Embebidos y Bases de Datos Vectoriales: Una Guía Completa
¿Estás construyendo un producto de IA y te preguntas cómo crear una memoria a largo plazo para un chatbot o realizar búsquedas semánticas basadas en una enorme base de datos de PDFs conectada directamente a una IA? No busques más, los embebidos y las bases de datos vectoriales son la solución. En este artículo, cubriremos qué son, cómo usarlos con OpenAI y sus APIs, y cómo integrarlos en tu producto de IA.
Tabla de Contenidos
1. Introducción
2. ¿Qué son los Embebidos?
3. ¿Cómo funcionan los Embebidos?
4. Creando Embebidos con OpenAI
5. ¿Qué son las Bases de Datos Vectoriales?
6. ¿Cómo funcionan las Bases de Datos Vectoriales?
7. Creando una Base de Datos Vectorial con SingleStore
8. Buscando en una Base de Datos Vectorial
9. Creando una Función con JavaScript
10. Conclusión
¿Qué son los Embebidos?
Para decirlo de manera sencilla, un embebido es información como palabras que se han convertido en una serie de números conocida como vector, que contiene patrones de relaciones. La combinación de estos números que conforman el vector actúa como un mapa multidimensional para medir la similitud. Por ejemplo, las palabras “perro” y “cachorro” se utilizan a menudo en situaciones similares, por lo que en un embebido de palabras, estarían representadas por vectores cercanos entre sí.
¿Cómo funcionan los Embebidos?
En realidad, el vector tiene cientos de dimensiones que abarcan la rica y compleja relación multidimensional entre las palabras. Las imágenes también se pueden convertir en vectores, y es así como Google realiza búsquedas de imágenes similares. Una vez que se crea un embebido, se puede almacenar en una base de datos. Una base de datos llena de ellos se considera una base de datos vectorial y se puede utilizar de varias formas, incluyendo búsquedas, agrupaciones, recomendaciones y clasificaciones.
Creando Embebidos con OpenAI
OpenAI ha proporcionado un excelente modelo de IA para crear específicamente embebidos. Sin embargo, no proporciona una forma de almacenarlos, es ahí donde entra en juego una base de datos en la nube. Para crear un embebido, accede a OpenAI en la página de Google y dirígete a su página de API. Desde allí, puedes crear solicitudes de API para embebidos utilizando Postman, una plataforma de API que te permite realizar todo tipo de solicitudes de API.
¿Qué son las Bases de Datos Vectoriales?
Una base de datos llena de embebidos se conoce comúnmente como una base de datos vectorial. Las bases de datos vectoriales son esenciales si estás construyendo cualquier tipo de producto de IA. Te permiten agrupar grandes cantidades de información, como párrafos o secciones completas de documentos, para crear un embebido que luego se puede utilizar al buscar en una base de datos.
¿Cómo funcionan las Bases de Datos Vectoriales?
OpenAI no proporciona bases de datos, por lo que deberás crear la tuya propia. Un proveedor llamado SingleStore ofrece una base de datos SQL distribuida unificada en tiempo real que también te permite incorporar bases de datos vectoriales directamente en ella. Para crear una base de datos vectorial, configura una cuenta con SingleStore, crea un espacio de trabajo y luego crea una base de datos para tu espacio de trabajo.
Creando una Base de Datos Vectorial con SingleStore
Una vez que hayas creado una base de datos, puedes utilizar el editor SQL para ejecutar algunos comandos simples para crear una tabla y luego ingresar algunos datos. Por ejemplo, puedes crear una tabla con dos columnas: texto y vector. La columna de texto contendrá el texto original, mientras que la columna de vector contendrá el vector. Luego puedes insertar filas en la tabla utilizando consultas SQL.
Buscando en una Base de Datos Vectorial
Buscar en una base de datos vectorial para embebidos es bastante sencillo. Primero, identifica lo que deseas buscar. Luego, crea un embebido para tu término de búsqueda. Finalmente, realiza una búsqueda en la base de datos utilizando los embebidos existentes. Esto devolverá una lista con la similitud más cercana en la parte superior.
Creando una Función con JavaScript
Para interactuar con embebidos utilizando JavaScript, puedes crear una función que utilice la API de OpenAI para crear embebidos. Luego puedes almacenar estos embebidos en una base de datos vectorial y buscar en la base de datos utilizando JavaScript.
Conclusión
Los embebidos y las bases de datos vectoriales son esenciales si estás construyendo cualquier tipo de producto de IA. Te permiten crear una memoria a largo plazo para un chatbot o realizar búsquedas semánticas basadas en una enorme base de datos de PDFs conectada directamente a una IA. Siguiendo los pasos descritos en este artículo, podrás crear y utilizar embebidos y bases de datos vectoriales con facilidad.
Aspectos Destacados
– Los embebidos son información como palabras que se han convertido en un vector que contiene patrones de relaciones.
– Las bases de datos vectoriales son bases de datos llenas de embebidos que se pueden utilizar para búsquedas, agrupaciones, recomendaciones y clasificaciones.
– OpenAI proporciona un excelente modelo de IA para crear embebidos, pero deberás crear tu propia base de datos para almacenarlos.
– SingleStore ofrece una base de datos SQL distribuida unificada en tiempo real que te permite incorporar bases de datos vectoriales directamente en ella.
– Mediante la creación de una función con JavaScript, puedes interactuar con embebidos y bases de datos vectoriales utilizando la API de OpenAI.
Preguntas Frecuentes
P: ¿Qué es un embebido?
R: Un embebido es información como palabras que se han convertido en un vector que contiene patrones de relaciones.
P: ¿Qué es una base de datos vectorial?
R: Una base de datos vectorial es una base de datos llena de embebidos que se pueden utilizar para búsquedas, agrupaciones, recomendaciones y clasificaciones.
P: ¿OpenAI proporciona una forma de almacenar embebidos?
R: No, OpenAI no proporciona una forma de almacenar embebidos. Deberás crear tu propia base de datos para almacenarlos.
P: ¿Qué es SingleStore?
R: SingleStore es un proveedor de una base de datos SQL distribuida unificada en tiempo real que te permite incorporar bases de datos vectoriales directamente en ella.
P: ¿Puedo interactuar con embebidos y bases de datos vectoriales utilizando JavaScript?
R: Sí, puedes crear una función con JavaScript que utilice la API de OpenAI para interactuar con embebidos y bases de datos vectoriales.