Más Información Sobre Software de base de datos vectorial
Una base de datos vectorial es una base de datos especializada que almacena, gestiona e indexa objetos de datos a gran escala en formas numéricas en un espacio multidimensional. Estos objetos se conocen como incrustaciones vectoriales.
A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que almacenan datos en filas y columnas, las bases de datos vectoriales almacenan información como números para capturar completamente el significado contextual de la información. Esta representación numérica permite a las bases de datos vectoriales representar diferentes dimensiones de datos, agrupar datos basados en similitudes y ejecutar consultas de baja latencia.
Las bases de datos vectoriales procesan datos más rápido que las bases de datos tradicionales e identifican patrones de manera más precisa a partir de grandes conjuntos de datos, lo que las hace ideales para aplicaciones que involucran inteligencia artificial (IA), redes neuronales artificiales, procesamiento de lenguaje natural (PLN), modelos de lenguaje grande (LLM), visión por computadora (CV), aprendizaje automático (ML), modelos de IA generativa, análisis predictivo y aprendizaje profundo.
¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?
Las bases de datos vectoriales utilizan diferentes algoritmos para indexar y consultar incrustaciones vectoriales. Los algoritmos utilizan hashing, búsqueda basada en gráficos o cuantización para realizar búsquedas aproximadas de vecinos más cercanos (ANN). Un pipeline ensambla los algoritmos para recuperar correctamente los vecinos vectoriales más cercanos de una consulta.
A pesar de ser comparativamente menos precisas que la búsqueda de vecinos más cercanos conocidos (KNN), la búsqueda ANN puede encontrar vectores de alta dimensión de manera eficiente en grandes conjuntos de datos. A continuación se detalla el proceso de cómo funciona una base de datos vectorial.
Indexación
La indexación en bases de datos vectoriales implica el uso de técnicas de hashing, basadas en gráficos o de cuantización para una recuperación de registros más rápida.
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Un algoritmo de hashing genera rápidamente resultados aproximados al mapear vectores similares al mismo bucket de hash. El hashing sensible a la localidad (LSH) es una técnica popular para mapear vecinos más cercanos en la búsqueda ANN. LSH determina la similitud al hash de consultas en una tabla y compararlas con un conjunto de vectores.
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La técnica de cuantización divide los datos vectoriales de alta dimensión en partes más pequeñas para una representación compacta. Después de representar esas partes más pequeñas usando códigos, el proceso las combina. El resultado representa un vector y sus componentes usando un conjunto de códigos o un libro de códigos.
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La cuantización de producto (PQ) es un método de cuantización popular. Encuentra el código más similar al dividir consultas y compararlas con el libro de códigos. A diferencia de otros métodos de cuantización, PQ reduce el tamaño de memoria de los índices.
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La indexación basada en gráficos utiliza algoritmos para crear estructuras que revelan conexiones y relaciones entre vectores. Por ejemplo, el algoritmo de Mundo Pequeño Navegable Jerárquico (HNSW) produce grupos de vectores similares y traza líneas entre ellos. El algoritmo HNSW examina la jerarquía del gráfico para descubrir nodos que contienen vectores similares al vector de consulta. Además de contener un índice vectorial, una base de datos vectorial también tiene un índice de metadatos, que almacena los metadatos de los objetos de datos.
Consultas
La consulta de bases de datos vectoriales permite a los usuarios extraer información útil al encontrar vectores con características similares a sus datos. Una base de datos vectorial utiliza varios métodos matemáticos o medidas de similitud para comparar vectores indexados con el vector de consulta y encontrar los vecinos vectoriales más cercanos.
Las bases de datos vectoriales utilizan las siguientes medidas de similitud en el reconocimiento de imágenes, detección de anomalías y aplicaciones de sistemas de recomendación.
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La similitud del coseno utiliza el ángulo del coseno entre dos vectores no nulos para trazar vectores idénticos, ortogonales y diametralmente opuestos. Los vectores idénticos se denotan por 1, los vectores ortogonales por 0 y los vectores diametralmente opuestos por -1. Este ángulo del coseno ayuda a una base de datos vectorial a entender si dos vectores apuntan en la misma dirección.
