Embedding en Machine Learning con ChromaDB como ejemplo

La técnica del embedding en Machine Learning, también conocida como vectorización, se utiliza para convertir objetos multidimensionales como imágenes, textos, vídeos o datos de audio en vectores. De esta manera, los modelos de aprendizaje automático pueden reconocerlos y clasificarlos con mayor precisión. Esta técnica ya se aplica con éxito en bases de datos vectoriales como ChromaDB.

¿Qué se entiende por embedding en Machine Learning?

El concepto embedding en Machine Learning es una técnica utilizada por los sistemas para representar objetos reales en forma matemática, lo que permite que la inteligencia artificial (IA) los interprete con más facilidad. Estas representaciones, también conocidas como embeddings, simplifican la forma en que se representan los objetos reales, manteniendo al mismo tiempo sus características y relaciones con otros objetos. Esta técnica se utiliza principalmente para entrenar modelos de aprendizaje automático en la identificación de objetos similares. Entre estos objetos se pueden incluir textos, imágenes, datos de audio o vídeos, todos ellos considerados datos de alta dimensionalidad. Por ejemplo, una imagen puede contener una gran cantidad de valores de color en píxeles.

Técnicamente, los embeddings son vectores que, en las matemáticas, se entienden como secuencias de números que determinan un punto en un espacio dimensional.

La idea principal de los embeddings en Machine Learning es que un algoritmo de búsqueda dentro de una base de datos vectorial identifique dos vectores que estén lo más cerca posible entre sí. Cuanto más complejos y detallados sean estos vectores, más preciso será, en la mayoría de los casos, el resultado al comparar dos vectores similares. Por esta razón, en el proceso de embedding en ML, se vectoriza el mayor número posible de factores o dimensiones y se tienen en cuenta en las comparaciones. Para lograrlo, se entrena un modelo con grandes volúmenes de datos heterogéneos.

¿Cuáles son los usos principales del embedding en Machine Learning?

Los embeddings en ML se utilizan principalmente en grandes modelos de lenguaje o Large Language Models (LLMs), que son la base de numerosas herramientas de IA. Esta técnica no solo incorpora una palabra, sino también su contexto, lo que permite que soluciones como ChatGPT puedan analizar secuencias de palabras, oraciones o textos completos. Los casos de uso más comunes del embedding en Machine Learning son:

• Búsquedas y consultas más precisas: la vectorización permite afinar búsquedas y consultas, logrando resultados más exactos a largo plazo.
• Contextualización: al proporcionar información adicional de contexto, se pueden ofrecer respuestas más precisas.
• Adaptaciones individuales: los grandes modelos de lenguaje pueden personalizarse con embeddings de IA, adaptándolos a conceptos o términos específicos.
• Integración de datos: los embeddings o vectores permiten integrar datos de fuentes externas, lo que hace que los conjuntos de datos sean aún más extensos y diversos.

¿Cómo funciona el embedding en ChromaDB?

Para el almacenamiento eficiente y la consulta posterior de datos incorporados, una base de datos vectorial es la mejor solución. Este tipo de almacenamiento no solo guarda los datos de manera compacta, sino que también permite realizar consultas que no devuelven el resultado exacto, sino resultados similares. Una de las bases de datos vectoriales de código abierto más populares es ChromaDB. Esta herramienta almacena embeddings para Machine Learning junto con metadatos, lo que permite que estos puedan ser utilizados más adelante por modelos de lenguaje extensos (LLM). Esta solución nos ayuda a ilustrar mejor cómo funcionan las incorporaciones. En términos generales, solo son necesarios los tres pasos que se presentan a continuación:

Paso 1: crear una nueva colección

En el primer paso se crea una colección, que guarda similitudes con las tablas almacenadas en una base de datos relacional. Estas se convierten en embeddings. Por defecto, ChromaDB utiliza el modelo de conversión all-MiniLM-L6-v2 para estos embeddings o vectores. Sin embargo, esta configuración puede cambiarse para utilizar otro modelo. Por ejemplo, si necesitas una colección especializada, puedes elegir otro modelo que se adapte mejor a requisitos específicos, como el procesamiento de textos técnicos o imágenes. La flexibilidad en la selección del modelo hace que ChromaDB sea altamente versátil, ya sea para datos de texto, audio o imágenes.

Paso 2: añadir nuevos documentos

A continuación, se añaden a la nueva colección documentos de texto con metadatos y un ID propio. Si la colección contiene texto, ChromaDB lo convierte automáticamente en embeddings o vectores. Los metadatos actúan como información adicional para refinar las consultas más adelante, por ejemplo, mediante filtros por categorías o marcas de tiempo. Esta estructuración permite gestionar grandes volúmenes de datos de forma ordenada y encontrar resultados relevantes de forma más rápida.

Paso 3: consultar los documentos buscados

En el tercer paso, puedes consultar textos o embeddings en ChromaDB. Como resultado, obtendrás documentos que se asemejan a tu consulta. También es posible recuperar los documentos deseados introduciendo los metadatos correspondientes. Los resultados se ordenan según su grado de similitud, de modo que los más relevantes aparecen en la parte superior. Además, puedes optimizar la consulta estableciendo umbrales de similitud o aplicando filtros adicionales para aumentar aún más la precisión.