Database vettoriale: la tecnologia rivoluzionaria che alimenta la ricerca IA

Se stai cercando di creare un agente AI o un motore di ricerca, probabilmente hai già sentito parlare dei database vettoriali.

I database vettoriali sono fondamentali nell’interazione tra dati, risorse e query, ma affrontarli può essere scoraggiante. Ci sono passato anch’io: scorrendo termini oscuri come embedding e fuzzy search, senza sapere se stessi complicando troppo o mi stessi perdendo qualcosa di basilare.

Chi decide quali video YouTube consigliare? Come fanno i motori di ricerca a superare gli errori di battitura? Perché Instagram sembra sempre mostrarmi il cane perfetto e soffice?

In questo articolo analizzeremo il mondo dei vettori, della similarità e della ricerca semantica, e come puoi costruire applicazioni più personalizzate.

Cos’è un database vettoriale?

Un database vettoriale memorizza i dati come una raccolta di rappresentazioni numeriche (dette vettori) che catturano il significato dei dati. Questo consente di effettuare ricerche per similarità, non solo per parole chiave specifiche.

I database vettoriali sono una tecnologia chiave alla base dei moderni sistemi di chat, ricerca e raccomandazione.

Come funzionano i database vettoriali?

I database vettoriali memorizzano testi, immagini e fogli di calcolo come una serie di vettori, detti anche embedding. Ognuno di questi vettori è una serie di numeri che, a prima vista, non dice molto, ma in realtà cattura il significato astratto dei dati.

Questi dati – che siano email, trascrizioni di riunioni, descrizioni di prodotto – non vengono sostituiti da una serie di numeri, ma vengono indicizzati.

Questi piccoli e densi embedding rendono il recupero delle informazioni sia efficiente che significativo. Permettono di confrontare gli elementi in base alla similarità.

Concetti chiave

Cos’è un modello di embedding?

I modelli di embedding sono modelli di machine learning addestrati per convertire i dati in embedding.

Questi modelli sono addestrati per comprimere i dati in un vettore (il nostro embedding) e poi rigenerarli. Il vettore compresso conserva quante più informazioni semantiche possibili dai dati.

Questo significa che non memorizzano solo le parole, ma anche le idee dietro di esse. Ad esempio, un embedding potrebbe cogliere che:

• “cucciolo” e “cane” sono strettamente collegati
• “Come posso reimpostare la password?” è simile a “Non riesco ad accedere al mio account”
• “laptop economico” e “computer a basso costo” si riferiscono alla stessa cosa
  

Questi tipi di pattern aiutano gli agenti AI e i motori di ricerca a confrontare gli input in base al significato, non solo alle parole chiave.

Cos'è la ricerca semantica?

Quindi, come vengono confrontati gli embedding per determinarne la somiglianza?

Come accennato in precedenza, un vettore di embedding è una serie di numeri. Questi numeri rappresentano un punto in uno spazio a molte dimensioni. Possiamo visualizzare le cose in 2D o 3D, ma cosa succede con 384 dimensioni? Invece di X, Y e Z, abbiamo centinaia di valori che insieme definiscono un punto unico.

Questi vettori ci permettono di misurare quanto siano “vicini” 2 contenuti – non in termini di parole, ma di significato.

Questi vettori risultanti dovrebbero, in linea di principio, essere i più simili alla richiesta dell’utente.

Ricerca del Vicino Approssimato più Prossimo (ANN)

La ricerca semantica viene effettuata utilizzando un algoritmo ANN (Approximate Nearest Neighbor). L'obiettivo dell'ANN è rispondere alla domanda: "Quale vettore nel mio database è più simile alla mia query?"

Esistono diversi algoritmi ANN, ognuno con i propri punti di forza. Ad esempio:

Hierarchical Navigable Small World (HNSW)

HNSW è ottimizzato per ricerche in tempo reale e a bassa latenza. È ideale per feed di contenuti personalizzati e sistemi di raccomandazione — ovunque sia necessario cercare rapidamente tra dati che si aggiornano spesso.

Inverted File Index (IVF)

IVF è più adatto per dati di grandi dimensioni e per lo più statici. Pensa a cataloghi e-commerce o directory di articoli accademici.

In pratica, l’algoritmo sarà nascosto nel motore o nella piattaforma utilizzata per implementare la ricerca.

Casi d’uso dei database vettoriali

Ora che abbiamo capito come vengono creati e confrontati i vettori, vediamo i diversi modi in cui possiamo usarli per alimentare le applicazioni.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Questa strategia di generazione LLM sembra essere sulla bocca di tutti, e a ragione: la RAG è affidabile, precisa e fornisce risposte specifiche, tutto grazie ai database vettoriali.

Con RAG, la domanda dell’utente viene trasformata in un embedding e confrontata con il resto del database per trovare elementi simili. Il modello poi fa riferimento a questi elementi per generare una risposta.