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La distancia euclidiana calcula distancias entre vectores en el espacio euclidiano en un rango de cero a infinito. Mientras que cero representa vectores idénticos, valores más altos indican disimilitud entre vectores.
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La similitud del producto punto considera el ángulo del coseno, la dirección y la magnitud entre vectores para identificar sus similitudes. Asigna valores positivos a vectores que apuntan en la misma dirección y valores negativos a aquellos en direcciones opuestas. El producto punto permanece en cero en el caso de vectores ortogonales.
Post-procesamiento
El post-procesamiento, o post-filtrado, es el paso final en el proceso del pipeline de una base de datos vectorial para recuperar los vecinos más cercanos finales. Aquí, una base de datos vectorial reordena los vecinos más cercanos utilizando una medida de similitud diferente. Una base de datos también puede filtrar los vecinos más cercanos utilizando los metadatos de una consulta.
Características clave de las bases de datos vectoriales
El software de bases de datos vectoriales admite escalado horizontal, filtrado de metadatos, así como las operaciones de crear, leer, actualizar y eliminar (CRUD) con almacenamiento vectorial, incrustaciones vectoriales, multi-tenancy y características de aislamiento de datos.
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Almacenamiento vectorial: Una base de datos vectorial almacena, gestiona e indexa datos vectoriales de alta dimensión. También agrupa vectores basados en sus similitudes para consultas eficientes de baja latencia y mantiene metadatos para cada entrada vectorial para filtrar consultas.
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Representación de objetos complejos: Las bases de datos vectoriales representan imágenes, videos, palabras, audio y párrafos utilizando una matriz de números o vectores.
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Manejo de vectores: Las bases de datos vectoriales utilizan modelos especializados para convertir eficientemente datos vectoriales en bruto en incrustaciones vectoriales o representaciones vectoriales continuas y multidimensionales. Estas incrustaciones juegan un papel en el cálculo de la similitud semántica, el agrupamiento y la recopilación de vectores relacionados.
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Escalabilidad rápida: Una base de datos vectorial se basa en el procesamiento distribuido y procesamiento paralelo para manejar volúmenes de datos crecientes de modelos de aprendizaje automático y algoritmos de IA. Además de la escalabilidad, las bases de datos vectoriales también cuentan con capacidades de ajuste fino para la optimización del rendimiento.
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Multi-tenancy: Las bases de datos vectoriales otorgan a múltiples inquilinos los medios para compartir un solo índice mientras mantienen el aislamiento de datos para la seguridad y privacidad. Las organizaciones confían en el multi-tenancy para simplificar la gestión del sistema y reducir los costos operativos.
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Capacidades avanzadas: Las bases de datos vectoriales pueden realizar procesamiento de datos rápido y búsqueda avanzada. Por eso son apreciadas para tareas relacionadas con la IA, como el reconocimiento de patrones, la clasificación, la comparación y el agrupamiento.
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Consulta flexible: Las bases de datos vectoriales pueden almacenar múltiples tipos de información en una sola estructura para consultas basadas en lenguaje de consulta estructurado (SQL) o NoSQL. Las bases de datos vectoriales aprovechan esta flexibilidad para integrar fuentes de datos dispares y crear un conjunto de datos único y consolidado para que los algoritmos de IA lo utilicen.
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Seguridad de datos incorporada: Las bases de datos vectoriales cuentan con medidas de seguridad de datos y control de acceso integradas para proteger datos sensibles del acceso no autorizado.
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Adecuado para diferentes entornos: Las organizaciones pueden implementar bases de datos vectoriales en infraestructuras tradicionales, en la nube e híbridas, que pueden consistir en recursos locales y distribuidos. Implementar sistemas de IA en varios entornos requiere este nivel de versatilidad.
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Almacenamiento de respaldo: Las bases de datos vectoriales almacenan copias de seguridad de índices para permitir a los usuarios ordenar y recuperar datos fácilmente.
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Integración con aplicaciones de IA: Una base de datos vectorial proporciona kits de desarrollo de software (SDKs) en diferentes lenguajes de programación para procesar y gestionar datos sin problemas.
