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.