Vector Store Retrieval: Recupero da Archivio di Vettori.

Vector Store Retrieval Vediamo di capire cosa si tende intanto linguisticamente in italiano per Vector Store Retrival, parola per parola. Ve...

Vector Store Retrieval

Vediamo di capire cosa si tende intanto linguisticamente in italiano per Vector Store Retrival, parola per parola.
Vector = inteso come Vettori
Store = inteso come Archivio
Retrival = inteso come Recupero.

Quindi significa: Recupero da Archivio di Vettori.

Cos'è un Vector Store?

Un "Vector Store" è un tipo di database ottimizzato per gestire e recuperare dati rappresentati come vettori. 

Cosa sono i vettori in questo contesto?

I vettori sono insiemi di numeri che rappresentano informazioni in uno spazio multidimensionale (ad esempio i modelli di linguaggio avanzati, utilizzano rappresentazioni vettoriali ad alta dimensionalità per codificare informazioni linguistiche con centinaia o migliaia di dimensioni, GPT-3 utilizza vettori con 12.288 dimensioni per la versione più grande).

In ambito di intelligenza artificiale, specialmente nel Processamento del Linguaggio Naturale (chiamato spesso con l'acronimo NLP, Natural Language Processing), i vettori vengono usati per rappresentare parole, frasi o documenti.

Cos'è il Vector Store Retrieval? (Recupero da Archivio di Vettori).

Il "Vector Store Retrieval" è il processo di recuperare informazioni rilevanti da un database di vettori. Questo processo sfrutta le rappresentazioni vettoriali per cercare dati simili o correlati in base a certe caratteristiche o query.

Come Funziona?

1. Embedding.
   Le informazioni testuali (come parole, frasi o documenti) vengono trasformate in vettori numerici utilizzando modelli di machine learning come word2vec, GloVe, o modelli più recenti come BERT o GPT.
   
   
2. Memorizzazione.
   Questi vettori vengono memorizzati nel vector store. Ogni vettore rappresenta un oggetto nel database.
   
   
3. Query.
   Quando si cerca un'informazione, la query viene anch'essa trasformata in un vettore.
   
   
4. Ricerca.
   Il sistema cerca i vettori nel database che sono più vicini (secondo una metrica di distanza come la distanza coseno o la distanza euclidea) al vettore della query.
   
   
5. Risultati.
   Vengono restituiti i dati associati ai vettori più vicini.

Esempio.

Immagina un sistema di raccomandazione di film. Ogni film è rappresentato da un vettore che incapsula vari aspetti come genere, regista, attori principali, ecc. Quando chiedi un film simile a uno che ti è piaciuto, il sistema traduce il film richiesto in un vettore e cerca nel vector store i film con vettori simili, restituendo quelli più pertinenti.

Conclusione

Il Vector Store Retrieval è un metodo per cercare informazioni in database ottimizzati per dati rappresentati come vettori, usato spesso in contesti come la ricerca di informazioni e raccomandazioni.