Usado com grandes modelos de linguagem, o RAG recupera informações relevantes de um banco de dados vetorial para aumentar a entrada de um LLM, melhorando a precisão da resposta, permitindo que as organizações aproveitem com segurança seus próprios dados com LLMs comerciais e reduzindo alucinações. Isso permite que os desenvolvedores criem aplicativos de IA mais precisos, flexíveis e com reconhecimento de contexto, ao mesmo tempo em que oferece um nível de segurança, privacidade e governança quando salvaguardas como criptografia e controle de acesso baseado em função são usadas com o sistema de banco de dados.
Apoiando a IA em escala
Impulsionados pela crescente importância da busca de vetores e correspondência de similaridade em aplicativos de IA, muitos fornecedores tradicionais de bancos de dados estão adicionando recursos de busca de vetores às suas ofertas. No entanto, não importa se você está construindo um mecanismo de recomendação ou uma plataforma de busca de imagens, a velocidade importa. Os bancos de dados de vetores são otimizados para recuperação em tempo real, permitindo que os aplicativos forneçam recomendações instantâneas, sugestões de conteúdo ou resultados de busca. Esse recurso vai além dos pontos fortes típicos dos bancos de dados — mesmo com recursos de vetores adicionados.
Alguns bancos de dados de vetores também são construídos para escalar horizontalmente, o que os torna capazes de gerenciar enormes coleções de vetores distribuídos em vários nós. Essa escalabilidade é essencial para aplicativos orientados por IA, onde os vetores são gerados em uma escala enorme (por exemplo, embeddings de modelos de aprendizado profundo). Com recursos de pesquisa distribuída, os bancos de dados de vetores podem lidar com grandes conjuntos de dados, assim como mecanismos de pesquisa, garantindo recuperação de baixa latência, mesmo em ambientes massivos de escala empresarial.