Tipos de bases de datos vectoriales
Diferentes tipos de bases de datos vectoriales apuntan a diferentes objetivos, dependiendo de su arquitectura, modelos de almacenamiento, técnicas de indexación y el tipo de datos que almacenan.
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Bases de datos vectoriales de texto almacenan y consultan datos de texto en formato vectorial. Son ideales para tareas de procesamiento de lenguaje natural.
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Bases de datos vectoriales de gráficos facilitan el análisis complejo de redes al almacenar gráficos como vectores. Se destacan cuando se trata de ejecutar sistemas de recomendación y tareas de análisis de redes sociales.
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Bases de datos vectoriales de imágenes almacenan y gestionan imágenes utilizando vectores para tareas de recuperación y análisis.
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Bases de datos vectoriales multimedia cuentan con gestión de contenido multimedia para almacenar video, audio e imágenes como vectores.
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Bases de datos basadas en cuantización utilizan cuantización para indexar datos, mejorar la precisión de recuperación y equilibrar el uso de memoria.
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Bases de datos de indexación basadas en hashing se basan en el mapeo de valores de búsqueda clave para obtener datos de conjuntos de datos más grandes.
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Bases de datos de indexación basadas en árboles utilizan estructuras de árbol R o árbol KD para indexar y ejecutar particionamiento basado en árboles.
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Bases de datos basadas en disco pueden almacenar grandes conjuntos de datos porque pueden almacenar datos en discos. Sin embargo, la recuperación se ralentiza con esta base de datos.
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Bases de datos en memoria ofrecen una recuperación de datos más rápida que las bases de datos basadas en disco porque mantienen los datos en memoria de acceso aleatorio (RAM). Luchan con la memoria limitada.
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Bases de datos híbridas proporcionan mejores capacidades de velocidad y almacenamiento que las bases de datos en memoria debido al uso de bases de datos tanto en memoria como basadas en disco.
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Bases de datos vectoriales de un solo nodo emplean un solo nodo de computación para la gestión de datos. Aunque son fáciles de configurar, el nodo único limita sus capacidades de hardware.
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Bases de datos vectoriales basadas en la nube almacenan, indexan y procesan datos utilizando entornos de computación en la nube. Gracias a la infraestructura subyacente en la nube, estas bases de datos ofrecen escalabilidad y flexibilidad de manera eficiente.
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Bases de datos vectoriales distribuidas gestionan grandes conjuntos de datos y cargas de consultas utilizando múltiples nodos. Esta distribución de datos a través de máquinas garantiza una mejor escalabilidad y tolerancia a fallos.
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Bases de datos vectoriales aceleradas por GPU aceleran tareas intensivas en computación como búsquedas de similitud con el poder de procesamiento de unidades de procesamiento gráfico (GPU).
Beneficios de las bases de datos vectoriales
Los desarrolladores que están considerando usar bases de datos vectoriales para gestionar cargas de trabajo de aplicaciones habilitadas para IA pueden esperar algunos de los siguientes beneficios.
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Manejo de datos de alta dimensión: Las soluciones de bases de datos vectoriales almacenan, procesan, gestionan, consultan y recuperan datos de espacios de alta dimensión. Computan rápidamente con búsqueda ANN, estructuras de indexación, reducción de dimensionalidad, procesamiento por lotes y computación distribuida.
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Eficiencia en la búsqueda de similitud y vector semántico: Las bases de datos vectoriales pueden encontrar propiedades geométricas y distancias entre vectores en grandes conjuntos de datos. Esta capacidad de contextualizar vectores y entender sus similitudes hace que las bases de datos vectoriales sean ideales para tareas de PLN, reconocimiento de imágenes y motores de recomendación.
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Análisis avanzado e información: El software de bases de datos vectoriales cuenta con capacidades de aprendizaje automático y análisis en tiempo real, ambas cruciales para construir aplicaciones de IA con algoritmos complejos. Estos algoritmos permiten a las organizaciones descubrir tendencias del mercado e información sobre el comportamiento del cliente. Como resultado, las empresas ya no necesitan depender de minería de datos o procesos manuales de análisis de datos.
