Cómo FUNCIONAN las BASES DE DATOS VECTORIALES

Summary

En este video se explica el concepto de bases de datos vectoriales, que permiten almacenar y realizar consultas de información no estructurada como imágenes, videos y audios, entendiendo su contexto y contenido. Se abordan temas como los vectores, embeddings, y cómo se utilizan en sistemas de Machine Learning para mejorar la memoria a largo plazo de los LLMs. Además, se describen casos de uso, como búsquedas inteligentes y recomendaciones de productos. También se mencionan motores de bases de datos populares como Picon, Webet y Chroma, y se compara con bases de datos tradicionales como PostgreSQL y Redis.

Takeaways

• 😀 Las bases de datos vectoriales permiten almacenar y consultar información no estructurada como imágenes, videos y audios, comprendiendo el contexto de los mismos.
• 😀 A diferencia de las bases de datos relacionales y NoSQL, las bases de datos vectoriales trabajan con vectores y no con tablas o documentos.
• 😀 Los vectores son arreglos de valores que representan datos en un espacio multidimensional, evaluando características específicas de un objeto.
• 😀 Cada valor dentro de un vector se llama 'embedding', el cual se determina mediante algoritmos de machine learning.
• 😀 Los vectores de embedding pueden aplicarse a diferentes tipos de datos como imágenes, texto, video y audio.
• 😀 Las bases de datos vectoriales indexan los vectores para permitir una consulta rápida y eficiente basada en la distancia entre los vectores.
• 😀 Las bases de datos vectoriales son útiles para LLMs, ya que permiten la memoria de largo plazo y mantienen el contexto de respuestas previas.
• 😀 Servicios como Picon permiten trabajar con bases de datos vectoriales fácilmente, desde agregar la librería hasta hacer consultas de similitud.
• 😀 Las bases de datos vectoriales son ideales para búsquedas inteligentes que no dependen de palabras clave, sino del contexto y de las relaciones.
• 😀 Algunas bases de datos populares para trabajar con vectores incluyen Picon, Webet, Chroma, y bases tradicionales como Postgres, MaríaDB y Redis que ahora soportan vectores.
• 😀 El uso de bases de datos vectoriales es fundamental para proyectos que requieren comprensión profunda del contenido, como las recomendaciones de productos y contenido multimedia.

Q & A

¿Qué son las bases de datos vectoriales?

Las bases de datos vectoriales son bases de datos especializadas en almacenar y consultar información no estructurada, como imágenes, videos y audios. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que organizan los datos en tablas, estas bases permiten almacenar datos en vectores que representan características o características semánticas de los objetos.

¿Cómo se diferencian las bases de datos vectoriales de las bases de datos relacionales o NoSQL?

Las bases de datos vectoriales almacenan información en vectores multidimensionales que representan características del objeto, mientras que las bases de datos relacionales organizan los datos en tablas y las NoSQL en documentos o claves-valor. Las bases de datos vectoriales son más adecuadas para trabajar con datos no estructurados y tareas como búsqueda contextual.

¿Qué es un vector en el contexto de una base de datos vectorial?

Un vector es un arreglo de valores que representa datos en un espacio multidimensional. Cada dimensión del vector corresponde a una característica del objeto que se está evaluando, como si es un animal o un objeto grande o pequeño.

¿Qué es un embedding o 'encaje' en el contexto de las bases de datos vectoriales?

Un embedding (o encaje) es el valor asignado a una dimensión de un vector. Este valor se determina mediante algoritmos de machine learning, que generan representaciones numéricas de las características de un objeto, como imágenes, texto, video o audio.

¿Cómo funcionan las consultas en las bases de datos vectoriales?

Cuando realizas una consulta en una base de datos vectorial, el sistema busca los vectores más cercanos a la consulta en el espacio multidimensional, evaluando la distancia entre los vectores para encontrar aquellos con características similares. Esto permite realizar búsquedas basadas en contexto y no solo en palabras clave.

¿Cuáles son los usos principales de las bases de datos vectoriales?

Las bases de datos vectoriales se usan principalmente para búsquedas inteligentes y recomendaciones, donde el enfoque no está en las palabras clave, sino en el contexto. También son útiles para almacenar el contexto de interacciones previas, como en los sistemas de memoria a largo plazo de los modelos de lenguaje como ChatGPT.

¿Qué motores de base de datos son recomendados para trabajar con bases de datos vectoriales?

Algunos de los motores más populares para bases de datos vectoriales incluyen Picon, Webet y Chroma. También hay bases de datos tradicionales como PostgreSQL y MariaDB que ahora incluyen funciones para trabajar con vectores, así como Redis en el ámbito NoSQL.

¿Cómo se puede empezar a trabajar con una base de datos vectorial usando Picon?

Para comenzar con Picon, primero debes agregar la librería a tu proyecto, luego configurar la API key del modelo que usarás para crear los embeddings. Después, inicializas el cliente, añades algunos vectores de ejemplo y realizas una consulta de similitud para obtener los resultados deseados.

¿Qué es la 'memoria a largo plazo' en el contexto de los LLMs y cómo la facilitan las bases de datos vectoriales?

La memoria a largo plazo en los LLMs es la capacidad de recordar el contexto de respuestas anteriores. Las bases de datos vectoriales permiten almacenar y recuperar información de interacciones pasadas, lo que ayuda a los modelos a mantener el contexto durante conversaciones largas, como lo hace ChatGPT.

¿Qué ventajas tienen las bases de datos vectoriales sobre las tradicionales para tareas de búsqueda inteligente?

Las bases de datos vectoriales permiten realizar búsquedas basadas en el contexto de la información, lo que mejora la relevancia de los resultados. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que dependen de las palabras clave exactas, las bases de datos vectoriales pueden encontrar elementos relacionados semánticamente, aunque no contengan las mismas palabras.