Confira o significado e características de um banco de dados vetorial.
A inteligência artificial (AI) está cada vez mais presente no ambiente corporativo, transformando a maneira como as empresas operam, tomam decisões e interagem com seus clientes.
No entanto, um dos principais desafios enfrentados por elas é saber como aproveitar ao máximo essa tecnologia. A solução pode estar nos bancos de dados vetoriais, uma inovação que promete revolucionar a forma como os dados são gerenciados e utilizados. Entenda mais sobre o conceito a seguir:
O que é o banco de dados vetorial?
Um banco de dados vetorial pode ser integrado diretamente a um Large Language Model (LLM) ou ao prompt de AI. Ele é denominado assim porque organiza e armazena dados de maneira que prioriza vetores, que são etiquetas detalhadas que descrevem diversos tipos de dados.
Esses vetores atuam como descritores, permitindo localizar informações relevantes em meio a uma vasta quantidade de dados, independentemente de sua origem.
Quais são as diferenças em relação aos bancos de dados tradicionais?
Os bancos de dados tradicionais são excelentes para dados estruturados e transacionais, mas encontram dificuldades ao lidar com a /crescente quantidade de dados não estruturados que as empresas geram diariamente.
PDFs, documentos de texto, vídeos, e-mails e postagens em redes sociais representam aproximadamente 90% dos dados corporativos e são, na maioria das vezes, inacessíveis para aplicativos de negócios e sistemas de AI que dependem de formatos estruturados.
Os bancos de dados vetoriais superam essas limitações ao armazenar dados em vetores, que podem ser facilmente pesquisados e analisados por modelos de AI.
Além disso, são capazes de unir as informações em um único ambiente, sendo crucial para garantir a precisão, integridade e eficiência das respostas que as empresas obtêm dos prompts de AI.
Leia também: Como a computação cognitiva e a inteligência artificial se relacionam?
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A seguir, confira quais benefícios essa inovação pode proporcionar para as empresas.
Vantagens dos bancos de dados vetoriais
- Eficiência e precisão: Ao organizar dados em vetores, os bancos de dados vetoriais permitem buscas rápidas e precisas, essenciais para encontrar informações relevantes em uma vasta quantidade de informações.
- Integração com LLMs: Bancos de dados vetoriais podem ser conectados diretamente a LLMs ou aos prompts de AI, facilitando o acesso a dados proprietários e eliminando a necessidade de ajustes finos caros e demorados.
- Economia de tempo e recursos: Ajustar um LLM para tarefas específicas, como análise de sentimentos ou resumo de documentos, pode ser caro e exigir muito poder de computação e tempo. Os bancos de dados vetoriais simplificam esse processo, oferecendo resultados eficientes sem a necessidade de ajustes complexos.
- Unificação de dados: Um banco de dados vetorial unifica todos os dados corporativos, desde padrões de tráfego até condições climáticas e dados de CRM, proporcionando uma visão holística que melhora a precisão e a integridade das respostas geradas por sistemas de AI.
Como podemos acompanhar neste artigo, os bancos de dados vetoriais representam uma evolução significativa na gestão de dados empresariais, proporcionando uma maneira eficiente e precisa de lidar com a crescente quantidade de dados não estruturados.
Para revendas de TI e empresas de diferentes áreas, adotar essa tecnologia pode significar a diferença entre permanecer competitivo ou ficar para trás.
A integração de bancos de dados vetoriais com modelos de AI permite uma análise mais profunda e contextualizada dos dados, potencializando a inteligência artificial e melhorando a eficiência operacional.
Em um mundo onde a informação é superimportante - e rápida -, esses bancos de dados vetoriais podem ser a chave para desbloquear todo o potencial dos dados nas empresas.
Fonte: Salesforce, 2024.
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