O que são Embeddings de Vetores? Explore seu papel em modelos de IA.

As incorporações de vetores são representações numéricas de dados que ajudam os computadores a entender melhor esses dados e suas representações. Elas são como transformar palavras em um código especial e único feito com números. A proximidade entre as incorporações de vetores permite que os computadores vejam o significado e a conexão entre os dados que ilustram. Por exemplo, as incorporações de vetores de "Marido" e "Esposa" estarão próximas uma da outra e formarão um grupo juntos. As incorporações facilitam a identificação de padrões e semelhanças nos dados. No entanto, se você planeja usá-las em aplicações, precisa de um banco de dados de vetores para armazenar e recuperar as incorporações de vetores. Isso tornará suas operações rápidas e eficientes. O que são incorporações de vetores? A incorporação de vetores representa dados como pontos em um espaço multidimensional onde a localização exata desses pontos faz sentido semanticamente, ou seja, em relação ao significado das palavras. Por exemplo, palavras como "cachorro", "filhote" e "labrador" formarão um grupo no espaço multidimensional. Da mesma forma, as incorporações para música em áudio serão agrupadas com incorporações de músicas que soam semelhantes. Agrupamentos semelhantes ocorrem em itens semanticamente equivalentes e contextualmente um pouco correspondentes. As incorporações de palavras podem ser 1D, 2D, 3D ou multidimensionais. É complicado imaginar isso, considerando as limitações dos humanos. À medida que você insere dados mais complexos, como uma frase ou um documento, as incorporações começam a ter dimensões mais altas. No entanto, para dar uma ideia, uma incorporação de vetor se parece com ["0.2, 09, -0.4, 0.8...]. Cada número representa dimensões que descrevem a característica específica do ponto de dados e como elas contribuem para seu significado real. Compreendendo as incorporações de vetores O Google inventou uma técnica chamada Word2Vec em 2013 para receber palavras como entrada e gerar um vetor (coordenada n-dimensional). Traçar esses vetores de palavras no espaço dará clusters sinônimos. Por exemplo, se você inserir palavras como "computador", "teclado" ou "mouse" como entrada, suas incorporações de vetores formarão um grupo próximo em um espaço multidimensional. Suponha que alguém insira "dispositivos de computador", sua incorporação de vetor também se juntará ao grupo. A incorporação de vetores permite calcular pontuações de similaridade entre diferentes pontos de dados incorporados. Por exemplo, você pode calcular a distância entre dois pontos de dados para entender o quão semelhantes eles são. Isso é conhecido como método de distância euclidiana. Você também pode usar outros métodos para calcular similaridades: - A distância cosseno calcula o cosseno do ângulo entre dois vetores. Ela dá um resultado de -1 se os vetores forem diametralmente opostos, 0 se forem ortogonais ou 1 se forem idênticos. - O produto escalar determina similaridades no intervalo de menos infinito a infinito. Ele mede o produto da magnitude de dois vetores e o cosseno dos ângulos entre eles. Essas pontuações de similaridade são amplamente usadas em tecnologia de reconhecimento facial e correção de erros de digitação. Por exemplo, "Oi", "Oiiii" e "oiiiiiii" têm o mesmo significado contextual e, portanto, pontuações de similaridade mais altas. As incorporações e os vetores são a mesma coisa? As incorporações e os vetores estão intimamente relacionados, mas não são a mesma coisa. Um vetor é uma representação matemática geral de dados em um espaço multidimensional, consistindo em uma lista ordenada de números que podem representar qualquer coisa numericamente, como posições ou direções. Em contraste, uma incorporação é um tipo específico de vetor projetado para codificar dados complexos, como palavras, imagens ou usuários, em um formato numérico denso que preserva relações significativas. As incorporações são frequentemente criadas usando modelos de aprendizado de máquina para mapear dados de alta dimensão em espaços de dimensão inferior, enquanto retêm informações semânticas ou estruturais. Assim, embora todas as incorporações sejam vetores, nem todos os vetores são incorporações. Tipos de incorporações de vetores Os vários tipos de incorporações de vetores servem a propósitos distintos. Leia sobre os mais comuns aqui. Incorporações de texto As incorporações de texto convertem palavras individuais em vetores