Las bases de datos vectoriales representan un cambio de paradigma en la gestión y almacenamiento de la información, proporcionan una plataforma ideal para una búsqueda basada en similitudes, análisis de datos a gran escala y la creación de sistemas de recomendación inteligente.
¿Qué son las bases de datos vectoriales?
Las bases de datos vectoriales, también conocidas como motores de búsqueda de vectores o base de datos de búsqueda de similitudes, son sistemas de gestión de bases de datos diseñados para manejar la representación de los datos en forma de vectores.
Los vectores de esta base de datos suelen ser generados por modelos de aprendizaje automático, como redes neuronales y pueden contener una gran cantidad de información condensada en una forma en que se puede comparar fácilmente con otros vectores.
Los vectores son arreglos de números que representan las características de un objeto. Por ejemplo, un vector de texto se puede representar por una palabra o una oración, mientras que un vector de imagen puede ser representado por un píxel o un objeto.
¿Cómo funcionan las bases de datos vectoriales?
Las bases de datos de datos vectoriales utilizan métricas de distancia, como la distancia del coseno o la distancia euclidiana para determinar la similitud entre los vectores. Esto significa que en lugar de buscar coincidencias exactas, como de forma tradicional se hace en una base de datos, las bases de datos vectoriales buscan vectores que sean cercanos en el espacio vectorial, es decir, vectores que son similares.
Las Bases de datos vectoriales utilizan una variedad de algoritmos para almacenar y recuperar datos, siendo uno de los más comunes el índice invertido. El índice invertido almacena los vectores de datos en un árbol, lo que permite que las consultas se realicen de manera eficiente.
Ejemplo del índice invertido
Supongamos un buscador que obtiene los índices, es decir, los términos de búsqueda, a partir de 2 documentos que contienen diferentes textos.
- Documento 1: «Alexis Sanchez nació en Tocopilla.»
- Documento 2: «Tocopilla es una ciudad de Antofagasta.»
El buscador creará un índice con las diferentes palabras que aparecen, indicando el documento en el que aparece. Generalmente, se excluirán algunas palabras (“en”, “de”, …).
| Id | Palabra | Documento n.º |
| 1 | Alexis | 1 |
| 2 | Sanchez | 1 |
| 3 | nació | 1 |
| 4 | Tocopilla | 1,2 |
| 5 | ciudad | 2 |
| 6 | Antofagasta | 2 |
En este tipo de índice, los términos y su índice no están predeterminados, se elaboran en el momento que el buscador ha analizado los documentos que se le ha proporcionado.
Este es el tipo de indexación que usan los buscadores, ya que permite una búsqueda rápida en documentos de texto.
Aplicaciones de las bases de datos vectoriales
Las bases de datos vectoriales pueden ser utilizadas en una amplia variedad de aplicaciones, especialmente en las que se requiera identificar patrones o similitudes en grandes conjuntos de datos.
1.- Recomendaciones personalizadas: buscar productos, música, películas u otros elementos similares a las preferencias del usuario
2.- Búsqueda de imágenes: Al representar las imágenes como vectores, las bases de datos vectoriales permiten buscar imágenes similares en una base de datos, esto es muy útil para aplicaciones asociadas a la visión por computadora.
3.- Análisis de texto: En el proceso de lenguaje natural, las palabras y documentos se pueden representar como vectores, esto permite buscar contenido similar, analizar el sentimiento y las opiniones expresadas en un conjunto de textos.
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