Cosa sono i database vettoriali?

Fonte: Medium

Riconoscimento di immagini e video: I contenuti visivi dominano la nostra cultura visiva e in quest'ultima risplendono i database vettoriali. Sono abili nel setacciare vasti archivi di immagini e video per individuare quelli che presentano forti analogie con un determinato input. Non è tanto questione di abbinare pixel per pixel, ma piuttosto di comprendere i modelli e le caratteristiche sottostanti. Tali caratteristiche sono fondamentali per applicazioni come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti e persino il rilevamento di violazioni del copyright nelle piattaforme multimediali.

Elaborazione del linguaggio naturale e ricerca testuale: sinonimi, parafrasi e contesto possono rendere particolarmente difficoltosa la corrispondenza esatta del testo. Tuttavia, i database vettoriali possono discernere l'essenza semantica di frasi o periodi e sono quindi in grado di identificare corrispondenze che, anche se non identiche in termini di formulazione, sono contestualmente simili. Questa abilità rappresenta un punto di svolta per i chatbot, e fa in modo che rispondano in modo adeguato alle domande degli utenti. Allo stesso modo, i motori di ricerca possono fornire risultati più pertinenti, migliorando l’esperienza dell’utente.

Sistemi di suggerimento: I database vettoriali svolgono un ruolo fondamentale nella personalizzazione. Attraverso la comprensione delle preferenze degli utenti e l'analisi dei modelli, questi database possono suggerire canzoni adeguate ai gusti di un ascoltatore o prodotti in linea con le preferenze di un acquirente. È questione di valutare l'analogia e di fornire contenuti o prodotti che colpiscano favorevolmente gli utenti.

Applicazioni emergenti: L'orizzonte dei database vettoriali è in continua espansione. Nel settore sanitario, agevolano la scoperta di nuovi farmaci analizzando le strutture molecolari alla ricerca di potenziali proprietà terapeutiche. Nel settore finanziario, i database vettoriali aiutano a rilevare le anomalie individuando modelli insoliti che potrebbero indicare attività fraudolente.

Con l’ascesa dell’IA generativa, i database vettoriali emergono come fattori essenziali e aiutano gli sviluppatori a trasformare intricati progetti di intelligenza artificiale in strumenti pratici e orientati al valore.

MongoDB Atlas Vector Search: un punto di svolta

MongoDB Atlas Vector Search è l'ultimo arrivato nella piattaforma dati per sviluppatori MongoDB. Consente ai clienti di creare applicazioni intelligenti basate sulla ricerca semantica e sull'IA generativa per qualsiasi tipo di dati.

Storicamente, i team di sviluppo alla ricerca di un database vettoriale per attività come la ricerca di immagini o di analogia efficiente si sono trovati di fronte a un dilemma: optare per un database vettoriale integrato, aggiungere un altro strumento allo stack tecnologico o destreggiarsi tra un mix di strumenti di ricerca e soluzioni open source. L'utilizzo di una ricerca full-text per le funzionalità semantiche spesso implicava per gli sviluppatori un'estesa mappatura dei sinonimi. I limiti erano chiari: se gli utenti non formulavano domande precise, i risultati erano tutt'altro che pertinenti.

Tali sfide implicavano:

• Un ulteriore sistema di supervisione.
• La necessità di competenze specialistiche.
• Lo sforzo mentale derivante dall'aggiornamento costante delle mappature dei sinonimi.
• Un'esperienza utente scadente nel caso di query imprecise.
• Prezioso tempo del personale tecnico sottratto alle attività principali.

Atlas Vector Search semplifica la progettazione di applicazioni arricchite dalla ricerca semantica e dall'IA generativa, in grado di elaborare una vasta gamma di tipi di dati, dai video ai contenuti dei social media. Sfruttando la solidità di MongoDB Atlas, Vector Search consente agli sviluppatori di creare strumenti di ricerca all'avanguardia e basati sulla pertinenza su una piattaforma affidabile con un'interfaccia di query unificata.