contínuos em um espaço multidimensional, onde a distância ou direção relativa representa a relação semântica entre as palavras. Por exemplo, palavras como "rei" e "rainha" estariam próximas uma da outra, refletindo sua similaridade, enquanto "rei" e "carro" estariam mais distantes. Na análise de sentimentos, as incorporações de texto ajudam a classificar se uma avaliação é positiva ou negativa. Se um usuário escrever "Este produto é incrível", a incorporação captura o sentimento para tarefas subsequentes. Técnicas como Word2Vec, GloVe e FastText são comumente usadas para esse propósito. Incorporações de frases As incorporações de frases capturam o significado geral de uma frase, considerando tanto a sintaxe quanto a semântica. Ao contrário das incorporações de palavras, elas visam preservar o contexto de toda a frase. Essas incorporações são cruciais para categorizar texto ou recuperar informações relevantes de bancos de dados. No suporte ao cliente, quando um usuário digita "Estou tendo problemas para fazer login", as incorporações de frases podem corresponder a artigos de ajuda relacionados, como "Como redefinir sua senha". Modelos pré-treinados como Sentence-BERT (SBERT) são frequentemente usados para gerar essas incorporações. Incorporações de documentos As incorporações de documentos representam um texto inteiro — como um livro, artigo ou trabalho de pesquisa — como um único vetor. Elas capturam o tema geral, a estrutura e as características importantes do documento. As incorporações de documentos ajudam a recomendar artigos em pesquisas acadêmicas. Se um pesquisador estiver lendo um artigo sobre "redes neurais para classificação de imagens", o sistema pode sugerir documentos semelhantes usando incorporações derivadas do conteúdo do artigo. Modelos como Doc2Vec são comumente usados. Vetores de perfil de usuário Os vetores de perfil de usuário codificam comportamentos, preferências e características dos usuários como vetores. Essas incorporações são criadas com base em ações históricas, como compras, curtidas ou consultas de pesquisa. As empresas os usam para segmentar usuários e oferecer experiências personalizadas. No comércio eletrônico, se um usuário compra frequentemente equipamentos de fitness, seu vetor de perfil pode recomendar itens relacionados, como tapetes de ioga ou pós de proteína. Plataformas como Netflix e Amazon dependem fortemente de incorporações de perfil de usuário para recomendações personalizadas. Vetores de imagem As incorporações de imagem representam dados visuais, como fotos ou quadros de vídeo, como vetores. Elas são geradas usando modelos de aprendizado profundo, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs), que permitem que as máquinas identifiquem padrões e características dentro das imagens. No reconhecimento de objetos, um aplicativo como o Pinterest usa incorporações de imagem para recomendar itens visualmente semelhantes. Por exemplo, se um usuário enviar uma foto de um vestido vermelho, o aplicativo pode sugerir vestidos em estilos ou cores semelhantes. Modelos como ResNet ou VGG criam essas incorporações. Vetores de produto Os vetores de produto representam itens como vetores analisando suas características, como preço, categoria ou descrição. Essas incorporações ajudam os sistemas a classificar produtos e identificar similaridades. No varejo, uma busca por "fones de ouvido sem fio" em uma loja online gera um vetor de produto. O sistema então recomenda itens semelhantes, como "fones de ouvido Bluetooth" ou "fones de ouvido com cancelamento de ruído". Esses vetores melhoram a precisão da busca e a personalização em plataformas como Shopify ou Flipkart. Como criar incorporações de vetores As incorporações de vetores são criadas por meio de um modelo pré-treinado ou de um modelo treinado por você mesmo. Aqui está uma visão geral do processo. Coleta e preparação de dados Comece reunindo um grande conjunto de dados que esteja alinhado com o tipo de dados para o qual você deseja criar incorporações, como texto ou imagens. É essencial limpar e preparar os dados — remover ruídos, normalizar o texto e resolver quaisquer inconsistências para garantir entradas de qualidade. Escolhendo um modelo Em seguida, selecione um modelo de rede neural artificial (ANN) adequado para seus dados e objetivos. Isso pode ser um modelo de aprendizado profundo, como uma rede neural convolucional (CNN) para imagens ou uma rede neural recorrente (RNN) para texto. Uma vez escolhido, alimente os dados preparados na