Embeddings e Bases de Dados Vetoriais: Um Guia Completo
No mundo da IA, embeddings e bases de dados vetoriais são ferramentas essenciais para construir qualquer tipo de produto de IA. Neste artigo, vamos explorar o que são embeddings e bases de dados vetoriais, como usá-los com o OpenAI e suas APIs, e como integrá-los em seus projetos de IA.
Índice
1. Introdução
2. O que são Embeddings?
3. Como funcionam os Embeddings?
4. O que são Bases de Dados Vetoriais?
5. Como funcionam as Bases de Dados Vetoriais?
6. Pesquisando com Bases de Dados Vetoriais
7. Criando Embeddings com OpenAI
8. Armazenando Embeddings com SingleStore
9. Criando uma Função com JavaScript
10. Conclusão
O que são Embeddings?
Para simplificar, um embedding é um dado como palavras que foram convertidas em uma matriz de números conhecida como um vetor que contém padrões de relacionamentos. A combinação desses números que compõem o vetor atua como um mapa multidimensional para medir a similaridade.
Por exemplo, as palavras "cão" e "filhote" são frequentemente usadas em situações semelhantes. Em um embedding de palavras, elas seriam representadas por vetores que estão próximos um do outro. Este é um exemplo simples de uma única dimensão em 2D. Na realidade, o vetor tem centenas de dimensões que cobrem a rica relação complexa multidimensional entre as palavras.
Como funcionam os Embeddings?
Os embeddings funcionam convertendo palavras ou imagens em vetores que contêm padrões de relacionamentos. Esses vetores podem então ser usados para medir a similaridade entre diferentes palavras ou imagens.
Por exemplo, o Google usa embeddings para realizar pesquisas de imagens semelhantes. As seções de imagem são divididas em matrizes de números, permitindo que você encontre padrões de similaridade para aqueles com vetores semelhantes.
O que são Bases de Dados Vetoriais?
Uma base de dados vetorial é uma base de dados cheia de embeddings que podem ser usados de várias maneiras, incluindo pesquisa, agrupamento, recomendações e classificação.
Para fins deste artigo, vamos nos concentrar na pesquisa, pois é a mais comumente usada.
Como funcionam as Bases de Dados Vetoriais?
As bases de dados vetoriais funcionam armazenando embeddings em uma base de dados. Quando uma pesquisa é realizada, a base de dados retorna resultados classificados por relevância para uma string de consulta.
Pesquisando com Bases de Dados Vetoriais
Pesquisar com bases de dados vetoriais é bastante simples. O primeiro passo é identificar o que você deseja pesquisar. Por exemplo, você pode querer pesquisar por qualquer coisa relacionada ao OpenAI.
Em seguida, você precisa criar um embedding para o termo de pesquisa. Neste caso, você criaria um embedding para a palavra "OpenAI".
Finalmente, você realizaria uma pesquisa na base de dados em relação aos embeddings existentes. Isso retornaria uma lista com a maior similaridade no topo.
Criando Embeddings com OpenAI
A OpenAI fornece um ótimo modelo de IA para criar especificamente embeddings. No entanto, não fornece uma maneira de armazená-los. Para isso, usaremos uma base de dados em nuvem.
Para criar um embedding com o OpenAI, você pode acessar sua página de API e seguir as instruções para criar uma solicitação. Você pode usar o Postman, uma plataforma de API, para fazer a solicitação.
Armazenando Embeddings com SingleStore
SingleStore é um provedor que permite incorporar bases de dados vetoriais diretamente em seu banco de dados SQL distribuído unificado em tempo real. Para armazenar embeddings com o SingleStore, você precisa criar um espaço de trabalho e um banco de dados.
Depois de criar um banco de dados, você pode usar o editor SQL para criar uma tabela e inserir dados.
Criando uma Função com JavaScript
Você pode criar uma função com JavaScript para interagir com embeddings. Para fazer isso, você precisa fazer uma solicitação fetch para a API do OpenAI e passar o texto que deseja incorporar.
Conclusão
Embeddings e bases de dados vetoriais são ferramentas essenciais para construir qualquer tipo de produto de IA. Ao entender como eles funcionam e como usá-los, você pode criar memória de longo prazo para um chat GPT ou realizar pesquisas semânticas com base em uma enorme base de dados de PDFs conectados diretamente a uma IA.
Com a ajuda do OpenAI e do SingleStore, você pode criar e armazenar embeddings facilmente e usá-los para pesquisar através de vastas quantidades de dados. Ao incorporar essas ferramentas em seus projetos de IA, você pode levar sua IA para o próximo nível.
Destaques
- Embeddings são dados como palavras que foram convertidas em um vetor que contém padrões de relacionamentos.
- Bases de dados vetoriais são bases de dados cheias de embeddings que podem ser usados para pesquisa, agrupamento, recomendações e classificação.
- A OpenAI fornece um ótimo modelo de IA para criar especificamente embeddings.
- SingleStore é um provedor que permite incorporar bases de dados vetoriais diretamente em seu banco de dados SQL distribuído unificado em tempo real.
- Você pode criar uma função com JavaScript para interagir com embeddings.
FAQ
P: Qual é a diferença entre embeddings e bases de dados vetoriais?
R: Embeddings são dados como palavras que foram convertidas em um vetor que contém padrões de relacionamentos. Bases de dados vetoriais são bases de dados cheias de embeddings que podem ser usados para pesquisa, agrupamento, recomendações e classificação.
P: Como funcionam os embeddings?
R: Os embeddings funcionam convertendo palavras ou imagens em vetores que contêm padrões de relacionamentos. Esses vetores podem então ser usados para medir a similaridade entre diferentes palavras ou imagens.
P: Como funcionam as bases de dados vetoriais?
R: As bases de dados vetoriais funcionam armazenando embeddings em uma base de dados. Quando uma pesquisa é realizada, a base de dados retorna resultados classificados por relevância para uma string de consulta.
P: O que é o SingleStore?
R: SingleStore é um provedor que permite incorporar bases de dados vetoriais diretamente em seu banco de dados SQL distribuído unificado em tempo real.
P: Como posso criar uma função com JavaScript para interagir com embeddings?
R: Para criar uma função com JavaScript para interagir com embeddings, você precisa fazer uma solicitação fetch para a API do OpenAI e passar o texto que deseja incorporar.
