¿Cómo funcionan los embeddings?
Qué es y cómo usar una base de datos vectorial
Clase 15 de 26 • Curso de Embeddings y Bases de Datos Vectoriales para NLP
Contenido del curso
Creación de embeddings
Usando embeddings preentrenados
- 9
Uso práctico de Sentence Transformers en procesamiento de textos
11:16 - 10
Análisis Semántico: Buscar Textos con Sentence Transformers
04:42 - 11
Manejo de Embeddings con OpenAI: API, Instalación y Datasets
10:28 - 12
Manejo y Visualización de Embeddings con OpenAI: Guía Práctica
07:24 - 13
Creación de un Motor de Búsqueda Semántico con Python
12:20 - 14
Transformación de Texto a Embeddings con Sentence Transformer
03:53 Quiz_Usando embeddings preentrenados
Bases de datos vectoriales
- 15
Qué es y cómo usar una base de datos vectorial
05:36 - 16
Gestión de Bases de Datos Vectoriales con ChromaDB: Instalación y Uso
11:45 - 17
Generación y manejo de embeddings en Chroma con Sentence Transformer
04:20 - 18
Consultas avanzadas y filtrado en bases de datos con Chroma
09:24 - 19
Cargar colección de Chroma previamente creada
00:40 - 20
Configuración y Uso de Pinecone: Desde la Instalación hasta la Inserción de Datos
05:08 - 21
Optimización de Ingesta de Datos en Pinecone: Procesos y Estrategias
07:48 - 22
Consultas Avanzadas en Pinecone: De Texto a Vector y Filtros
05:57 - 23
Carga de índices en Pinecone: Gestión eficiente en la nube
02:35 - 24
Carga de embeddings en Pinecone para búsqueda semántica
09:22 - 25
Creación de buscador semántico con Gradio y Sentence Transformer
16:22 Quiz_Bases de datos vectoriales
Conclusiones
Resumen
¿Qué son las bases de datos vectoriales y por qué son importantes?
Las bases de datos vectoriales son una solución poderosa para gestionar y almacenar información de alta dimensionalidad en forma de vectores. Aunque comparten características con las bases de datos tradicionales, se especializan en almacenar representaciones internas de datos, como embeddings generados a partir de texto, imágenes o cualquier otra fuente. Su relevancia en la actualidad deriva de su capacidad para interactuar eficientemente con modelos de lenguaje grandes (LLMs), como GPT-4 y PAL, facilitando aplicaciones únicas en inteligencia artificial.
¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?
El proceso comienza con la vectorización de datos mediante modelos de embeddings, tales como OpenAI o Sentence Transformer, transformando textos o documentos en vectores. Estos vectores son luego ingresados a motores de bases de datos vectoriales, que se encargan de su almacenamiento y organización. Posteriormente, los usuarios pueden realizar consultas utilizando vectores para obtener resultados, incluyendo embeddings, textos u otra metadata incorporada.
¿Por qué las bases de datos vectoriales son cruciales para la inteligencia artificial?
Estas bases de datos se distinguen por su interacción directa con LLMs. Al permitir que un producto o aplicación utilice LLMs, es posible comparar la salida de estos modelos en forma de embeddings con una base de datos vectorial. Esto hace posible enriquecer la respuesta del LLM con metadata adicional en lenguaje natural, reforzando así su funcionalidad. Este potencial para proporcionar contexto actualizado y específico a los modelos de lenguaje implica un salto cualitativo en su uso para empresas y desarrollos en inteligencia artificial.
¿Cómo se estructura una base de datos vectorial?
Al igual que en las bases de datos transaccionales, las bases de datos vectoriales constan de colecciones o índices, que funcionan como tablas con una estructura definida, variable según el motor empleado. Generalmente, requieren los siguientes componentes:
- Embeddings: Son esenciales para el almacenamiento en bases de datos vectoriales.
- Documentos: La representación de los datos transformados en vectores.
- Metadata: Información complementaria para comprender mejor el documento o los embeddings.
- ID: Actúa como una llave primaria, crucial para identificar, actualizar o eliminar registros.
¿Cuáles son los motores de bases de datos vectoriales disponibles?
La variedad de motores de bases de datos vectoriales es amplia y continúa en expansión. Algunos ejemplos incluyen:
- Pinecone: Una solución popular para gestionar bases de datos vectoriales de forma eficiente.
- Chroma y Redis: Ofrecen funcionalidades robustas para manipulación de vectores.
- DeepLake: Con un enfoque en aprendizaje profundo y manipulación de datos vectoriales.
- Sistemas en la nube: Google Cloud Platform (GCP) y Amazon Web Services (AWS) también soportan almacenamiento y procesamiento en bases de datos vectoriales.
La adopción de estas tecnologías es fundamental para potenciar el uso de modelos de lenguaje, que constantemente evolucionan y se adaptan a las necesidades del mercado.
¿Cómo potencian las bases de datos vectoriales los modelos de lenguaje?
Los grandes modelos de lenguaje enfrentan retos significativos, como la falta de contexto actualizado o específico para aplicaciones concretas. A través del uso de embeddings y bases de datos vectoriales, es posible superar estas limitaciones, proveyendo a los LLMs de los datos contextuales necesarios para mejorar su desempeño. Esto fomenta innovaciones en inteligencia artificial que impactan directamente en startups, empresas y el ecosistema económico global.
En el auge de la inteligencia artificial, comprender y utilizar bases de datos vectoriales se convierte en una habilidad esencial para desarrollar aplicaciones avanzadas y adaptadas a necesidades dinámicas. Con el continuo avance de la tecnología, esos conocimientos abrirán nuevas oportunidades y aplicaciones en múltiples sectores.