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Desarrollo de experiencia de usuario personalizada: Los sistemas de bases de datos vectoriales apoyan la forma en que las empresas analizan la información del comportamiento del usuario para crear experiencias personalizadas, demostrando que las bases de datos vectoriales son ideales para empresas de comercio electrónico, plataformas de marketing y soluciones de entrega de contenido.
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Fácil integración de IA y ML: La mayoría de las soluciones de bases de datos vectoriales se integran bien con marcos de IA y ML populares. También cuentan con bibliotecas de clientes y interfaces de programación de aplicaciones (APIs) adecuadas para la programación de IA y ML.
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Mejor velocidad, precisión y escalabilidad: Las bases de datos vectoriales utilizan algoritmos avanzados y hardware moderno (GPUs o procesadores multinúcleo) para abordar conjuntos de datos masivos. Ofrecen resultados precisos y evitan la degradación del rendimiento. Los usuarios pueden agregar componentes de hardware para aumentar las capacidades de procesamiento de datos y gestionar nuevas cargas de trabajo de IA. Esta escalabilidad y rendimiento rápido hacen que las bases de datos vectoriales sean adecuadas para conjuntos de datos grandes y complejos.
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Facilidad de uso y configuración: Cualquiera con conocimientos básicos de codificación y experiencia en SQL puede configurar y usar una base de datos vectorial. Además, SQL vectorizado hace posible escribir consultas complejas rápidamente.
Base de datos vectorial vs. base de datos relacional
Una base de datos vectorial y una base de datos relacional sirven a diferentes tipos de datos y propósitos.
Las bases de datos vectoriales almacenan datos de alta dimensión y ejecutan búsquedas de similitud semántica para aplicaciones de PLN, LLM, motores de recomendación y reconocimiento de patrones. Almacenan datos no estructurados complejos como vectores para un rendimiento óptimo en espacios de alta dimensión.
Un sistema de base de datos relacional, por otro lado, almacena datos estructurados utilizando filas y columnas. Estas bases de datos dependen de métodos de indexación como índices de hash para el procesamiento de consultas. Su disposición sistemática de información las hace ideales para aplicaciones empresariales que requieren un fácil acceso a los datos.
¿Quién utiliza el software de bases de datos vectoriales?
Las bases de datos vectoriales son utilizadas por desarrolladores, científicos de datos, ingenieros y empresas que buscan construir y operacionalizar incrustaciones vectoriales con bases de datos vectoriales.
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Investigadores de salud utilizan bases de datos vectoriales para almacenar y recuperar datos de imágenes médicas de alta dimensión para la investigación diagnóstica.
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Desarrolladores web confían en soluciones de bases de datos vectoriales para almacenar y procesar datos de back-end para aplicaciones web de alto rendimiento que requieren velocidad y escalabilidad.
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Desarrolladores de juegos utilizan bases de datos vectoriales para garantizar un procesamiento rápido, minimizar el tiempo de retraso y almacenar datos relacionados con el progreso del jugador y del juego.
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Profesionales de ciencia de datos confían en sistemas de bases de datos vectoriales para analizar grandes conjuntos de datos, métricas de rendimiento y tendencias del mercado, todo clave para encontrar áreas de mejora y tomar mejores decisiones.
Precios de bases de datos vectoriales
Los precios varían desde cientos hasta miles de dólares, dependiendo de características como la computación distribuida y factores como la complejidad del proyecto, el número de máquinas necesarias para el procesamiento de datos y el volumen de datos.
La mayoría de las empresas de sistemas de bases de datos vectoriales ofrecen tres modelos de precios:
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Precios basados en suscripción cubren múltiples niveles, cada uno con diferentes características, capacidad de almacenamiento y recuperación de datos, y un acuerdo de nivel de servicio (SLA) de soporte al cliente. Este modelo de precios es adecuado para organizaciones que planean escalar el uso hacia arriba o hacia abajo pero mantener las inversiones iniciales bajas.
