O que são incorporações vetoriais? Tudo o que você precisa saber

As incorporações vetoriais são representações numéricas de dados que captam o significado ou as caraterísticas dos objetos (como palavras, imagens ou conceitos) como pontos num espaço multidimensional, permitindo que as máquinas os processem e comparem de forma eficiente. Essencialmente, são uma forma de traduzir informação complexa - como palavras, frases, imagens ou qualquer outro tipo de dados - em listas de números que captam o significado e as relações subjacentes a esses dados. Estas representações matemáticas de dados imitam a compreensão humana, permitindo uma vasta gama de poderosas aplicações de inteligência artificial.

Ao transformar dados em bruto nestas sofisticadas representações numéricas, os incorporadores de vetores permitem realizar análises complexas, identificar padrões e fazer previsões com uma precisão e eficiência sem precedentes. Os incorporadores vetoriais não são conceitos novos, mas graças aos avanços algorítmicos, tornaram-se muito mais acessíveis (e úteis) para as empresas modernas.

Este artigo irá explorar o conceito de incorporadores vetoriais em profundidade, examinando como funcionam, porque são tão poderosos e as inúmeras formas como estão impulsionando a inovação em tecnologias alimentadas por IA.

Quer seja um cientista de dados experiente ou novo no campo da aprendizagem automática, compreender os incorporadores vetoriais é fundamental para compreender os sistemas de IA modernos e o seu potencial transformador em todas as indústrias.

Na sua essência, os incorporadores de vetor são listas de valores numéricos que representam dados complexos de uma forma que as máquinas podem compreender e processar. Estas representações numéricas permitem que os computadores trabalhem com conceitos abstratos, como palavras ou imagens, como se fossem pontos num espaço matemático (ou de "alta dimensão").

Vamos explicar isto com um exemplo. Imaginemos que queremos representar a palavra "gato" como uma incorporação vetorial. Pode ter o seguinte aspecto:

[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]

Cada número desta lista corresponde a uma dimensão num espaço multidimensional. Na prática, estes vectores têm frequentemente centenas ou mesmo milhares de dimensões, o que lhes permite captar nuances sutis de significado. Mas o que torna as incorporações vetoriais verdadeiramente notáveis é a sua capacidade de captar a semelhança semântica em dados de elevada dimensão.

No mundo das incorporações vetoriais, o significado das palavras, imagens ou qualquer outro tipo de dados pode ser representado como pontos num espaço vetorial multidimensional. A ideia principal é a seguinte: itens com pontos de dados ou caraterísticas semelhantes acabam por ficar próximos uns dos outros neste espaço.

Imagine um vasto espaço onde cada palavra numa língua é um ponto. Neste espaço, as palavras com significados semelhantes agrupam-se. A palavra "gato" pode estar perto de "gatinho" e "felino", enquanto "democracia" estaria numa região completamente diferente, talvez perto de "governo" e "eleição".

Esta relação espacial permite que os sistemas de IA compreendam e processem os dados de uma forma que imita a compreensão humana da semelhança e da associação.

Eis mais algumas caraterísticas que definem as incorporações vetoriais e a forma como se relacionam com a sua utilização em aplicações de pesquisa vetorial:

1. Similaridade: Ao calcular a distância entre dois vectores, podemos medir a semelhança entre duas palavras (ou imagens, ou quaisquer outros itens incorporados). Quanto mais próximos os veores, mais semelhantes são os itens.
2. Analogia: A incorporação de vetores pode captar relações complexas. O exemplo clássico é: "rei" - "homem" + "mulher" ≈ "rainha". Isto funciona porque a diferença vetorial entre "rei" e "homem" representa aproximadamente o conceito de "realeza", que quando adicionado a "mulher" nos aproxima de "rainha".
3. Agrupamento: As palavras (ou outros itens) com significados semelhantes formam naturalmente agrupamentos no espaço de incorporação. Esta propriedade é útil para tarefas como a modelação de tópicos ou a classificação de documentos.
4. Dimensionalidade: Embora não possamos visualizar espaços de grande dimensão, as muitas dimensões das incorporações vetoriais permitem-lhes captar simultaneamente vários aspectos do significado. Uma dimensão pode estar relacionada com o tamanho, outra com a positividade, e assim por diante.

Esta relação espacial não é apenas um truque de visualização. Trata-se de uma poderosa ferramenta computacional que permite às máquinas trabalhar com o significado de uma forma matematicamente rigorosa. Quando efetuamos operações matemáticas sobre estes vetores - adicionando-os, subtraindo-os, medindo as distâncias entre eles - estamos na realidade manipulando e comparando significados.

Por exemplo, num sistema de recomendação, se soubermos que um usuário gosta de um determinado produto, podemos encontrar a sua representação vetorial e depois procurar outros produtos com vetores semelhantes. Isto permite que o sistema faça recomendações com base nas caraterísticas inerentes aos produtos e não apenas em categorias superficiais.

