¿QUÉ es la base de datos VECTOR?

Se trata de un examen exhaustivo de sus fundamentos conceptuales, su infraestructura tecnológica y también sus áreas de aplicación. Los sistemas de almacenamiento vectorial son infraestructuras que almacenan datos como representaciones numéricas multidimensionales y permiten realizar búsquedas rápidas basadas en similitudes entre estos datos. El objetivo de este estudio es, en realidad, analizar, a nivel académico, los componentes técnicos del almacenamiento vectorial, así como sus principios de funcionamiento y áreas de desarrollo futuro. El almacenamiento vectorial se convierte esencialmente en un sistema especial de almacenamiento de datos que almacena los datos en forma de representaciones numéricas multidimensionales denominadas vectores. De hecho, el almacenamiento vectorial es un sistema especializado diseñado para almacenar vectores incrustados. Debido a las características únicas de las incrustaciones vectoriales, los sistemas de almacenamiento vectorial son en realidad un diseño especializado que los distingue de los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos. Una base de datos vectorial es una base de datos especial diseñada para almacenar, gestionar y buscar incrustaciones vectoriales de alta dimensión. La capacidad fundamental de una base de datos vectorial es la similitud semántica, que identifica puntos de datos conceptualmente similares en lugar de analizar palabras clave. Almacena incrustaciones vectoriales densas y dispersas generadas por modelos de aprendizaje automático con el fin de proporcionar una búsqueda y recuperación rápidas por similitud. El vector creado por la base de datos posiciona los elementos relacionados más cerca unos de otros, lo que permite al sistema clasificar los resultados en función de su relevancia.

ALMACENAMIENTO VECTORIAL

Es un sistema de datos especializado que representa los datos en dimensiones numéricas. Estos vectores suelen ser generados por modelos de aprendizaje automático que representan el contenido semántico de archivos de audio, vídeos e imágenes. Estas representaciones se denominan vectores de incrustación.

¿QUÉ ES UN VECTOR DE INCORPORACIÓN?

Las incrustaciones, que en realidad constituyen la base del almacenamiento vectorial, son la representación matemática de datos complejos en una forma transformada. Por ejemplo, bolígrafo, cuaderno, colegio, profesor: todos ellos reciben valores vectoriales cercanos al mismo grupo semántico. Es importante señalar que las representaciones incrustadas generadas por el modelo de un proveedor no se entenderán si se transfieren a otro proveedor. Por ejemplo, una incrustación producida por el modelo X no será compatible con el modelo de otro proveedor.

CÓMO FUNCIONA EL ALMACENAMIENTO VECTORIAL

En una base de datos vectorial, los datos se procesan primero durante la recopilación de datos. Se recopilan datos sin procesar, como texto, imágenes o vídeo. La creación de incrustaciones se produce cuando un modelo de aprendizaje automático genera un vector para los datos. A continuación, el vector se almacena, es decir, se registra en la base de datos vectorial. Un ejemplo de este tipo de sistema es Chroma. Para explicar la conexión entre las bases de datos vectoriales y los sistemas de almacenamiento vectorial, primero hay que comprender las bases de datos vectoriales y, a continuación, examinar su relación y las complejidades técnicas resultantes. Por último, es necesario abordar qué hay que tener en cuenta a la hora de evaluar las bases de datos vectoriales para sus proyectos.

CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES DE LAS TIENDAS VECTOR

En el caso de los datos de alta dimensión, las incrustaciones vectoriales suelen constar de cientos o miles de dimensiones y plantean retos únicos tanto para el almacenamiento como para la recuperación. Para búsquedas especializadas, a diferencia de las bases de datos tradicionales que utilizan consultas de coincidencia exacta, las bases de datos basadas en vectores utilizan la búsqueda del vecino más cercano con métricas de distancia específicas. Desde el punto de vista de la eficiencia, las bases de datos tradicionales suelen ser ineficaces cuando se trabaja con datos vectoriales, ya que los almacenes vectoriales se crean desde cero para gestionar de forma eficiente el almacenamiento y la recuperación de vectores de alta dimensión.

Flexibilidad limitada

Para optimizar el rendimiento, los almacenes vectoriales suelen centrarse en admitir datos numéricos y de alta dimensión, sacrificando parte de la versatilidad que ofrecen las bases de datos de uso general.

Diseños de esquemas simplificados

En comparación con las bases de datos de uso general, los almacenes vectoriales suelen tener diseños de esquema menos flexibles y dan prioridad a las estructuras optimizadas para datos vectoriales.

Soporte especializado para consultas

En lugar de admitir una amplia variedad de tipos de consultas, los almacenes vectoriales están optimizados principalmente para la operación de recuperación del vecino más cercano realizada en datos vectoriales.

BASE DE DATOS VECTORIAL

Por otro lado, un base de datos vectorial forma un sistema más completo que incorpora las capacidades tanto de las bases de datos vectoriales como de los almacenes vectoriales, al tiempo que proporciona características y funcionalidades iniciales. Las características clave de una base de datos vectorial incluyen:

Soporte para consultas más amplias

Las bases de datos vectoriales permiten realizar consultas más complejas que combinan búsquedas de similitud vectorial con operaciones tradicionales de bases de datos.

Datos vectoriales

Estos sistemas vinculan vectores almacenados con datos estructurados mediante mecanismos de consulta robustos y complejos, similares a los que se encuentran en las bases de datos relacionales.

Indexación vectorial avanzada

Muchos basados en vectores bases de datos Incluir técnicas avanzadas de indexación para mejorar el rendimiento de las consultas basadas en vectores y no basadas en vectores.

SISTEMA VECTORIAL BIEN OPTIMIZADO

Añadir compatibilidad con esquemas de alta dimensión y capacidades de búsqueda del vecino más cercano a una base de datos no es necesariamente un proyecto extremadamente complejo. Sin embargo, optimizar estas características para su uso en producción supone un reto importante. Una base de datos vectorial lista para producción debe incluir componentes de almacenamiento eficientes. Un almacenamiento eficiente y rápido significa que el sistema debe ser capaz de insertar, actualizar y eliminar rápidamente datos vectoriales, incluso cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.

Compatibilidad con múltiples métricas de distancia

Las diferentes aplicaciones pueden requerir diferentes medidas de similitud; por lo tanto, un almacén de vectores versátil debe admitir diversas métricas de distancia.

Esto explica en detalle por qué el almacenamiento vectorial ha adquirido un papel fundamental en la gestión moderna de datos. En resumen, el almacenamiento vectorial, a diferencia de las bases de datos tradicionales, permite evaluar los datos basándose en su significado semántico, lo que ofrece ventajas significativas para las soluciones que admiten tanto sistemas de búsqueda como analíticos. Con el aumento del volumen de datos no estructurados, se espera que la importancia de las tecnologías de almacenamiento vectorial siga creciendo. Actualmente, aproximadamente 801 TP3T de los datos producidos en el ecosistema digital se consideran no estructurados. Los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos no logran captar las relaciones semánticas dentro de dichos datos.