Immaginate di cercare di trovare un singolo punto di riferimento in una grande città straniera senza una mappa. Forse è un esercizio futile, ma la stessa analogia potrebbe essere fatta per i sistemi di intelligenza artificiale complessi, con un complesso circuito di strade e arterie. Le incorporazioni vettoriali fungono da mappa per i sistemi di intelligenza artificiale (IA), traducendo dati complessi come testo e immagini in coordinate numeriche. Queste coordinate rivelano le relazioni tra i punti di dati, consentendo all'intelligenza artificiale di eseguire compiti come la ricerca o le raccomandazioni con precisione. Tuttavia, senza un'infrastruttura adeguata, la gestione di questi embedding può risultare eccessiva.
SnapLogic simplifies this process. With AgentCreator, SnapLogic makes it easy to create embeddings from your data, store them in vector databases, and query them for insights. With support for vector databases like Pinecone, MongoDB, Snowflake and many others, SnapLogic helps enterprises leverage embeddings to enhance AI-driven workflows and power smarter applications.
Cosa sono le incorporazioni vettoriali?
Le incorporazioni vettoriali sono fondamentali per molte applicazioni di intelligenza artificiale. Aiutano le macchine a elaborare dati complessi e non strutturati come testo, immagini e audio. Convertendo questi dati in vettori numerici, gli embeddings rivelano schemi e relazioni che spesso sfuggono ai metodi tradizionali. Ad esempio, nella ricerca semantica, gli embeddings consentono ai sistemi di comprendere il significato delle parole, non solo di abbinarle alle parole chiave. Allo stesso modo, alimentano i motori di raccomandazione identificando le somiglianze tra gli articoli o i comportamenti degli utenti.
Nell'IA generativa (GenAI), gli embeddings sono fondamentali in ogni fase. Durante l'addestramento, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) imparano dai dati vettoriali, consentendo loro di cogliere le relazioni tra parole e concetti. Quando un utente inserisce un messaggio, il modello lo converte in vettori per catturare il significato e il contesto. Questo processo consente agli LLM di generare risposte accurate e pertinenti al contesto, identificando gli schemi all'interno dell'input.
Sfruttando questi incorporamenti, l'IA generativa non si limita a rispondere, ma si impegna a fare in modo che la sua risposta sia sempre più efficace:
- Recupera le informazioni
- Si basa su dati esistenti
- Trova connessioni significative
Questo lo rende uno strumento potente per flussi di lavoro come la ricerca, la personalizzazione e l'automazione, favorendo il passaggio a un'impresa agenziale.
Generazione di incorporazioni vettoriali con SnapLogic
L'integrazione di SnapLogic con OpenAI e altri LLM rende la generazione di embeddings vettoriali semplice e facile. Attraverso Azure OpenAI Embedder Snap, gli utenti possono creare rapidamente embeddings da vari tipi di dati, come testo o immagini. Questo processo converte i dati di input in vettori numerici, rendendoli facilmente ed efficacemente leggibili dalle macchine.
Un'interfaccia facile da usare semplifica il processo di vettorializzazione dei dati. Grazie alla funzionalità drag-and-drop, la creazione di pipeline per generare embeddings è intuitiva, anche per gli utenti non tecnici.
Ad esempio, si consideri un'organizzazione che archivia documenti di conoscenza interna, come politiche, rapporti di ricerca o manuali di formazione. Generando embeddings per questi documenti, l'azienda può utilizzare la Retrieval Augmented Generation (RAG) per migliorare le risposte di un LLM. Quando un utente inserisce una domanda, il sistema recupera i documenti pertinenti in base agli embeddings vettoriali e il LLM utilizza queste informazioni per generare risposte più accurate e ricche di contesto.
Storing and querying embeddings with AgentCreator
I database vettoriali sono essenziali per far scalare gli assistenti, le applicazioni e gli agenti GenAI memorizzando e recuperando in modo efficiente le incorporazioni. Consentono ricerche e recuperi rapidi dei dati in un modo che i database tradizionali faticano a eguagliare. SnapLogic supporta diversi database vettoriali, tra cui Pinecone, OpenSearch, MongoDB, AlloyDB, PostgreSQL e Snowflake, consentendo alle aziende di archiviare e gestire senza problemi gli embedding generati dai loro dati.
L'interrogazione degli embeddings vettoriali è fondamentale per alimentare funzioni avanzate di IA come i motori di ricerca e di raccomandazione. Trovando le somiglianze tra gli embeddings, i sistemi di IA possono recuperare rapidamente i contenuti rilevanti, personalizzando i risultati per gli utenti. SnapLogic semplifica questo processo integrandosi con i database vettoriali che supportano la ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN), consentendo un'interrogazione efficiente degli embeddings memorizzati.
Il diagramma seguente illustra una ricerca in un database vettoriale. Il vettore "sport preferito" viene confrontato con una serie di vettori memorizzati, ognuno dei quali rappresenta una frase di testo. Il risultato più vicino, "mi piace il calcio", viene restituito come primo risultato.
The SnapLogic AgentCreator further enhances these capabilities by supporting leading LLMs from Amazon, OpenAI, Azure, and Google. These LLMs allow enterprises to query embeddings and use these advanced models for tasks like prompt generation, chat completions, and content creation.
La perfetta integrazione di SnapLogic con i database vettoriali e gli LLM consente alle organizzazioni di archiviare, interrogare e generare contenuti in modo efficiente, mantenendo alte le prestazioni e la precisione. In pratica, questo processo potrebbe apparire come segue:
- Fase 1: l'azienda genera embeddings vettoriali dalla sua base di conoscenza interna (ad esempio, FAQ, manuali dei prodotti) utilizzando Azure OpenAI Embedder Snap di SnapLogic.
- Fase 2: Queste incorporazioni vengono memorizzate nel database vettoriale Pinecone, ottimizzato per un rapido recupero.
- Fase 3: Quando viene ricevuta una richiesta del cliente, Pinecone esegue una ricerca per approssimazione dei vicini (ANN) per recuperare i documenti pertinenti.
- Fase 4: Utilizzando il Gemini LLM di Google tramite il Google GenAI LLM Snap Pack, il sistema genera una risposta personalizzata e ricca di contesto combinando i dati recuperati con la generazione di contenuti AI in tempo reale.
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