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Licencias perpetuas requieren que los compradores paguen una tarifa única para usar un sistema de base de datos vectorial indefinidamente. Sin embargo, algunos proveedores pueden solicitar una tarifa de mantenimiento anual adicional para actualizaciones de productos y lanzamientos de parches. No se necesitan pagos recurrentes, y esta opción funciona mejor para ahorros de costos a largo plazo.
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Precios basados en el uso facturan a los clientes en función de factores de uso real como el número de consultas procesadas, la cantidad de datos almacenados y recuperados, y los recursos computacionales utilizados. Este modelo es generalmente rentable ya que no requiere una inversión inicial.
Alternativas a las bases de datos vectoriales
A continuación se presentan alternativas a las bases de datos vectoriales que las organizaciones podrían encontrar útiles.
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Bases de datos de documentos, o bases de datos orientadas a documentos, son bases de datos no relacionales o NoSQL que almacenan y consultan datos utilizando documentos JSON, BSON o XML. Son adecuadas para sistemas de gestión de contenido, aplicaciones de big data en tiempo real y cargas de trabajo de gestión de perfiles de usuario, que necesitan esquemas flexibles para un desarrollo rápido.
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Bases de datos de gráficos son plataformas de propósito único que crean y manipulan datos asociativos y contextuales. Almacenan datos de gráficos, que consisten en nodos, bordes y propiedades, utilizando una red de entidades y relaciones. Estas bases de datos son ideales para motores de recomendación, aplicaciones de detección de fraude y redes sociales.
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Bases de datos de series temporales manejan datos con marca de tiempo o de series temporales, como datos de red, datos de sensores, datos de monitoreo del rendimiento de aplicaciones y métricas de servidores. Son adecuadas para organizaciones que buscan un rendimiento superior de su infraestructura de base de datos y suficiente capacidad de almacenamiento para conjuntos de datos de alta granularidad y alto volumen de dispositivos de internet de las cosas (IoT).
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Plataformas de datos espaciales son bases de datos relacionales que almacenan y consultan datos relacionados con objetos en espacios geométricos. Las empresas de transporte, minoristas, construcción y sector público las utilizan para planificación urbana, investigación de mercado, navegación y asignación de recursos.
Software y servicios relacionados con bases de datos vectoriales
Las organizaciones también pueden utilizar el siguiente software y servicios junto con bases de datos vectoriales.
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Sistemas de información geográfica (GIS) capturan, almacenan, analizan y gestionan datos de ubicación basados en las posiciones de la superficie de la Tierra. Las organizaciones recurren a los GIS cuando necesitan ayuda para entender patrones y relaciones entre datos geográficos.
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Herramientas de análisis de datos espaciales dan a las organizaciones el poder de visualizar y analizar características y límites específicos de ubicación en la Tierra. Las organizaciones utilizan estas herramientas para procesar los datos de ubicación física de objetos en la Tierra.
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Software de mapeo web, o GIS web, facilita el acceso a mapas geoespaciales basados en internet utilizando interfaces de navegadores web.
Desafíos con las bases de datos vectoriales
Las organizaciones que utilizan bases de datos vectoriales deben prepararse para abordar los siguientes problemas.
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Gestión de escala de datos: Almacenar e indexar miles de millones de vectores de LLMs causa muchos dolores de cabeza a las empresas si no utilizan estructuras de datos y algoritmos avanzados.
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Altos costos computacionales: Ejecutar búsquedas de similitud vectorial intensivas en computación puede aumentar el costo de usar bases de datos vectoriales. Las empresas pueden probar algoritmos alternativos como la búsqueda de vecinos más cercanos para minimizar costos.
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Tiempo de inactividad durante las actualizaciones: Este software tiene que actualizar periódicamente las bases de datos vectoriales para mantener los datos y los modelos de lenguaje grande actualizados, pero los usuarios pueden experimentar tiempo de inactividad durante estas actualizaciones de representación vectorial.
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Problemas de almacenamiento y mantenimiento: A medida que aumenta el tamaño de los datos y la complejidad del modelo, las organizaciones deben expandir el almacenamiento de datos y mantener regularmente las bases de datos vectoriales.
