¿Qué es una base de datos vectorial?
Equipo editorial de IONOS6 mins
Una base de datos vectorial es un tipo de base de datos que almacena, gestiona y recupera datos como vectores de alta dimensión. Te mostramos cómo funcionan las bases de datos vectoriales y dónde se utilizan.
¿Qué es una vector database?
Al igual que en una base de datos normal, en las bases de datos vectoriales se pueden almacenar muchos tipos de datos diferentes, como texto, imágenes u otros contenidos. La diferencia radica en cómo se almacenan y recuperan los datos. Mientras que los datos de las bases de datos normales suelen almacenarse en un formato tabular indexado, los objetos de las bases de datos vectoriales se representan como vectores numéricos de alta dimensión. Los valores contenidos en un vector pueden entenderse como parámetros que describen cada uno una propiedad del dato original. De este modo, los conjuntos de datos pueden parametrizarse y compararse y agruparse según métricas de similitud.
Por tanto, con las bases de datos vectoriales es mucho más fácil categorizar y consultar los datos según sus propiedades aproximadas. Esto presenta muchas ventajas para los sistemas de aprendizaje automático y deep learning.
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¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?
En comparación con las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos vectoriales ofrecen muchas ventajas en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Sin embargo, el almacenamiento y la gestión de datos vectoriales plantean algunos retos. El primer gran reto de estas bases de datos es la conversión de objetos de datos digitales tradicionales en vectores numéricos que representen con precisión las propiedades de estos objetos. Aquí es donde entran en juego los modelos de incrustación vectorial.
Los vectores pueden entenderse como puntos de coordenadas en un espacio multidimensional. El espacio de alta dimensión en el que se encuentran los vectores almacenados en una base de datos vectorial se denomina incrustación vectorial (vector embedding). Para pasar de un objeto de datos digitales a su correspondiente incrustación vectorial, se necesita un modelo de incrustación vectorial. Este consiste en un modelo de aprendizaje automático especializado que analiza los objetos de datos y genera una representación vectorial adecuada en función de su significado y contexto.
Tomemos como ejemplo una base de datos vectorial que almacena y categoriza palabras. Las palabras “sushi” y “pasta” tienen un significado semántico similar a presar de su diferente ortografía. Por consiguiente, el modelo de incrustación tendría que generar incrustaciones vectoriales similares para las dos palabras. Para ello, el modelo podría, por ejemplo, analizar los contextos textuales en los que suelen aparecer las dos palabras.
La consulta de datos de la base de datos vectorial se realiza de forma similar a la introducción de datos. El modelo de incrustación genera un vector adecuado (o punto de coordenadas en un espacio de alta dimensión) para la consulta. A continuación, se utilizan algoritmos matemáticos especializados en vectores para encontrar los vectores más próximos. De este modo, no solo se pueden recuperar de la base de datos las coincidencias exactas, sino también los objetos de datos cuyos vectores sean similares al vector de la consulta. Por ejemplo, si se introduce “comida” como consulta, pueden aparecer las entradas “pasta” y “sushi”. Si, por el contrario, se introduce “comida japonesa”, el vector de consulta sería mucho más similar al vector “sushi” que al vector “pasta”.
¿Cuáles son las ventajas de las bases de datos vectoriales?
Las bases de datos vectoriales como ChromaDB ofrecen una serie de ventajas sobre las bases de datos relacionales tradicionales que resultan muy valiosas para la IA. A continuación, analizaremos algunas de ellas con más detalle.
Búsqueda eficiente de similitudes
La representación de un objeto de datos como un punto en un espacio de altas dimensiones permite utilizar algoritmos especializados en vectores. Esto permite encontrar vectores cercanos (o contenidos relevantes para un tema) de forma rápida y eficaz. Esto es esencial para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, donde hay que identificar imágenes similares, o para sistemas de recomendación que sugieren productos o contenidos parecidos.
Rendimiento y escalabilidad
Los sistemas de bases de datos vectoriales suelen utilizar toda una serie de técnicas para acelerar eficazmente la velocidad de consulta y el tratamiento de datos. Además del tratamiento eficaz de datos vectoriales de alta dimensionalidad, las bases de datos vectoriales suelen diseñarse de forma que muchas operaciones puedan realizarse en paralelo. La representación de datos complejos como vectores también permite el tratamiento eficaz de estructuras de datos muy complejas. En conjunto, estas técnicas contribuyen a que las bases de datos vectoriales puedan contener y procesar grandes cantidades de datos sin una pérdida significativa de rendimiento.
Integración de modelos de aprendizaje automático
Dado que las redes neuronales suelen utilizar vectores como entrada y salida, muchos modelos de IA se pueden integrar sin problemas en bases de datos vectoriales. Esto permite almacenar, gestionar y consultar directamente la salida y la entrada de los modelos, lo que simplifica y acelera el proceso de desarrollo e implantación de aplicaciones de IA.
¿Dónde se utilizan las bases de datos vectoriales?
Un uso muy relevante de las bases de datos vectoriales hoy en día es el aprendizaje automático y la IA generativa. En el aprendizaje automático, las bases de datos vectoriales se utilizan para realizar búsquedas de similitud, necesarias para tareas como clasificación, agrupación y sistemas de recomendación. Los modelos pueden entrenarse para identificar rápidamente puntos de datos similares y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ellos. Por ejemplo, un algoritmo de recomendación puede basarse en una base de datos vectorial para sugerir a los usuarios productos o contenidos similares a sus preferencias anteriores.
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Además, las bases de datos vectoriales pueden utilizarse para acelerar el entrenamiento de nuevas redes neuronales. También permiten gestionar y buscar eficientemente conjuntos de datos de entrenamiento muy grandes, lo que mejora significativamente tanto la precisión como el tiempo de entrenamiento del modelo.
Los modelos generativos de IA, como GPT de OpenAI, se benefician mucho de esta función. Estos modelos utilizan bases de datos vectoriales para reconocer patrones complejos en los datos y crear nuevos contenidos. La eficiencia obtenida de las bases de datos vectoriales es crucial para el rendimiento de estos sistemas.
Una desventaja importante de los grandes modelos lingüísticos (large language models, LLM), como GPT, son los elevados costes de formación y los largos periodos de entrenamiento. Debido a estos dos factores, los LLM no pueden volver a entrenarse regularmente con datos actuales. Un método para solucionar este problema es la Retrieval Augmented Generation (RAG). Encontrarás más información al respecto en nuestro artículo sobre el tema.