La ricerca vettoriale fornisce a MongoDB Atlas le conoscenze necessarie per comprendere una query senza la necessità di definire sinonimi. Anche quando gli utenti non sanno cosa stanno cercando, Vector Search è in grado di restituire risultati pertinenti in base al significato della query. Ad esempio, la ricerca di "gelato" restituirebbe "sundae" anche se l'utente non sapesse dell'esistenza dei sundae.

Quando si usa Vector Search, gli incorporamenti vettoriali vengono memorizzati in Atlas insieme ai dati e ai metadati originali. Ciò garantisce che eventuali aggiornamenti o aggiunte ai dati vettoriali vengano sincronizzati istantaneamente, semplificando l'architettura e offrendo un'esperienza di sviluppo unificata.

Con Vector Search, l'indicizzazione e l'esecuzione di query sui dati avvengono utilizzando uno dei più potenti algoritmi di ricerca vettoriale: approximate k-nearest neighbors (o "k-NN", che utilizza grafici Hierarchical Navigable Small World, o HNSW, per trovare analogie vettoriali).

È possibile creare esperienze di ricerca notevolmente migliorate in grado di affrontare casi d'uso impossibili per gli strumenti di ricerca tradizionali, tra cui:

• Ricerca semantica: consente ricerche basate sul contesto. Ad esempio, la ricerca di “gelato” potrebbe produrre risultati come “sundae” senza sinonimi preimpostati.
• Suggerimenti migliorati: se un utente cerca un tosaerba, il sistema può anche suggerire articoli correlati per la cura del prato.
• Ricerche su media diversi: che si tratti di cercare immagini che rappresentano "famiglie felici" o di vagliare i log audio alla ricerca di frasi specifiche, Vector Search è all'altezza del compito.
• Ricerca ibrida: combina i punti di forza della ricerca vettoriale con la tradizionale ricerca full-text, arricchendo i risultati.
• Memoria a lungo termine per LLM: fornisce agli LLM un contesto di dati aziendali proprietari, perfezionando l'accuratezza dell'output.

Atlas Vector Search è compatibile con i framework applicativi più diffusi, come LlamaIndex e LangChain. Inoltre, si integra perfettamente con i partner dell'ecosistema come Google Vertex AI, AWS, Azure e Databricks, facendo in modo che i dati aziendali proprietari migliorino le prestazioni e l'accuratezza delle applicazioni basate sull'IA.

Atlas Vector Search: per applicazioni intelligenti basate sulla ricerca semantica

I database vettoriali, con il loro approccio esclusivo all'archiviazione e al reperimento dei dati, stanno cambiando il modo in cui pensiamo ai database. La loro capacità di eseguire rapide ricerche per analogia li rende indispensabili nel mondo odierno basato sui dati. E se uniti alla potenza e alla flessibilità di MongoDB Atlas, offrono una soluzione difficile da battere.

Atlas Vector Search è alla base di casi d'uso avanzati, come la ricerca semantica, la ricerca di immagini e la ricerca per analogie, che non possono essere affrontati dalla tradizionale ricerca full-text. Gli sviluppatori possono archiviare i loro incorporamenti vettoriali in MongoDB, integrare le funzionalità di ricerca esistenti con modelli di apprendimento automatico e interrogarli per ottenere risultati pertinenti e contestuali. I responsabili degli ingegneri traggono vantaggio dalla tranquillità connessa all'esecuzione di Atlas: una piattaforma dati per sviluppatori multi-cloud completamente gestita e collaudata.

Che tu stia creando un sistema di suggerimenti, un motore di ricerca o qualsiasi altra applicazione che richieda una corrispondenza dei dati rapida e accurata, valuta la possibilità di sfruttare la potenza combinata dei database vettoriali e di MongoDB. Il futuro è vettorializzato e MongoDB è qui per aiutarti a esplorarlo.