Durante muitos anos, tem havido especulação sobre os potenciais impactos da IA nas empresas. Agora vemos empresas de diversos setores começando a aproveitar grandes modelos de linguagem (LLMs) e IA generativa (GenAI). De acordo com a McKinsey, a economia global poderia beneficiar até 4,4 biliões de dólares com a adoção da GenAI, tornando a utilização de IA e LLMs mais atraente do que nunca.
Os LLMs prontos para uso são atraentes porque são uma forma relativamente acessível de incorporar IA de uso geral à estrutura de uma organização. No entanto, os LLMs têm uma deficiência significativa que pode compensar os benefícios potenciais: a falta de contexto específico do domínio. Em casos de uso simples, isso pode não ser um problema. No entanto, na produção e noutros contextos mais complexos, os LLM genéricos podem criar uma cascata de desafios.
À medida que as empresas recorrem cada vez mais a aplicações e ferramentas de IA em tempo real, precisam de transcender estas limitações. Você pode perguntar como é possível aumentar de maneira acessível e sustentável ambientes com predominância de IA. A resposta são bancos de dados vetoriais, que irei dissecar neste post, o primeiro de uma série de duas partes.
Antes de mergulhar no mundo dos bancos de dados vetoriais, examinarei três limitações significativas dos LLMs disponíveis no mercado.
Os dados de treinamento que um LLM ingere definem, em última análise, suas capacidades. Esta é uma limitação significativa porque os dados raramente são perenes. Em vez disso, os dados costumam ser um instantâneo de um momento específico, o que significa que há uma grande possibilidade de que eventualmente sejam irrelevantes ou incorretos.
Dados obsoletos e desatualizados têm implicações significativas porque a precisão das aplicações de IA depende inteiramente da qualidade e da atualização dos dados de treinamento.
Os dados de treinamento para LLMs prontos para uso vêm de fontes públicas e privadas diferentes. Esses dados conferem aos LLMs todas as suas capacidades. Para as empresas, a preocupação é que os LLMs genéricos carecem de contexto específico da organização. Isso ocorre porque nenhum LLM pronto para uso aproveita dados proprietários específicos de uma empresa específica, e isso significa que uma variedade de contextos exclusivos não serão reconhecidos.
A confiança é um ponto forte e um ponto fraco dos LLMs. Eles têm a incrível capacidade de responder perguntas com absoluta certeza, mesmo que suas respostas estejam completamente erradas. Este fenômeno, conhecido como alucinações de IA, pode resultar em resultados imprecisos, sem sentido ou potencialmente perigosos.
Para as empresas cuja credibilidade e eficiência operacional dependem de LLMs robustos e de alta qualidade, as alucinações de IA representam uma ameaça significativa. E como os LLMs prontos para uso sempre correm o risco de usar dados desatualizados ou irrelevantes para o domínio, a ameaça de alucinações de IA é grande.
Para entender como os bancos de dados vetoriais podem melhorar os LLMs e outras aplicações de IA em tempo real, primeiro descreverei o que eles compreendem.
Um banco de dados vetorial é um repositório indexado de incorporações vetoriais. Incorporações vetoriais são representações matemáticas ou numéricas de várias formas de dados, como texto, vídeos, fotos e áudio. Ao transformar dados díspares legíveis por humanos em uma sequência numérica, os embeddings vetoriais fornecem valor semântico (em vez de superficial). Essencialmente, os embeddings vetoriais categorizam os dados com base em relacionamentos, contexto e significado profundo.
Transformar semântica complexa em formatos de dados díspares em representações numéricas padronizadas é vital em um contexto de LLM. Ao usar linguagem matemática e lógica, os embeddings vetoriais fornecem um maior grau de precisão de pesquisa e recuperação em dados anteriormente heterogêneos. Isso ajuda a otimizar pesquisas, clustering, categorizações e detecção de anomalias. Para as empresas, isso é potencialmente transformador porque qualquer algoritmo de aprendizado de máquina (ML) pode se beneficiar da incorporação de vetores.
Em LLMs prontos para uso, os embeddings de vetores usados durante o treinamento normalmente permanecem não publicados e desconhecidos, por isso é difícil avaliar os limites de sua compreensão e capacidades. No entanto, a maioria dos LLMs possui recursos de incorporação, o que significa que as empresas podem injetar neles dados específicos de domínio para resolver lacunas de conhecimento específicas da organização. Ao integrar bancos de dados de vetores LLM complementares, compreendendo incorporações de vetores de informações proprietárias e outras informações específicas de domínio em seus LLMs, as empresas podem aprimorar soluções de IA prontas para uso de acordo com suas necessidades exclusivas.
Enriquecer e otimizar LLMs com bancos de dados vetoriais também pode anular os riscos dos produtos prontos para uso que listei acima.
Por exemplo, as empresas não precisam se preocupar com o fato de seus LLMs aproveitarem dados obsoletos se houver oportunidades de adicionar periodicamente dados mais atualizados e relevantes. Além disso, ao adicionar bases de dados vetoriais com dados proprietários, as organizações podem reduzir significativamente a possibilidade de alucinações de IA.
Os benefícios da adoção da IA não serão servidos de bandeja. No entanto, ao compreender e utilizar bancos de dados vetoriais LLM, as empresas podem desbloquear todo o potencial de aplicações robustas de IA em tempo real.
Tem havido uma proliferação de IA generativa e LLMs em vários setores. Diversas organizações estão aproveitando essas tecnologias para fortalecer sua infraestrutura de back-end, aumentar serviços e ofertas e se tornarem líderes em suas áreas. Embora os LLMs prontos para uso sejam um bom ponto de partida para a execução de aplicativos de IA em tempo real, eles estão repletos de desafios e limitações. Os principais fatores são dados de treinamento desatualizados, falta de contexto específico da organização e alucinações de IA.
Bancos de dados vetoriais e incorporações são um antídoto poderoso para esses desafios do LLM e podem aumentar muito a precisão da pesquisa.
Na Parte 2 desta série, explorarei como a estrutura arquitetônica de geração aumentada de recuperação (RAG) ajuda as empresas a adicionar bancos de dados de vetores proprietários em seus LLMs e ecossistemas de IA para lidar com os limites dos LLMs prontos para uso.
Aprenda como Solução de pesquisa vetorial de nível empresarial da Aerospike oferece precisão consistente em escala.
YOUTUBE.COM/THENEWSTACK
A tecnologia avança rápido, não perca um episódio. Inscreva-se em nosso canal no YouTube para transmitir todos os nossos podcasts, entrevistas, demonstrações e muito mais.
SE INSCREVER
