Como usar bancos de dados vetoriais para compensar os pontos fracos do LLM

[Antevisão da transmissão ao vivo] Os modelos grandes substituirão os programadores? "

Os bancos de dados vetoriais permitem que as empresas adaptem, de maneira econômica e sustentável, grandes modelos de linguagem de uso geral para uso específico da organização.

Traduzido de How to Cure LLM Weaknesses with Vector Databases , autor Naren Narendran.

Durante anos, as pessoas especularam sobre o impacto potencial da inteligência artificial nas empresas. Agora, estamos vendo empresas de diferentes setores começando a alavancar grandes modelos de linguagem (LLM) e inteligência artificial generativa (GenAI). A McKinsey acredita que a economia global poderia beneficiar até 4,4 biliões de dólares com a adoção da GenAI , tornando a utilização da IA e do LLM mais atrativa do que nunca.

Os LLMs prontos para uso são atraentes porque são uma maneira relativamente fácil de incorporar inteligência artificial geral nas estruturas organizacionais. No entanto, o LLM tem uma desvantagem significativa que pode compensar os benefícios potenciais: a falta de experiência específica do domínio. Em casos de uso simples, isso pode não ser um problema. No entanto, na produção e noutros contextos mais complexos, o LLM de uso geral pode criar o seu próprio conjunto de desafios.

À medida que as empresas recorrem cada vez mais a aplicações e ferramentas de IA em tempo real, precisam de ir além destas limitações. Você pode perguntar como um ambiente liderado por IA pode ser aumentado de forma acessível e sustentável. A resposta são bancos de dados vetoriais , que dissecarei neste artigo, o primeiro de uma série de duas partes.

Limitações do LLM para empresas

Antes de mergulhar no mundo dos bancos de dados vetoriais, examinarei três limitações significativas dos LLMs disponíveis no mercado.

Dados de treinamento desatualizados

Os dados de treinamento que um LLM ingere determinam, 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 podem eventualmente se tornar irrelevantes ou incorretos.

Dados antigos e desatualizados têm um impacto significativo porque a precisão das aplicações de IA depende inteiramente da qualidade e da atualização dos dados de treinamento.

Falta de contexto específico da organização

Os dados de treinamento para LLMs prontos para uso vêm de diferentes fontes públicas e privadas. Esses dados conferem ao LLM todas as suas funções. Preocupante para as empresas, os LLMs genéricos carecem de contexto específico da organização. Isto ocorre porque nenhum LLM existente aproveita dados proprietários específicos de uma determinada empresa, o que significa que vários contextos únicos não serão reconhecidos.

Ilusão de Inteligência Artificial

A confiança é um ponto forte e um ponto fraco do LLM. Eles têm a incrível capacidade de responder perguntas com absoluta certeza, mesmo que suas respostas estejam completamente erradas. Este fenômeno, conhecido como alucinação de IA , pode levar a resultados imprecisos, ridículos ou potencialmente perigosos.

Para empresas cuja credibilidade e eficiência operacional dependem de um LLM forte e de alta qualidade, a ilusão da IA representa 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 da ilusão de IA se aproxima.

Noções básicas sobre bancos de dados vetoriais: incorporações vetoriais

Para entender como os bancos de dados vetoriais podem melhorar o LLM e outras aplicações de IA em tempo real, primeiro descreverei o que eles contêm.

Um banco de dados vetorial é um repositório indexado de incorporações vetoriais. Incorporações vetoriais são representações matemáticas ou numéricas de dados em vários formatos, como texto, vídeo, fotos e áudio. Os embeddings vetoriais fornecem valor semântico (em vez de superficial), convertendo dados legíveis díspares em sequências de números. Essencialmente, a incorporação vetorial classifica os dados com base em relacionamentos, contexto e significado profundo .

No contexto do LLM, é crucial converter a semântica complexa em diferentes formatos de dados em representações numéricas padronizadas. Ao usar linguagem matemática e lógica, a incorporação de vetores fornece um maior grau de precisão de pesquisa e recuperação em dados anteriormente heterogêneos. Isso ajuda a otimizar a pesquisa, o agrupamento, a classificação e a detecção de anomalias. Isso é potencialmente transformador para as empresas, já que qualquer algoritmo de aprendizado de máquina (ML) pode se beneficiar da incorporação de vetores.

Como os bancos de dados vetoriais melhoram o LLM pronto para uso

Nos LLMs disponíveis no mercado, os embeddings de vetores usados durante o treinamento muitas vezes permanecem inéditos e desconhecidos, dificultando a avaliação das limitações de sua compreensão e capacidades. No entanto, a maioria dos LLMs tem capacidades incorporadas, o que significa que as empresas podem injetar neles dados específicos de domínio para resolver lacunas de conhecimento específicas da organização. Ao integrar um banco de dados de vetores LLM complementar contendo incorporações de vetores de informações proprietárias e outras informações específicas de domínio em seu LLM, as empresas podem aprimorar soluções de IA prontas para uso com base em suas necessidades exclusivas.

Enriquecer e otimizar o LLM com bancos de dados de vetores também elimina os riscos dos produtos prontos para uso listados acima.

Por exemplo, as empresas não precisam se preocupar com o fato de seu LLM aproveitar dados obsoletos se mais dados mais recentes e relevantes puderem ser adicionados regularmente. Além disso, ao adicionar bancos de dados vetoriais contendo dados proprietários, as organizações podem reduzir significativamente a probabilidade de alucinações de IA.

Os benefícios da adoção da IA não serão fáceis. No entanto, ao compreender e aproveitar o banco de dados de vetores LLM, as empresas podem desbloquear todo o potencial de poderosas aplicações de IA em tempo real.

LLM e bancos de dados vetoriais: o caminho a seguir

A IA generativa e o LLM estão proliferando em vários campos. Muitas organizações estão aproveitando essas tecnologias para fortalecer sua infraestrutura de back-end, aprimorar serviços e produtos 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 ilusões de IA.

Bancos de dados vetoriais e incorporações são antídotos poderosos para esses desafios do LLM e podem melhorar muito a precisão da pesquisa.

Na Parte 2 desta série, explorarei como a estrutura arquitetônica de Retrieval Augmented Generation (RAG) pode ajudar as empresas a adicionar bancos de dados de vetores proprietários aos seus ecossistemas LLM e AI para lidar com as limitações do LLM pronto para uso. *Aprenda* como a solução de pesquisa vetorial de nível empresarial da Aerospike__ oferece precisão consistente em escala.

Este artigo foi publicado pela primeira vez em Yunyunzhongsheng ( https://yylives.cc/ ), todos são bem-vindos para visitar.