As incorporações vetoriais constituem a base de muitos sistemas modernos de IA. É por isso que os motores de busca conseguem compreender a intenção subjacente às suas consultas, que os modelos linguísticos conseguem gerar textos coerentes e que os sistemas de reconhecimento de imagem conseguem identificar objetos com alta precisão.

Ao traduzir o mundo complexo e confuso dos conceitos humanos para um espaço matemático estruturado, os incorporadores de vetor podem ser utilizados para encurtar a distância entre a compreensão humana e a computação automática.

As incorporações vetoriais são criadas através de vários processos sofisticados, com o objetivo de representar dados de uma forma que capte as suas caraterísticas e relações essenciais. Isto significa transformar dados brutos - sejam eles textos, imagens ou outras formas - em vetores numéricos densos que captam a essência e as relações entre os dados. Vamos explorar alguns dos métodos mais comuns para a criação de ligações:

Para dados de texto, foram desenvolvidos vários modelos poderosos para criar representações vetoriais com significado:

Word2Vec
Desenvolvido por pesquisadores do Google, o Word2Vec utiliza uma rede neural superficial para aprender a incorporar palavras. Está disponível em dois modelos:

1. Skip-gram: Prevê palavras de contexto a partir de uma palavra-chave.
2. Continuous Bag of Words (CBOW): prevê uma palavra-chave com base no seu contexto.

O Word2Vec é treinado em grandes quantidades de texto, aprendendo a prever palavras com base no seu contexto. Através deste processo, desenvolve representações vetoriais que captam relações semânticas entre palavras.

GloVe (Global Vectors for Word Representation)
Ao contrário do Word2Vec, que é um modelo preditivo, o GloVe é um modelo baseado na contagem. Cria a incorporação de palavras através da redução da dimensionalidade da matriz de coocorrência de palavras. O GloVe capta tanto o contexto local (como o Word2Vec) como as estatísticas globais do corpus.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
O BERT representa um avanço significativo na PNL. Utiliza uma arquitetura transformadora para gerar palavras contextualizadas e documentos incorporados. Isto significa que a incorporação de uma palavra pode mudar com base no contexto, permitindo representações mais matizadas.

Estes modelos são treinados em uma grande quantidade de texto, contendo frequentemente milhões de palavras. Através do processo de treino, aprendem a prever palavras ou contextos e, ao fazê-lo, desenvolvem representações ricas da linguagem que captam relações semânticas e sintácticas.

A popular interface de conversação ChatGPT (alimentada pelo GPT-4) utiliza incoraporações semelhantes às produzidas por modelos como o BERT, o que significa que cria representações contextualizadas de palavras e texto.

Para dados visuais, as Redes Neuronais Convolucionais (CNN) são o método preferido para a criação de incorporações:

1. VGG, ResNet, Inception: Estas são arquiteturas CNN populares utilizadas para a classificação de imagens. Embora o seu objetivo principal seja a classificação, a penúltima camada destas redes pode ser utilizada como uma incorporação. Esta camada capta normalmente caraterísticas de alto nível da imagem.
2. Redes siamesas: são utilizadas para gerar incorporações especificamente para comparar imagens. São treinados em pares de imagens, aprendendo a produzir incorporações semelhantes para imagens semelhantes e incorporações diferentes para imagens diferentes.

As CNNs aprendem a identificar caraterísticas em imagens de forma hierárquica. As primeiras camadas detectam normalmente caraterísticas simples, como arestas e cores, enquanto as camadas mais profundas as combinam para reconhecer padrões, objetos e padrões mais complexos.
As camadas finais da rede podem ser consideradas como uma representação compacta (incorporação) do conteúdo da imagem.

Embora as incorporações de texto e imagem sejam as mais comuns, as incorporações vetoriais podem ser criadas para vários tipos de dados:

• Áudio: Técnicas como Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) ou modelos de aprendizagem profunda como o WaveNet podem ser utilizadas para criar incrustações a partir de dados de áudio.
• Graph Embeddings: Algoritmos como Node2Vec ou Graph Convolutional Networks podem criar incorporações que representam nós num gráfico, capturando a estrutura da rede.
• Incorporações do comportamento do usuário: Nos sistemas de recomendação, as ações do utilizador (cliques, compras, etc.) podem ser utilizadas para criar incorporações que representam as preferências do usuário.
  

As incorporações vetoriais potenciam uma vasta gama de aplicações de IA em vários domínios. Vamos explorar algumas aplicações-chave e os tipos de incorporação mais adequados para cada uma delas:

• Análise de sentimentos: As incorporações contextuais, como o BERT, são excelentes na captação de significados matizados para uma detecção precisa de sentimentos nas opiniões dos clientes.
• Classificação de texto: As incorporações estáticas pré-treinadas (por exemplo, GloVe) funcionam bem para tarefas gerais, enquanto as incorporações BERT ajustadas lidam com classificações mais matizadas.
• Tradução automática: as incorporações contextuais multilíngues, como a mBERT, facilitam traduções exatas ao captarem relações semânticas entre línguas.

