos vectoriales\*\*\*\* son sistemas diseñados para almacenar y gestionar datos en forma de vectores, que esencialmente son secuencias o números de elementos de datos. Los modelos de embebido serán aquellos que transforman la data en vectores, la estructura la define la base de datos vectorial y se indexan. Estas bases de datos son especialmente útiles en campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, y el análisis de grandes volúmenes de datos, podremos almacenar vectores con altas dimensionalidades. Es posible interactuar con un \[\*\*modelo fundacional\*\*]\(https://aws.amazon.com/es/what-is/foundation-models/) (como un LLM, GPT, Bert) y las bases de datos vectoriales, con el propósito de robustecer las salidas que se generan, en otras palabras podremos hacer búsquedas y comparaciones semánticas con alta calidad. En general la gestión de la BDv, tenemos: \- \*\*Vectores\*\*: Representación matemática de tus datos \- \*\*Documentos\*\*: Tus Documentos, procesados o crudos \- \*\*Metadata\*\*: Los datos que hablan de los datos, descripciones y manifiesto de información. \- \*\*ID\*\*: Parecido a la llave primaria de las bases de datos relacionales, todo índice tiene como propósito mejorar las búsquedas. ■ \*\*PROVEEDORES\*\* Como en cada servicio, siempre existirán ofertas open source y pagas, que recaen en modelos completamente administrados, otras bases de datos buscan ser soluciones en eficiente memoria y de allí que muchas opciones posean diferentes contextos concretos donde puede brillar. \- \[Trychroma]\(https://trychroma.com/) \- \[DeepLake]\(https://www.deeplake.ai/) \- \[Weaviate]\(https://weaviate.io/products)

Las bases de datos vectoriales son famosas ya que permiten el manejo de: * embeddings * documents * metadata * id