Aproveitando Armazenamentos de Dados Vetoriais para Aplicações de IA Generativa na AWS

A IA Generativa está transformando indústrias com sua capacidade de responder perguntas, escrever histórias, criar arte e gerar código. Muitos clientes da AWS estão explorando como alavancar a IA generativa em suas organizações. Um componente chave dessa estratégia envolve a utilização de dados específicos de domínio, que fornecem insights únicos sobre seus negócios e indústrias. Armazenamentos de dados vetoriais estão se tornando cada vez mais importantes em aplicações de IA generativa, e este artigo explora seu papel e como as soluções da AWS podem ajudá-lo a aproveitar o poder da IA generativa.

No coração das aplicações de IA generativa estão os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Esses modelos de aprendizado de máquina são treinados em vastas quantidades de conteúdo, como dados disponíveis na internet. Após o treinamento em dados publicamente acessíveis, os LLMs são considerados modelos de fundação (FMs). Esses modelos podem ser adaptados e otimizados para vários casos de uso. O Amazon SageMaker JumpStart oferece modelos de fundação proprietários e de código aberto pré-treinados, incluindo Text2Image da Stability AI e Text2Text Flan T-5 da Hugging Face. O Amazon Bedrock simplifica a construção e o dimensionamento de aplicações de IA generativa, fornecendo acesso via API a modelos da AI21 Labs, Anthropic, Stability AI e Amazon Titan.

Embora as aplicações de IA generativa possam alavancar FMs para conhecimento amplo, personalizá-los é crucial para resultados precisos em domínios específicos ou especializados. Engenharia de prompt, ou aprendizado em contexto, é um método simples para fundamentar aplicações de IA generativa em um domínio específico e melhorar a precisão. Embora não elimine completamente as alucinações, ele estreita o significado semântico para o seu domínio. FMs inferem o próximo token com base em um conjunto de tokens de entrada. Quanto mais contexto você fornecer, maior a probabilidade de o token inferido ser relevante. O prompt usado para consultar o FM deve conter tokens de entrada e o máximo de dados contextualmente relevantes possível. Armazenamentos de dados vetoriais ajudam a projetar prompts com entradas semanticamente relevantes, um método conhecido como Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Na prática, você pode projetar um prompt usando dados personalizados contextualmente relevantes e dados com semântica semelhante.

RAG usa embeddings (vetores) para aprimorar a precisão das aplicações de IA generativa. Dados específicos de domínio são divididos em elementos semânticos, e FMs calculam vetores para esses elementos. Esses vetores são armazenados em um armazenamento de dados vetorial, permitindo buscas de similaridade. Em uma aplicação de IA generativa, a consulta de um usuário é dividida em elementos semânticos, e o armazenamento de dados vetorial é consultado para encontrar os vizinhos mais próximos no espaço vetorial. Isso fornece elementos semânticos contextualmente semelhantes, que são adicionados ao prompt. Esse processo ajuda o LLM a construir sobre seu contexto específico de domínio, aumentando a probabilidade de um resultado preciso e contextualmente relevante.

Vários fatores são cruciais ao considerar armazenamentos de dados vetoriais. A quantidade de dados específicos de domínio e o processo de divisão em elementos semânticos determinam o número de embeddings que o armazenamento de dados vetorial precisa suportar. Isso pode impactar a eficiência da indexação e o desempenho em escala. A dimensionalidade dos vetores de embedding também importa. Diferentes FMs geram vetores com dimensões variadas. Dimensões mais altas podem representar um contexto mais rico, mas há retornos decrescentes e latência de consulta aumentada. A governança de dados é outra consideração importante, pois conjuntos de dados específicos de domínio podem conter dados sensíveis. É importante controlar o fluxo de dados através de sistemas que criam, armazenam e consultam embeddings.

A AWS oferece várias opções para armazenamentos de dados vetoriais. O banco de dados relacional compatível com Aurora PostgreSQL com a extensão pgvector fornece tipos de dados vetoriais e operadores de busca de similaridade. O Amazon OpenSearch Service com o plugin k-NN e o motor vetorial do Amazon OpenSearch Serverless também oferecem capacidades vetoriais. A escolha depende de fatores como onde você armazena dados atualmente, familiaridade com essas tecnologias, escalonamento de dimensão vetorial, número de embeddings e necessidades de desempenho.

O melhor armazenamento de dados vetorial AWS depende do seu caso de uso específico e prioridades. Se você está fortemente investido em bancos de dados relacionais, especialmente PostgreSQL, o Aurora PostgreSQL com a extensão pgvector é uma boa opção. Para repositórios de dados vetoriais em larga escala, o OpenSearch Service é uma escolha forte devido à sua natureza distribuída. O motor vetorial do OpenSearch Serverless oferece uma maneira fácil de começar com a busca de similaridade vetorial. Considere o Amazon Kendra para uma experiência de busca semântica totalmente gerenciada. O LangChain suporta Aurora PostgreSQL com pgvector, o motor vetorial do OpenSearch Serverless e o OpenSearch Service com k-NN.

Embeddings devem ser armazenados e gerenciados próximos aos seus conjuntos de dados específicos de domínio. Isso permite que você combine dados de embedding com outros metadados sem fontes de dados externas. Armazenar embeddings próximos aos dados de origem simplifica pipelines de dados e mantém os embeddings atualizados. Aurora PostgreSQL com pgvector, o motor vetorial do OpenSearch Serverless e o OpenSearch Service com o plugin k-NN são todas opções viáveis. Você pode combinar engenharia de prompt com modelos de fundação do SageMaker JumpStart e Amazon Bedrock para construir soluções inovadoras de IA generativa. Este é um campo em rápida evolução, portanto, mantenha-se atualizado com os últimos desenvolvimentos. Comece a construir aplicações de IA generativa na AWS hoje mesmo!