O que é banco de dados vetorial

Banco de dados vetorial (vector database) é um tipo de banco de dados que armazena, gerencia e recupera dados como vetores de alta dimensão. Este artigo explica como ele funciona e em que situações pode ser utilizado.

O que é banco de dados vetorial?

Assim como em um banco de dados de estrutura tra­di­ci­o­nal, é possível armazenar vários tipos de dados em bancos de dados vetoriais, incluindo textos, imagens e outras mídias. A diferença entre os tipos está na forma como os dados são ar­ma­ze­na­dos e con­sul­ta­dos. Enquanto dados em bancos de dados tra­di­ci­o­nais são ge­ral­mente ar­ma­ze­na­dos em formato tabular indexado, objetos de dados em bancos de dados vetoriais são re­pre­sen­ta­dos como vetores numéricos de alta dimensão — valores em um vetor são en­ten­di­dos como pa­râ­me­tros que descrevem uma ca­rac­te­rís­tica es­pe­cí­fica do dado original. Dessa forma, conjuntos de dados podem ser pa­ra­me­tri­za­dos e com­pa­ra­dos com base em métricas de si­mi­la­ri­dade.

Em bancos de dados vetoriais, é muito mais fácil ca­te­go­ri­zar e consultar dados com base em ca­rac­te­rís­ti­cas gerais. Assim, eles são par­ti­cu­lar­mente in­te­res­san­tes para sistemas de apren­di­zado de máquina (machine learning) e de deep learning.

Como funciona um banco de dados vetorial?

Quando aplicados à in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA) e ao apren­di­zado de máquina, os bancos de dados vetoriais apre­sen­tam di­fe­ren­tes vantagens em com­pa­ra­ção aos bancos de dados re­la­ci­o­nais tra­di­ci­o­nais. No entanto, alguns desafios relativos ao ar­ma­ze­na­mento e ao ge­ren­ci­a­mento dos dados vetoriais ainda precisam ser en­fren­ta­dos. O principal diz respeito à conversão de objetos de dados digitais tra­di­ci­o­nais em vetores numéricos que re­pre­sen­tem com precisão as ca­rac­te­rís­ti­cas desses objetos — é aí que entram os modelos de ve­to­ri­za­ção.

Vetores podem ser en­ten­di­dos como pontos de co­or­de­na­das em um espaço mul­ti­di­men­si­o­nal. O espaço de alta dimensão onde os vetores são ar­ma­ze­na­dos (em um banco de dados vetorial) é chamado de in­cor­po­ra­ção vetorial (vector embedding). Para trans­for­mar um objeto de dado digital na in­cor­po­ra­ção vetorial cor­res­pon­dente, faz-se ne­ces­sá­rio um modelo de in­cor­po­ra­ção vetorial. Um modelo de in­cor­po­ra­ção vetorial é um modelo es­pe­ci­a­li­zado de apren­di­zado de máquina, que analisa objetos de dados e gera a re­pre­sen­ta­ção vetorial adequada, com base no sig­ni­fi­cado e no contexto.

Tomemos como exemplo um banco de dados vetorial que armazena e ca­te­go­riza palavras. Podemos afirmar que as palavras “sushi” e “massa” têm sig­ni­fi­ca­dos se­mân­ti­cos se­me­lhan­tes, apesar da grafia diferente. Nesse contexto, um modelo de in­cor­po­ra­ção deve gerar in­cor­po­ra­ções vetoriais se­me­lhan­tes para as duas palavras. Para isso, ele pode analisar os contextos textuais em que as duas palavras aparecem com mais frequên­cia.

O processo de consulta de dados em um vector database é feito de maneira se­me­lhante ao processo de inserção: o modelo de in­cor­po­ra­ção gera um vetor adequado à própria consulta, ou seja, um ponto de co­or­de­nada no espaço mul­ti­di­men­si­o­nal. Por meio de al­go­rit­mos ma­te­má­ti­cos es­pe­ci­a­li­za­dos em vetores, os vetores mais próximos são lo­ca­li­za­dos. Assim, não apenas os re­sul­ta­dos exatos da base de dados podem ser re­cu­pe­ra­dos, mas também os objetos de dados cujos vetores são se­me­lhan­tes ao vetor de consulta. Por exemplo, se a palavra “comida” for inserida como consulta, os registros sobre “massa” e “sushi” poderão ser re­tor­na­dos. Se, por outro lado, a palavra con­sul­tada fosse “comida japonesa”, o vetor de consulta seria muito mais se­me­lhante ao vetor de “sushi” do que ao de “massa”.

