Busca de vetores multimodal e multilíngue com aceleração de hardware

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Busca de vetores multimodal e multilíngue com aceleração de hardware

Table of Contents

  • Introdução
  • O que é MUVS?
  • Implementação da demonstração com tecnologia GSI
  • Motivação para a busca multimodal
  • Como a busca por palavra-chave se compara à busca por vetores?
  • O que é APU?
  • O que é MUE e como ele se encaixa?
  • Detalhes da implementação da demonstração
  • Resultados dos testes de relevância
  • Lições aprendidas

MUVS: Uma Abordagem Multimodal para Busca de Vetores

Introdução

O MUVS (abreviação para Multilingual and Multimodal Vector Search) é uma aplicação de busca que se concentra na busca semântica multimodal e multilíngue. Neste artigo, vamos explorar os detalhes de uma implementação de demonstração do MUVS, realizada em parceria com a tecnologia GSI e utilizando seu hardware de aceleração APU. Vamos discutir a motivação por trás da criação do MUVS, apresentar seu funcionamento e os resultados dos testes de relevância.

O que é MUVS?

Antes de entrar em detalhes sobre a implementação da demonstração, é importante entender o que é o MUVS. O MUVS é uma aplicação de busca que utiliza vetores para realizar pesquisas de forma eficiente e precisa. Ele suporta diferentes tipos de dados e modalidades, como texto e imagens. A principal característica do MUVS é a sua capacidade de realizar buscas multimodais, ou seja, é capaz de buscar informações em diferentes tipos de dados ao mesmo tempo.

Implementação da demonstração com tecnologia GSI

Na nossa implementação de demonstração, utilizamos a tecnologia GSI e seu hardware de aceleração APU. O APU é uma Unidade de Processamento Associativo que realiza cálculos complexos e de Alta velocidade em Memória, permitindo uma busca eficiente e escalável.

Para conectar o MUVS à tecnologia GSI, foi necessário realizar a indexação dos dados e implementar uma sintaxe de consulta específica. Essa configuração permite que o MUVS realize a busca semântica através dos vetores, utilizando a tecnologia GSI para melhorar a eficiência do processo.

Motivação para a busca multimodal

A busca multimodal tem se tornado cada vez mais popular, pois permite que os usuários realizem pesquisas mais complexas e precisas. Ao combinar diferentes tipos de dados, como texto e imagem, a busca multimodal pode revelar informações ocultas e melhorar a precisão dos resultados. Essa abordagem é especialmente útil em cenários onde existem informações semânticas implícitas, que podem ser extraídas através da análise de diferentes modalidades.

Como a busca por palavra-chave se compara à busca por vetores?

A busca por palavra-chave e a busca por vetores são dois métodos diferentes de realizar pesquisas. Na busca por palavra-chave, os sistemas de busca utilizam índices invertidos para encontrar correspondências exatas entre os termos da consulta e os termos nos documentos indexados. No entanto, esse método não é eficiente para buscar informações com significados semelhantes, mas palavras diferentes. Além disso, a busca por palavra-chave não é adequada para pesquisas multimodais, como buscar informações em imagens.

Por outro lado, a busca por vetores utiliza modelos de redes neurais para representar objetos como vetores. As consultas também são representadas como vetores, e o valor de similaridade entre os vetores é utilizado para classificar os resultados. Esse método permite a busca eficiente de informações em diferentes modalidades e é especialmente adequado para buscas multimodais.

O que é APU?

APU, ou Unidade de Processamento Associativo, é uma tecnologia desenvolvida pela tecnologia GSI que acelera o processamento de vetores em escala. Ele combina capacidade de computação e memória em um único dispositivo, permitindo realizar cálculos complexos de forma eficiente e em tempo real. O APU suporta diferentes algoritmos de busca, como busca de similaridade e processamento de imagens.

O que é MUE e como ele se encaixa?

MUE é a abreviação para Model, Embedding, and Utility. É uma parte fundamental do MUVS, responsável pela seleção e ajuste dos modelos de busca. O MUE suporta uma variedade de modelos de busca, como o Clip para busca de imagens multilíngue e o SentenceTransformer para busca de texto multilíngue.