RAG evita di fare affidamento sulla conoscenza interna del modello o sulla cronologia della conversazione, entrambe spesso poco affidabili o irrilevanti.

Supponiamo che tu chieda un riassunto dell'infanzia di Napoleone. La risposta del modello sembra plausibile, ma è corretta? Con RAG, i documenti rilevanti per la tua domanda vengono utilizzati per guidare la risposta del modello. In questo modo puoi consultare la fonte primaria e verificare l'output del modello.‍

Se vuoi vedere come funziona nella pratica, ecco una guida per costruire un chatbot con RAG.

Raccomandazioni su prodotti e contenuti

I database vettoriali non servono solo a rispondere alle domande degli utenti. Possono anche essere utilizzati per ottimizzare l’esperienza dell’utente.

Tracciare la cronologia di navigazione degli utenti e raggruppare elementi simili permette alle aziende di determinare il prodotto o contenuto migliore da consigliare all'utente.

Questo è un ottimo esempio di ciò che chiamiamo algoritmo: raccomandazioni strategiche di contenuti e pubblicità mirata.

Pensa a una piattaforma di condivisione video: ogni video ha il proprio embedding memorizzato nel database. Quando ne guardi uno, il sistema può suggerirne altri con embedding simili — cioè contenuti affini, anche se titoli o tag sono completamente diversi.

Col tempo, la cronologia delle visualizzazioni diventa una sorta di “cloud” personalizzato di embedding, aiutando il sistema a capire le tue preferenze e a consigliarti cosa vedere dopo.

I vantaggi dei database vettoriali rispetto ai database tradizionali

Ora che abbiamo un’idea dei come e dei cosa dei database vettoriali, parliamo dei perché: quali vantaggi offrono nei chatbot e nei motori di ricerca?

1. Forniscono più contesto ai chatbot

Gli LLM tendono a dimenticare e a generare allucinazioni nelle conversazioni lunghe. Utenti e sviluppatori non hanno una chiara percezione di quali informazioni vengano mantenute.

Con strategie come RAG, il modello cerca nel database in base alla tua richiesta per trovare tutte le informazioni necessarie a fornire una risposta accurata.

Invece di ricordare e correggere il modello ogni volta, i database vettoriali memorizzano le informazioni rilevanti e le richiamano esplicitamente.

2. Rendono i risultati di ricerca tolleranti agli errori di battitura

Anche conoscendo le parole chiave esatte, la ricerca può essere complicata.

golfen retriever≠golden retriever, ma il tuo motore di ricerca dovrebbe saperlo.

Se confrontiamo le query in modo letterale, un errore di battitura o una parola scritta male escluderebbe un’opzione rilevante.

Quando astraiamo il significato della query di ricerca, l'ortografia o la formulazione specifica contano molto meno.

3. Consentono agli utenti di effettuare ricerche approssimative

La ricerca riguarda meno le parole chiave e più le ✨sensazioni✨.

L'astrazione del testo in un vettore di embedding consente di archiviarlo in uno spazio vibe ineffabile. Quindi, in superficie,

"Dove posso trovare un ottimo flat white qui vicino?"

non sembra

"I migliori posti per un caffè qui vicino",

ma il tuo motore di ricerca li abbinerà comunque. Questo è possibile perché gli embedding delle due frasi sono molto simili, anche se la formulazione è diversa.

4. I database vettoriali possono confrontare tra modalità diverse

I dati possono avere forme, dimensioni e tipi diversi. Spesso dobbiamo confrontare dati di tipologie differenti. Ad esempio, usare il testo per cercare e filtrare immagini di prodotti.

I modelli multimodali sono addestrati a confrontare diversi tipi di dati, come testo, immagini, audio e video.

Questo rende più facile parlare dei tuoi contenuti. Trova un prodotto descrivendo la sua immagine, oppure chiedi informazioni su grafici usando un linguaggio semplice.

Come costruire un agente AI con capacità di ricerca intelligente

Se sei nuovo nella ricerca semantica, probabilmente hai tante domande:

Come preparo i miei dati?

Quali dati dovrei includere?

Quale modello di embedding dovrei usare… e come faccio a sapere se funziona?

Fortunatamente, non devi capire tutto subito. Ecco come iniziare in pochi semplici passaggi:

1. Definisci il tuo caso d’uso

Inizia con qualcosa di semplice e utile. Ecco alcuni esempi per ispirarti:

• Un chatbot per il retail che aiuta i clienti a trovare i prodotti giusti in base alle loro esigenze e preferenze. Chiedigli, “Qual è una buona giacca invernale per escursioni che costi meno di 150 dollari?”

• Un bot di ticketing che smista in tempo reale le richieste IT dei dipendenti. Chiedi, “Ci sono ticket ad alta priorità relativi all'accesso VPN ancora non assegnati?”