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Control de concurrencia: Los usuarios de bases de datos vectoriales experimentan problemas de concurrencia debido a un alto rendimiento de escritura y estructuras de datos complejas. Estos problemas resultan en inconsistencias de datos, especialmente durante las operaciones de indexación y motores de búsqueda.
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Análisis de datos espaciales inexacto: Los usuarios de bases de datos vectoriales deben validar coordenadas geoespaciales de diferentes fuentes mientras trabajan con datos espaciales. De lo contrario, podrían encontrar problemas de calidad de datos.
¿Qué empresas deberían comprar software de bases de datos vectoriales?
Las empresas de comercio electrónico, medios de comunicación, tecnología y organizaciones de la cadena de suministro son algunas de las empresas que comúnmente configuran bases de datos vectoriales.
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Empresas de tecnología utilizan sistemas de bases de datos vectoriales para el almacenamiento y recuperación de información. Con la búsqueda semántica, descubren contenido relevante, mapean incrustaciones de palabras y alimentan sistemas de recomendación de contenido.
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Empresas de comercio electrónico confían en las capacidades de recomendación de bases de datos vectoriales para interpretar el comportamiento del consumidor y sugerir productos relevantes. También utilizan bases de datos vectoriales con funcionalidades de búsqueda basada en imágenes para realizar búsquedas de similitud visual para que los invitados puedan encontrar productos con fotos.
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Redes sociales pueden sugerir publicaciones y recomendar anuncios basados en el análisis de patrones de compromiso del usuario, gracias a las soluciones de software de bases de datos vectoriales. Las plataformas también moderan y filtran contenido dañino utilizando incrustaciones de contenido.
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Instituciones financieras, como bancos, proveedores de servicios financieros y plataformas de corretaje de trading, analizan datos de mercado y detectan transacciones fraudulentas utilizando funcionalidades de procesamiento de datos y análisis de patrones.
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Empresas de gestión de la cadena de suministro descubren patrones de similitud de productos para la optimización de inventario y la previsión de la demanda. Con bases de datos vectoriales, estas empresas también analizan vectores de ubicación para detectar anomalías en la cadena de suministro y mejorar las rutas de entrega.
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Plataformas de transmisión de música y video permiten a los visitantes realizar búsquedas multimedia basadas en contenido y compartir recomendaciones de contenido personalizadas basadas en el análisis de preferencias del usuario, todo con la ayuda del software de bases de datos vectoriales.
¿Cómo elegir la mejor base de datos vectorial?
Elegir la base de datos vectorial adecuada puede ser complicado. Antes de decidir, evalúe las necesidades comerciales, los requisitos tecnológicos, la preparación empresarial y la experiencia del desarrollador.
Identificar necesidades y prioridades comerciales
Las empresas en busca de IA generativa deben poder articular por qué quieren usar bases de datos vectoriales en ventas, marketing u operaciones de clientes. Dependiendo de sus objetivos, pueden elegir entre soluciones de bases de datos vectoriales autohospedadas, de código abierto o gestionadas.
Las soluciones de bases de datos vectoriales autohospedadas y de código abierto son ideales para empresas con equipos de ingeniería.
Las soluciones gestionadas sin servidor son para empresas que buscan establecer entornos listos para producción.
Las organizaciones con equipos de ingeniería se benefician de una configuración de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) rentable para entrenar modelos de ML y recopilar comentarios. Hacer que las bases de datos vectoriales sean parte del pipeline de MLOps es un poco más fácil para estas empresas.
Evaluar características tecnológicas
En esta etapa, los compradores deben considerar las características tecnológicas de las soluciones de bases de datos vectoriales, la preparación empresarial y la facilidad de uso para los desarrolladores. Las mejores bases de datos vectoriales suelen contar con las siguientes funcionalidades.
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Frescura de datos: ¿Cuánto tiempo lleva consultar nuevos datos?
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Latencia de consulta: ¿Cuánto tiempo lleva ejecutar una consulta? ¿Y recibir resultados?
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Consultas por segundo (QPS): ¿Cuántas consultas puede manejar en un segundo?
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Espacio de nombres: ¿La base de datos vectorial busca índices por espacio de nombres?
