Bases de datos vectoriales para tus aplicaciones de LLM + Streamlit

Bases de datos vectoriales para mejorar tus aplicaciones de LLM + Streamlit

Comencemos con un rápido primer sobre bases de datos de vectores

Si has estado experimentando con modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) y sus aplicaciones el tiempo suficiente, probablemente hayas oído hablar de las bases de datos de vectores. En el vasto ámbito de las aplicaciones de LLM, las bases de datos de vectores son pilares fundamentales que codifican y manejan nuestros datos. Desempeñan un papel crucial en la gestión y consulta eficiente de información vectorial, lo que las hace indispensables para las aplicaciones actuales de IA generativa.

Aquí está mi esfuerzo por resumir en viñetas qué son las bases de datos de vectores y por qué son importantes para las aplicaciones de IA.

Descripción General de las Bases de Datos de Vectores:

Propósito y Funcionalidad:

• Conversión de Incrustación: Las bases de datos de vectores convierten información textual en incrustaciones vectoriales, que son representaciones matemáticas que capturan la esencia semántica del texto.
• Búsqueda Semántica: Estas incrustaciones facilitan la búsqueda semántica, lo que ayuda al LLM a emparejar y comprender el contexto detrás de las consultas que les proporcionamos.
• Estructuración de Datos: Al estructurar datos no estructurados (como texto) en un formato que las máquinas pueden entender y procesar, las bases de datos de vectores permiten que LLMs como ChatGPT respondan con precisión a las consultas de los usuarios.

Especialización y Aplicación:

• Almacenamiento Especializado: Las bases de datos de vectores son sistemas especializados de almacenamiento y recuperación de datos que manejan datos vectoriales de alta dimensión, que son diferentes de los datos tabulares manejados por las bases de datos relacionales tradicionales.
• Manipulación de Datos Dinámica: Las bases de datos de vectores destacan en entornos con datos dinámicos, como las interacciones en tiempo real de los usuarios, donde pueden actualizar y recuperar rápidamente vectores para reflejar cambios recientes o nueva información, asegurando que tus aplicaciones de LLM estén trabajando con los datos más recientes o tus conjuntos de datos específicos o documentos de texto.
• Integración de IA/ML: Luego, estas bases de datos de vectores ayudan a adaptar tus aplicaciones impulsadas por LLM a tus necesidades particulares, con un…

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