• Un agente di automazione dei processi aziendali che gestisce l'evasione degli ordini dall'inizio alla fine. Chiedigli: “L'ordine Smith è già stato spedito e abbiamo inviato l'email di conferma?”

Tutte queste soluzioni sono rapide da realizzare, facili da testare e subito utili.

2. Scegli la tua piattaforma

Se i database vettoriali ti sembrano confusi o astratti, esistono molte piattaforme chatbot che gestiscono embedding e clustering per te in modo trasparente.

3. Raccogli i tuoi dati

Inizia da ciò che hai già: file di testo, PDF, fogli di calcolo. Una buona piattaforma gestisce la formattazione per te. Basta caricare i tuoi contenuti e penserà lei a incorporare e indicizzare tutto dietro le quinte.

Alcuni dettagli dipendono dalla piattaforma che utilizzi. Ecco alcuni consigli per sfruttare al meglio i tuoi dati.

4. Aggiungi una descrizione

Scrivi una breve descrizione, semplice e chiara, dello scopo del tuo bot.

Questo aiuta a impostare il tono e le aspettative: come il bot dovrebbe parlare agli utenti, che tipo di domande può aspettarsi e quali dati può consultare.

Ad esempio:
“Sei un assistente di supporto per il team HR. Aiuta i dipendenti a trovare le policy e rispondi alle domande su ferie e benefit. Usa le informazioni dal manuale del dipendente e dai documenti HR. Sii chiaro e cortese. Se non sai qualcosa, chiedi all’utente di contattare l’HR.”

5. Testa e ottimizza

Testa la tua configurazione con domande reali. Chiedi ciò che chiederebbero i tuoi clienti. I risultati sono pertinenti? Accurati?

Modifica il tuo bot secondo necessità:

• Risultati incompleti? Aumenta il numero di blocchi per risposte più complete.
• Risposta lenta? Scegli un modello più veloce.
• Risposte errate? Prova un modello più accurato o aggiungi dati pertinenti.

Le piattaforme sono altamente personalizzabili, quindi risolvere i problemi di solito significa solo configurare, ad esempio scegliendo tra i modelli disponibili o modificando le descrizioni.

Crea funzionalità di ricerca più intelligenti

Con i recenti progressi dell’AI, la possibilità di cercare nei dati non è più solo un vantaggio: sta diventando la norma.

Non devi padroneggiare ANN o embedding per creare motori di ricerca più intelligenti. La nostra piattaforma offre strumenti plug-and-play per la ricerca semantica e la generazione aumentata dal recupero. Nessuna preparazione dei dati necessaria.

Inizia a costruire oggi. È gratis.

Domande frequenti

1. Come si valuta la performance di un database vettoriale?

Per valutare le prestazioni di un database vettoriale, misura la latenza delle query (quanto velocemente restituisce i risultati), il recall o la precisione (quanto sono rilevanti quei risultati) e la scalabilità (quanto gestisce bene la crescita di dati e richieste). Dovresti testare con query reali per assicurarti che soddisfi le aspettative di velocità e accuratezza sotto carico.

2. Quali sono i requisiti di archiviazione per grandi quantità di dati vettoriali?

I requisiti di archiviazione per dati vettoriali su larga scala dipendono dal numero di vettori e dalla loro dimensionalità: ad esempio, 1 milione di vettori a 768 dimensioni con float a 32 bit richiederebbero oltre 3 GB di spazio grezzo. Su larga scala (milioni o miliardi di vettori), aspettati requisiti nell’ordine di decine o centinaia di GB, e valuta opzioni come compressione o indicizzazione approssimativa per ridurre i costi di archiviazione.

3. Cosa succede se due documenti molto diversi hanno embedding simili a causa di rumore o bias del modello?

Se due documenti non correlati generano embedding simili, il sistema di ricerca potrebbe restituire risultati errati. Per risolvere questo problema, puoi ottimizzare il modello di embedding su dati specifici del dominio o utilizzare tecniche di ricerca ibride che combinano vettori con metadati o filtri per parola chiave per disambiguare.

4. Come vengono gestiti e versionati nel tempo i dati vettoriali?

I dati vettoriali vengono versionati tracciando i dati di input e il modello di embedding utilizzato per generare i vettori. Pratiche comuni includono il salvataggio di snapshot con data e l’etichettatura delle versioni degli indici.

5. È possibile combinare la ricerca tradizionale per parole chiave con la ricerca vettoriale?

Sì, combinare la ricerca tradizionale per parole chiave con la ricerca vettoriale si chiama ricerca ibrida, ed è supportata da molte piattaforme come Elasticsearch o Vespa. Questo metodo migliora la pertinenza usando il matching lessicale per le query precise e la similarità semantica vettoriale per comprendere il contesto.