O MUE também oferece suporte para diferentes tipos de bancos de dados, como Elasticsearch, Solr e OpenSearch, e permite o ajuste fino dos modelos para atender às necessidades específicas de cada caso de uso.

Detalhes da implementação da demonstração

Durante a implementação da demonstração, foram utilizados diferentes codificadores para realizar a busca multimodal. O modelo Clip foi utilizado para realizar a busca de imagens, suportando mais de 50 idiomas. Já o modelo SentenceTransformer, da biblioteca Hugging Face, foi utilizado para a busca de textos.

Os dados utilizados na demonstração foram extraídos do conjunto de dados Lion-400M, que consiste em milhões de pares de imagens e legendas de imagens. No entanto, apenas um subset de 10 milhões de dados foi utilizado para fins práticos durante a demo.

Resultados dos testes de relevância

Para avaliar a eficiência e precisão do MUVS, foram realizados testes de relevância utilizando o modelo Cupid, uma ferramenta de código aberto. Os resultados mostraram que a busca por vetores teve um desempenho muito satisfatório em relação à busca por palavra-chave. A busca por vetores obteve uma média de 84% de DCG (Normalized Discounted Cumulative Gain), enquanto a busca por palavra-chave obteve uma média de 75% de DCG.

Esses resultados mostram que a busca por vetores é uma abordagem promissora para melhorar a precisão e eficiência das pesquisas, especialmente em cenários multimodais.

Lições aprendidas

Durante a implementação da demonstração, aprendemos algumas lições importantes. Primeiramente, descobrimos que a escolha de um modelo adequado é fundamental para o sucesso da busca por vetores. Cada domínio e caso de uso requer ajustes e adaptações específicas nos modelos.

Além disso, percebemos que é possível obter resultados relevantes com rapidez utilizando a aceleração do hardware APU. Também notamos a importância de realizar a filtragem prévia dos resultados, principalmente em cenários de comércio eletrônico, onde filtros por cor, faixa de preço, entre outros, são essenciais.

No geral, a implementação da demonstração do MUVS mostrou grandes promessas para o avanço das pesquisas multimodais e multilíngues. A busca por vetores e a utilização do hardware APU da GSI trouxeram eficiência e precisão às pesquisas, abrindo um novo mundo de possibilidades para a busca de informações em diferentes modalidades.

Destaques do MUVS

  • O MUVS é uma aplicação de busca que suporta diferentes tipos de dados e modalidades, como texto e imagem.
  • O MUVS utiliza vetores para realizar buscas eficientes e precisas.
  • A busca multimodal do MUVS permite a combinação de diferentes tipos de dados em uma única pesquisa.
  • A tecnologia GSI fornece o hardware de aceleração APU, que melhora a eficiência das buscas por vetores.
  • O MUE é uma parte importante do MUVS, que suporta a seleção e ajuste dos modelos de busca.
  • A implementação da demonstração do MUVS mostrou resultados promissores em termos de eficiência e precisão das pesquisas.

FAQ

P: O MUVS suporta outros tipos de dados além de texto e imagem? R: Sim, o MUVS é flexível e suporta diferentes tipos de dados, como áudio e vídeo.

P: É possível ajustar os modelos de busca do MUVS para casos de uso específicos? R: Sim, o MUE permite o ajuste fino dos modelos de busca para atender às necessidades específicas de cada caso de uso.

P: Quais são os principais benefícios da busca multimodal no MUVS? R: A busca multimodal permite que os usuários realizem pesquisas mais complexas e precisas, combinando diferentes tipos de dados para obter resultados mais relevantes.

P: O MUVS suporta diferentes idiomas? R: Sim, o MUVS suporta mais de 50 idiomas, permitindo a busca em diferentes idiomas de forma eficiente.

P: Qual é o próximo passo para o MUVS? R: O próximo passo para o MUVS é realizar mais testes e melhorias, buscando tornar a busca multimodal ainda mais eficiente e precisa.

Recursos

  • Blog post sobre a implementação da demonstração do MUVS: [link]
  • Blog post de Dmitry Khan sobre aceleração da busca por vetores no Elasticsearch: [link]
  • Artigo da GSI Technology sobre busca de imagens: [link]
  • Site oficial do MUVS: [link]
  • Plataforma de busca em nuvem da GSI: [link]

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