Vetorização de dados

O que é um banco de dados vetorial?

Um banco de dados vetorial é uma solução que armazena diferentes tipos de dados – como texto, imagens, áudio e vídeo – em forma de vetores numéricos. Esses vetores são representações numéricas de objetos de dados, organizados em múltiplas dimensões. Cada dimensão captura aspectos específicos do objeto, permitindo que informações complexas sejam estruturadas numericamente de maneira eficaz.

O que são vetores ou embeddings?

Vetores, no contexto de bancos de dados vetoriais, são matrizes numéricas que representam propriedades, contextos e relações entre os dados. Quando esses vetores são criados para capturar características semânticas ou estruturais de dados, eles são chamados de embeddings vetoriais, ou simplesmente embeddings. Embeddings são cruciais para diversas aplicações em aprendizado de máquina e recuperação de informações.

Aplicações de Embeddings

Uma das principais aplicações de embeddings está em sistemas de recomendação. Por exemplo, ao representar preferências do usuário e atributos de itens como vetores numéricos, é possível utilizar algoritmos baseados em similaridade para realizar recomendações personalizadas. No exemplo a seguir, embeddings vetoriais são visualizados em um plano de duas dimensões, destacando agrupamentos por similaridade em um conjunto de livros.

Indexação em Bancos de Dados Vetoriais

Para buscas eficientes em bancos de dados vetoriais, várias técnicas de indexação são utilizadas. Abaixo, apresentamos as estratégias mais populares:

1. Quantização do Produto (PQ)

• Como funciona: Divide vetores de alta dimensão em subvetores menores, que são representados por códigos em um livro de códigos específico.
• Pontos Positivos:
  • Reduz custos computacionais.
  • Permite buscas rápidas em grandes conjuntos de dados.
• Pontos Negativos:
  • Menor precisão em consultas de alta similaridade.
  • Requer treinamento inicial intensivo.

2. Árvores KD

• Como funciona: Divide o espaço de dados hierarquicamente em regiões baseadas em divisões alinhadas aos eixos.
• Pontos Positivos:
  • Simples e eficiente para dimensões baixas.
• Pontos Negativos:
  • Desempenho reduzido em altas dimensões devido à maldição da dimensionalidade.

3. R-trees

• Como funciona: Estrutura os dados em Retângulos de Limite Mínimo (MBR), agrupando pontos de forma espacial.
• Pontos Positivos:
  • Excelente para dados geográficos.
• Pontos Negativos:
  • Menos eficiente para dados não espaciais de alta dimensão.

4. Índices Baseados em Gráficos (ex.: HNSW)

• Como funciona: Constrói um gráfico onde os nós representam dados e as arestas, relações de similaridade.
• Pontos Positivos:
  • Excelente para altas dimensões.
• Pontos Negativos:
  • Maior consumo de memória.

5. Índice de Arquivo Invertido

• Como funciona: Relaciona termos a documentos para facilitar buscas rápidas.
• Pontos Positivos:
  • Ótimo para dados textuais.
• Pontos Negativos:
  • Pouco eficiente para embeddings.

6. Vizinho Mais Próximo Aproximado (ANN)

• Como funciona: Agrupa vetores semelhantes para acelerar buscas.
• Pontos Positivos:
  • Alta velocidade de busca em altas dimensões.
• Pontos Negativos:
  • Sacrifica precisão em troca de desempenho.

Comparação Geral de Técnicas de Indexação

Exemplo de Vetorização com spaCy

Abaixo, demonstramos como criar embeddings de palavras usando a biblioteca spaCy:

import spacy

# Carrega o modelo de linguagem
model = spacy.load("en_core_web_md")

# Lista de palavras a serem vetorizadas
words = ["dog", "cat", "apple", "tasty", "delicious", "truck"]

# Dicionário para armazenar os embeddings
embeddings = {}

# Gera embeddings para cada palavra
for word in words:
    embedding = model.vocab[word].vector
    embeddings[word] = embedding

# Exibe os embeddings gerados
for word, embedding in embeddings.items():
    print(f"{word}: {embedding}")

Esse código exemplifica como transformar palavras em vetores, possibilitando comparações e análises com base em similaridade semântica.

Considerações Finais

Bancos de dados vetoriais são fundamentais para lidar com o volume crescente de dados não estruturados, como imagens e texto. A escolha de uma estratégia de indexação depende das características dos dados e das necessidades de consulta, variando de alta performance com ANN até consultas textuais rápidas com índices invertidos. Ao compreender e implementar vetores de forma eficaz, é possível explorar todo o potencial de dados complexos no desenvolvimento de soluções inovadoras.