Embedding em machine learning exemplificado com o ChromaDB
Embedding em machine learning é utilizado para converter objetos multidimensionais em vetores, como imagens, textos, vídeos e áudios. Dessa forma, eles podem ser mais facilmente reconhecidos e categorizados por modelos de aprendizado de máquina. Essa metodologia já tem sido aplicada com grande sucesso em bancos de dados vetoriais, como no ChromaDB.
O que é embedding em machine learning?
Embedding em machine learning é uma técnica que os sistemas utilizam para representar objetos reais em formato matemático, tornando-os compreensíveis pela inteligência artificial (IA). Esses embeddings simplificam a representação dos objetos reais, preservando suas características e relações com outros elementos. O método é amplamente utilizado para ensinar modelos de machine learning a encontrar objetos semelhantes, como textos, imagens, áudios e vídeos. Os objetos são chamados de dados de alta dimensionalidade, pois uma imagem pode conter milhares de valores de cor de pixel, por exemplo.
Os embeddings em IA são, essencialmente, vetores. Em matemática, vetores são conjuntos ordenados de números que representam posições em um espaço multidimensional.
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A ideia central dos embeddings em machine learning é que um algoritmo de busca em um banco de dados vetorial identifique dois vetores que estejam próximos entre si. Quanto mais detalhados forem esses vetores, mais precisa será a correspondência com elementos semelhantes. Por isso, no embedding, busca-se converter o máximo possível de atributos em dimensões vetoriais para utilizá-los nas comparações. Para isso, os modelos são treinados com grandes e diversificados conjuntos de dados.
Quais são as aplicações do embedding em machine learning?
Os embeddings são amplamente usados em modelos de linguagem de grande escala (large language models: LLM), utilizados por diversas ferramentas de IA. Nesses modelos, o embedding não apenas representa uma palavra, mas também o contexto dela. Isso permite que soluções como o ChatGPT analisem sequências de palavras, frases ou textos completos. Algumas das principais aplicações do embedding em IA incluem:
- Buscas e consultas de maior precisão: Embeddings em IA ajudam a refinar buscas e consultas, tornando os resultados mais precisos ao longo do tempo.
- Contextualização: A complementação dada por informações contextuais melhora a qualidade das respostas geradas por IA.
- Personalização: Grandes modelos de linguagem podem ser ajustados e personalizados com embeddings para atender a domínios específicos.
- Integração de dados externos: Embeddings permitem combinar informações de diferentes fontes, tornando os conjuntos de dados mais completos e heterogêneos.
Como funciona o embedding em IA? (Exemplo: ChromaDB)
Para armazenar e consultar embeddings de forma eficiente, um banco de dados vetorial é a solução ideal. Esses bancos de dados não apenas armazenam os dados de maneira otimizada, mas também permitem consultas baseadas na similaridade entre os elementos. Um dos bancos de dados vetoriais de código aberto mais populares é o ChromaDB, que armazena embeddings juntamente com metadados para facilitar a busca e a reutilização por modelos de linguagem. O funcionamento dos embeddings pode ser compreendido por estes três passos:
Passo 1: Criar uma nova coleção
Primeiramente, é criada uma coleção que é semelhante a uma tabela em um banco de dados relacional. Depois, os dados são convertidos em embeddings. O padrão do ChromaDB para embeddings é o modelo all-MiniLM-L6-v2, mas essa configuração pode ser alterada conforme a necessidade. Se você tiver necessidade de um modelo mais especializado, opte por uma das alternativas, que possibilitam o processamento otimizado de textos técnicos e imagens, por exemplo. Essa flexibilidade torna o ChromaDB altamente versátil.
Passo 2: Adicionar novos documentos
Depois, é possível adicionar documentos de texto com metadados e um identificador único à coleção. O ChromaDB converte automaticamente textos em embeddings. Os metadados ajudam a refinar futuras consultas, permitindo filtros por categorias ou intervalos de tempo. Essa estrutura facilita a organização de grandes volumes de dados e melhora a eficiência na recuperação de informações relevantes.
Passo 3: Consultar documentos
Por fim, é possível realizar consultas no ChromaDB utilizando textos ou embeddings. Os resultados retornados são organizados por similaridade, garantindo que os mais relevantes apareçam primeiro. A consulta pode ser refinada por meio de limites de similaridade e aplicação de filtros para aumentar a precisão dos resultados.