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Precisión: ¿Qué tan rápido puede una solución devolver resultados precisos durante una búsqueda ANN?
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Búsqueda híbrida: ¿La base de datos vectorial admite búsquedas semánticas y de palabras clave?
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Filtrado de metadatos: ¿Pueden los usuarios usar metadatos para filtrar vectores al consultar?
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Monitoreo: ¿El sistema monitorea métricas y detecta problemas?
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Seguridad y cumplimiento: ¿La plataforma cifra los datos en reposo y en tránsito? ¿Cumple con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR); la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA); y los Controles de Sistema y Organización (SOC)?
Revisar la viabilidad y el soporte del proveedor
Estudie los materiales de incorporación, tutoriales, SLA de soporte al cliente y soporte técnico de los proveedores potenciales. Estos factores ayudan a los compradores a determinar si recibirán asistencia oportuna para la resolución de problemas cuando surjan problemas. Los compradores también deben evaluar si el proveedor tiene documentación de soporte útil o eventos comunitarios.
Evaluar la implementación y el costo total de propiedad
Los compradores deben considerar factores como la facilidad de uso y la disponibilidad de integraciones al considerar una solución de base de datos vectorial. Idealmente, la solución cuenta con APIs y SDKs para diferentes tipos de clientes e integra con proveedores de nube preferidos, LLMs y sistemas existentes.
Además, los compradores deben elegir soluciones que escalen horizontal y verticalmente cuando la carga de trabajo lo demande. No olvide mirar los costos de licencias, infraestructura y mantenimiento.
Tomar una decisión informada
Pruebe una prueba de concepto con datos y cargas de trabajo reales. Estas pruebas le permiten medir el rendimiento de una solución de base de datos vectorial en comparación con los puntos de referencia de rendimiento de otras soluciones en condiciones similares. Antes de finalizar una solución, recuerde evaluar los pros y los contras relacionados con el precio, el soporte y las características.
Cómo implementar bases de datos vectoriales
Para obtener la máxima eficiencia, siga las mejores prácticas a continuación al configurar su base de datos vectorial.
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Complejidad y requisitos de datos: Además de entender el tipo de datos que utiliza su organización, asegúrese de estar seguro sobre su complejidad, tamaño y frecuencia de actualización. Estos factores ayudan a los compradores a seleccionar la base de datos vectorial adecuada.
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Características importantes: Considere factores importantes para el éxito, como escalabilidad, opciones de almacenamiento, disponibilidad de integraciones, capacidades de indexación y rendimiento.
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Optimización de software y hardware: Al implementar bases de datos vectoriales en las instalaciones o en la nube, elija opciones de software y hardware adecuadas para el procesamiento vectorial. Evalúe la configuración nativa de la nube y la disponibilidad de aceleradores de hardware especializados durante la implementación en la nube.
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Seguridad de datos: Las organizaciones deben verificar si los proveedores de bases de datos vectoriales tienen medidas de seguridad suficientes, como monitoreo de actividad, cifrado de datos y control de acceso.
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Escalabilidad: Diseñar una arquitectura de base de datos durante la implementación que escale con los volúmenes de datos ahorra tiempo y esfuerzo en el futuro.
Tendencias de bases de datos vectoriales
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Aplicaciones de big data geoespacial: Las organizaciones de gestión de desastres, monitoreo ambiental, defensa y planificación urbana están utilizando cada vez más bases de datos vectoriales para analizar big data geoespacial. La consulta eficiente de datos de imágenes satelitales y la recuperación de datos de ubicación permiten a estas empresas ofrecer servicios basados en ubicación, reconocer patrones y crear modelos predictivos para prever resultados futuros.
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Computación en el borde para aplicaciones espaciales: Los vehículos autónomos, las organizaciones de seguridad pública y las empresas agrícolas confían en los sistemas de bases de datos vectoriales para el almacenamiento y procesamiento de datos espaciales en el borde. El uso de bases de datos vectoriales también les ayuda a distribuir datos a través de nodos y ahorrar ancho de banda de transferencia de datos.
Investigado y escrito por Shalaka Joshi
Revisado y editado por Aisha West
