Esploriamo come i modelli linguistici avanzati e i database vettoriali stanno rivoluzionando il mondo dell’AI.
L’intelligenza artificiale (AI) ha compiuto progressi significativi grazie all’impiego di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models) e database vettoriali. Questi strumenti rappresentano una svolta nel modo in cui elaboriamo e interpretiamo dati complessi, migliorando non solo la comprensione del linguaggio naturale ma anche la precisione delle ricerche e delle analisi.
Ma cosa sono esattamente i database vettoriali? Questi sistemi di archiviazione si basano sulla rappresentazione numerica di informazioni multidimensionali, denominati vettori, e operano in maniera similare ai sistemi di database relazionali tradizionali. La loro particolare efficacia sta nella capacità di gestire interrogazioni complesse, quali la ricerca del “vicino più prossimo”, ovvero la capacità di identificare dati molto simili su più dimensioni, come potrebbe fare Spotify nel raccomandare canzoni affini a quelle già apprezzate dall’utente.
Il potere dei database vettoriali si estende al settore dell’AI, in particolare nel campo del trattamento del linguaggio naturale (NLP), dove la conversione del testo in rappresentazioni numeriche gioca un ruolo cruciale. LLM come GPT-3 si addestrano su imponenti corpus di testo, come l’intero internet, per produrre modelli di conoscenza applicabili a una vasta gamma di domini.
Il processo di “embedding”, o incorporamento, permette di integrare specifiche conoscenze in un modello di AI, ad esempio aggiungendo dati aziendali specifici a una base di conoscenza più ampia, affinché il modello possa fornire risposte migliorate e personalizzate.
Un’altro vantaggio significativo dei database vettoriali è la capacità di attuare un “fine tuning” dei modelli di AI, ovvero l’addestramento su set di dati specifici per affinare le risposte in base alle esigenze particolari di un determinato campo, come la sanità o l’automazione industriale.
Tuttavia, esistono limitazioni nell’uso dell’AI e degli LLM, tra cui la difficoltà nel gestire dati strutturati e interrogazioni matematiche. Attualmente, è necessario creare soluzioni provvisorie per integrare questi modelli in sistemi più ampi, facendoli interagire con altre fonti di dati tramite processi di prompt engineering e addestramento one-shot o multi-shot.
Con l’adozione accresciuta degli indici vettoriali, gli architetti di sistemi hanno nuovi strumenti a loro disposizione per crearli direttamente dove risiedono i dati, evitando così dispendiose e complesse operazioni di trasferimento dati. Questo approccio apre nuovi orizzonti per l’integrazione di LLM, rendendo l’AI più agile e facile da implementare.
L’interazione tra architetti e sviluppatori LLM è dunque fondamentale per sfruttare al meglio le tecniche di vectorizzazione e gli index vettoriali. L’obiettivo è di comporre il giusto mix di strumenti e strategie, piuttosto che affidarsi a una singola soluzione, per rispondere in modo ottimale alle sfide poste dal continuo evolversi dell’AI.