Quais são as vantagens de um banco de dados vetorial?

Um vector database como o ChromaDB oferecem uma série de be­ne­fí­cios quando com­pa­ra­dos a bancos de dados re­la­ci­o­nais tra­di­ci­o­nais, es­pe­ci­al­mente quando uti­li­za­dos por apli­ca­ções de IA. A seguir, apre­sen­ta­re­mos algumas das prin­ci­pais vantagens de bancos de dados vetoriais.

Busca de si­mi­la­ri­dade eficiente

A re­pre­sen­ta­ção de um objeto de dado como um ponto em um espaço de alta dimensão pos­si­bi­lita a aplicação de al­go­rit­mos es­pe­ci­a­li­za­dos em vetores. Dessa forma, vetores próximos (ou conteúdos te­ma­ti­ca­mente re­le­van­tes) podem ser en­con­tra­dos de forma rápida e eficiente. Isso é essencial para apli­ca­ções de re­co­nhe­ci­mento de imagens, que precisam iden­ti­fi­car imagens se­me­lhan­tes, ou para sistemas de re­co­men­da­ção, que sugerem conteúdo e/ou produtos se­me­lhan­tes.

De­sem­pe­nho e es­ca­la­bi­li­dade

Ge­ral­mente, sistemas de bancos de dados vetoriais utilizam técnicas para acelerar a ve­lo­ci­dade das consultas e do pro­ces­sa­mento de dados. Além de pro­ces­sa­rem dados vetoriais de alta dimensão de forma eficiente, bancos de dados vetoriais são fre­quen­te­mente pro­je­ta­dos para executar múltiplas operações em paralelo. Re­pre­sen­tar dados complexos como vetores também facilita o trabalho com es­tru­tu­ras de dados complexas. Na maioria das vezes, essas técnicas garantem que bancos de dados vetoriais contenham e processem grandes volumes de dados sem perdas sig­ni­fi­ca­ti­vas de de­sem­pe­nho.

In­te­gra­ção com modelos de apren­di­zado de máquina

Como redes neurais costumam usar vetores como entrada e saída, diversos modelos de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial podem ser in­te­gra­dos per­fei­ta­mente aos bancos de dados vetoriais. Isso permite o ar­ma­ze­na­mento, o ge­ren­ci­a­mento e a consulta direta dos re­sul­ta­dos e das entradas nos modelos, o que sim­pli­fica e acelera tanto o processo de de­sen­vol­vi­mento quanto a im­plan­ta­ção de apli­ca­ções de IA.

Em que situações usar um banco de dados vetorial?

Hoje em dia, bancos de dados vetoriais são am­pla­mente uti­li­za­dos no apren­di­zado de máquina e na in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial ge­ne­ra­tiva. No apren­di­zado de máquina, bancos de dados vetoriais costumam ser usados para realizar buscas por si­mi­la­ri­dade, ne­ces­sá­rias para a execução de tarefas de clas­si­fi­ca­ção, clus­te­ring e sistemas de re­co­men­da­ção. Graças aos bancos de dados vetoriais, modelos podem ser treinados para iden­ti­fi­car ra­pi­da­mente pontos de dados se­me­lhan­tes e, com base nisso, fazer previsões ou tomar decisões. Um algoritmo de re­co­men­da­ção, por exemplo, pode ser baseado em um vector database para sugerir produtos ou conteúdos se­me­lhan­tes às pre­fe­rên­cias an­te­ri­o­res de um usuário.

Além disso, bancos de dados vetoriais podem ser usados para acelerar o trei­na­mento de novas redes neurais. Em casos assim, bancos de dados vetoriais pos­si­bi­li­tam o ge­ren­ci­a­mento e as buscas por grandes conjuntos de dados de trei­na­mento, de forma eficiente. Isso pode melhorar sig­ni­fi­ca­ti­va­mente tanto a precisão quanto o tempo de trei­na­mento do modelo.

O GPT da OpenAI é uma das apli­ca­ções que otimizam seus modelos de IA ge­ne­ra­tiva uti­li­zando bancos de dados vetoriais. Essas apli­ca­ções adotam bancos de dados vetoriais para re­co­nhe­cer padrões complexos em dados e gerar novos conteúdos. Esse ganho de efi­ci­ên­cia é crucial para o bom de­sem­pe­nho dos sistemas.