As incorporações vectoriais permitem uma série de tarefas de visão computacional, desde o reconhecimento facial e a classificação de imagens até à detecção de objetos e à pesquisa inversa de imagens.

• Reconhecimento facial: As incorporações específicas de tarefas de CNNs como o FaceNet são ideais para captar caraterísticas faciais únicas.
• Classificação de imagens: Os embeddings CNN pré-treinados (por exemplo, da ResNet), potencialmente ajustados em imagens de domínios específicos, são eficazes para tarefas como a análise de imagens médicas.

Uma das aplicações mais poderosas da incorporação de vetores é a pesquisa de semelhanças, que permite:

• Sistemas de Recomendação: As abordagens híbridas que utilizam incorporações personalizadas para o comportamento do usuário e e incorporações pré-treinadas para descrições de itens podem fornecer sugestões personalizadas.
• Detecção de anomalias: As incorporações densas personalizadas treinadas em dados históricos ajudam a identificar padrões invulgares, cruciais para a detecção de fraudes em finanças.
• Pesquisa semântica: Os modelos BERT específicos do domínio, ajustados com base em textos relevantes, podem compreender intenções de consulta complexas, melhorando a precisão da pesquisa.

Nos modelos codificador-descodificador, as incorporações desempenham um papel crucial:

• Sumarização de texto: As incorporações contextuais de modelos como o PEGASUS captam informações importantes para gerar resumos concisos.
• Legendagem de imagens: A combinação de incorporação visual (CNN) e de texto (modelo de linguagem) liga as caraterísticas da imagem a descrições adequadas.
• Geração Aumentada de Recuperação: a utilização de incoraporações vetoriais juntamente com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) é uma das mais recentes e mais amplamente adotadas utilizações de incoraporações vetoriais atualmente. IA generativafoi o que recentemente trouxe o tema das incorporações vetoriais para a vanguarda da indústria.

InterSystems IRISutiliza vários tipos de incorporação num único sistema, permitindo aplicações sofisticadas de IA. Por exemplo, numa análise dos cuidados de saúdeplataforma:

1. Análise da semelhança do paciente: Combine as incorporações BERT para notas clínicas com incorporações personalizadas para resultados de laboratório.
2. Classificação de imagens médicas: Utilizar CNN embeddings ajustados para tarefas específicas de imagem.
3. Recomendação de medicamentos: Utilizar a incorporação de estruturas moleculares juntamente com a incorporação de dados dos doentes.
4. Apoio à decisão clínica: Implementar a pesquisa semântica com BERT embeddings específicos do domínio para uma recuperação rápida da literatura médica relevante.

Ao suportar vários tipos de incorporação com armazenamento e consulta eficientes, o InterSystems IRIS facilita a criação de aplicações de IA multifacetadas que funcionam sem problemas com diversos tipos de dados e tarefas.

À medida que as incorporações vetoriais se tornam cada vez mais centrais para os aplicativos de IA, há uma necessidade crescente de soluções de nível empresarial que possam lidar com esses recursos em escala.

É aqui que sistemas como o InterSystems IRIS entram em ação.

O InterSystems IRIS é uma base de dados multimodelo que inclui capacidades vetoriais integradas juntamente com tipos de dados tradicionais como JSON, texto integral e tabelas relacionais.

Esta integração permite que as empresas trabalhem com dados estruturados e não estruturados no mesmo sistema, eliminando a necessidade de bases de dados vetoriais separadas e reduzindo a movimentação de dados.

A vantagem desta abordagem torna-se clara quando consideramos aplicações como a pesquisa semântica ou a geração aumentada por recuperação (RAG).

Os sistemas integrados como o InterSystems IRIS simplificam a gestão de dados ao lidar com incorporações vetoriais e tipos de dados tradicionais num único ambiente, reduzindo a complexidade e melhorando o desempenho através da minimização da movimentação de dados.

Esta abordagem unificada melhora a consistência dos dados, simplifica os pipelines e reforça a segurança ao centralizar a informação e a informação.

As incorporações vetoriais revolucionaram a forma como as máquinas compreendem e processam dados complexos, permitindo uma nova geração de aplicações de IA. Desde alimentar os modelos de linguagem por trás dos chatbots até permitir sistemas sofisticados de reconhecimento de imagem, as incorporações vetoriais estão no centro de muitas descobertas da IA.

Ao olharmos para o futuro, a integração das capacidades vetoriais nos principais sistemas de gestão de dados promete tornar estas técnicas poderosas mais acessíveis e eficientes para empresas de todas as dimensões. Quer seja um programador, um cientista de dados ou um líder empresarial, compreender e tirar partido das incorporações vetoriais será fundamental para se manter na vanguarda da inovação da IA.

Pronto para aproveitar o poder das incorporações vectoriais na sua empresa? Experimente as capacidades vectoriais de ponta da InterSystems IRIS por si próprio. Saiba mais e veja como a sua abordagem integrada à pesquisa vetorial e à IA generativa pode transformar as suas aplicações.