rede para treinamento. Treinamento do modelo Durante a fase de treinamento, o modelo aprende a reconhecer padrões e relações nos dados. Por exemplo, ele pode aprender quais palavras aparecem frequentemente juntas ou como certas características são representadas em imagens. À medida que o modelo treina, ele gera incorporações de vetores numéricos que capturam a essência de cada ponto de dados. Cada item de dados receberá um vetor único. Avaliando a qualidade das incorporações Após o treinamento, avalie a qualidade das incorporações aplicando-as a tarefas específicas. Isso pode envolver a avaliação de quão bem o modelo se sai em tarefas como classificação, agrupamento ou recomendação. Sua equipe deve revisar os resultados para garantir que as incorporações atendam aos objetivos pretendidos. Implantando as incorporações Se as incorporações tiverem um bom desempenho e atenderem aos padrões de qualidade, elas podem ser aplicadas a tarefas do mundo real, como busca, recomendação ou compreensão de linguagem natural. Com validação bem-sucedida, você pode implementar as incorporações com confiança onde quer que sejam necessárias em suas aplicações. Aplicações de incorporações de vetores As incorporações de vetores são usadas em muitos campos. Explore suas aplicações comuns. Processamento de linguagem natural (NLP) A incorporação de vetores permite que os modelos reconheçam as relações semânticas entre diferentes palavras. Técnicas avançadas de incorporação, como Word2Vec, GloVe e, mais recentemente, incorporações contextuais de modelos como Representações de Codificadores Bidirecionais de Transformadores (BERT) e Transformadores Pré-Treinados Generativos (GPT) permitem que a tecnologia entenda o contexto em que as palavras são usadas. Em tarefas de NLP, torna-se mais fácil distinguir entre diferentes significados da mesma palavra com base no contexto. Por exemplo, o "banco" em "banco de rio" é diferente do "banco" em "conta bancária". Além disso, as incorporações apoiam tarefas de NLP com análise de sentimentos e reconhecimento de entidades nomeadas. Motores de busca As incorporações de vetores melhoram o desempenho e a precisão dos motores de busca. Elas permitem que eles entendam o contexto e o significado das palavras em uma consulta, de modo que vão além de procurar correspondências exatas de palavras. Isso melhora as classificações porque são baseadas na similaridade semântica, em vez da frequência da palavra-chave. Isso significa que páginas que são contextualmente semelhantes à consulta são priorizadas para fornecer resultados mais precisos. Além disso, quando as pessoas inserem consultas com múltiplos significados, as incorporações de vetores permitem que os motores de busca absorvam o contexto e retornem resultados de acordo com as interpretações mais próximas. Sistemas de recomendação personalizados As incorporações de vetores representam tanto os usuários quanto os itens em um espaço latente comum. Por exemplo, as incorporações de usuários mostram preferências e comportamentos, e as incorporações de itens incluem as características e atributos de um item. O sistema calcula a distância entre as incorporações de usuários e as incorporações de itens enquanto mede o ângulo entre seus cossenos. Com base nessa análise, o sistema sugere itens que estão mais próximos dos usuários. As incorporações de vetores também incorporam informações contextuais, como tipo de dispositivo ou hora do dia, para garantir que as recomendações sejam relevantes para o usuário atual e seu ambiente. Principais soluções de software de banco de dados de vetores O software de banco de dados de vetores é essencial para armazenar, gerenciar e consultar eficientemente incorporações de alta dimensão. Essas ferramentas permitem buscas rápidas por similaridade e integração perfeita com fluxos de trabalho de IA. Aqui estão algumas das melhores soluções disponíveis hoje. - Pinecone - DataStax - Zilliz - Weaviate - PG Vector *Estas são as cinco principais soluções de software de banco de dados de vetores do Relatório Grid® de Inverno de 2024 da G2. Comece a trabalhar com incorporações de vetores Você precisa da tecnologia certa para equipar sua aplicação e modelos com capacidades de busca semântica ou recomendações de produtos personalizadas. Pense em um banco de dados de vetores para armazenar dados e acessá-los com base em similaridades. Está pronto para tentar? Considere esses bancos de dados de vetores gratuitos para experimentá-los em um plano de teste ou gratuito.