Vetores nos deram busca em IA, tensores vão torná-la mais inteligente

Se você tem prestado atenção à IA nos últimos anos, já ouviu falar de vetores. Eles são fáceis de entender: Um vetor é uma lista ordenada de números que representam algo. Você pode transformar um parágrafo em um vetor, ou um conjunto de dados em vetores. 

Vetores convertem informações que os humanos podem entender (texto, dados, etc) em uma forma numérica que a IA pode processar. Uma vez que você transformou seus dados em embeddings vetoriais, pode compará-los para estimar quão semelhantes – ou não! – os itens subjacentes são. Dados vetorizados podem alimentar busca semântica, gerar recomendações e até ajudar a puxar dados para geração aumentada por recuperação (RAG).

Vetores são uma parte crucial do mercado de IA de hoje. Mas, por mais úteis que os vetores sejam para muitas tarefas relacionadas à IA, eles têm uma fraqueza crítica.

Enquanto os vetores são ótimos para transformar informações em cadeias numéricas, sua planicidade inerente é limitante. 

O que queremos dizer com planicidade? Um vetor é um tensor unidimensional. Isso significa que cada número está posicionado ao longo de um único eixo. Tensores, em contraste, podem ter múltiplos eixos. (Todos os vetores são tensores; nem todos os tensores são vetores.) Isso significa que os tensores podem representar a mesma quantidade de informação com mais contexto.

Isso pode parecer complicado, mas o que importa é que os tensores tornam a busca em IA melhor. Muito melhor. Como assim? Tensores melhoram a multimodalidade e a capacidade de classificação da busca vetorial. Uma classificação superior significa que suas ferramentas de busca se tornam mais inteligentes em entender relacionamentos dentro de seus dados, podem encontrar correspondências mais precisas e são capazes de lidar com documentos mais longos com facilidade. 

Vetores e bancos de dados vetoriais nos trouxeram até aqui. Mas é hora de pensar maior. Especialmente à medida que a quantidade de dados que as empresas trazem para a IA aumenta. Você vai precisar de ferramentas melhores.

Para nos ajudar a entender isso melhor, estarei conversando com Vespa.ai‘s Bonnie Chase, Diretora de Marketing de Produto, e Zohar Nissare-Houssen, Engenheiro Líder de Pré-vendas Estratégicas, às 12 p.m. Eastern/9 a.m. Pacific na terça-feira, 5 de maio.

Nós discutiremos a diferença entre vetores e tensores, onde os tensores podem impactar a capacidade de busca e o que as empresas precisam entender hoje para preparar seu trabalho em IA para o futuro.

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Durante a conversa você aprenderá:

• Você aprenderá como vetores e tensores diferem, e suas respectivas forças e fraquezas para busca e recuperação. 
• Você aprenderá como os tensores melhoram a pontuação de relevância e tornam a busca multimodal possível, permitindo resultados de busca em IA mais inteligentes.
• Você aprenderá qual é o papel dos tensores para aplicações de IA em tempo real, crítico no mercado de IA de hoje, à medida que as empresas trabalham para aproveitar seus dados para tomada de decisões rápidas.
• E nós vamos revisar exemplos do mundo real sobre onde os tensores poderiam desempenhar um papel crítico na próxima era da IA, incluindo e-commerce e ciências da vida.

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