Bancos de Dados Vetoriais e Busca Semântica com LLMs

A geração de respostas precisas por uma aplicação de inteligência artificial não depende unicamente do grande modelo de linguagem utilizado. O modo como o modelo acessa as informações necessárias também é determinante. As perguntas dos usuários podem não coincidir textualmente com as expressões presentes nos registros. Nesse cenário, ganha relevância a diferença entre a busca baseada em correspondência exata de palavras e a busca que avalia a similaridade semântica. Ao considerar a escolha de bancos de dados para aplicações de LLM, a questão inicial não é qual produto é mais potente, mas sim como determinadas informações precisam ser acessadas.

Classificar os bancos de dados SQL e NoSQL como inadequados para a inteligência artificial não seria uma generalização correta. A limitação geralmente está no método de busca utilizado, e não no banco de dados em si. Por exemplo, um registro cuja descrição contém 'carro esportivo vermelho' não é localizado por uma consulta SQL LIKE que procura especificamente pelo termo 'carro veloz'. A busca textual completa pode aprimorar o acesso baseado em termos; no entanto, a correspondência estrita de palavras nem sempre é suficiente para identificar conceitos equivalentes expressos de formas distintas.

Na base da busca semântica estão os modelos de embedding, que convertem o conteúdo em vetores numéricos. Por meio de um modelo adequado, os textos são transformados em coordenadas multidimensionais que representam relações semânticas. A pergunta do usuário também é vetorizada usando o mesmo modelo ou um compatível. Em seguida, o vetor da consulta é comparado aos vetores dos registros. Dessa forma, uma busca por 'carro veloz' pode trazer como resultado relevante um registro contendo 'carro esportivo vermelho', mesmo sem palavras idênticas. O êxito dessa abordagem depende da qualidade tanto do modelo quanto dos dados.

Com o aumento no volume de vetores, comparar individualmente cada consulta com todos os registros pode se tornar excessivamente custoso. A busca ANN, isto é, por vizinhos mais próximos aproximados, visa encontrar vetores semelhantes de maneira mais eficiente. O HNSW é uma das abordagens de indexação empregadas com essa finalidade. O termo 'aproximado' é crucial aqui: estabelece-se um equilíbrio entre velocidade de busca, consumo de recursos e precisão no retorno de resultados relevantes. Logo, o valor de um índice deve ser avaliado não apenas pela velocidade, mas em conjunto com a qualidade de resposta exigida pela aplicação.

Essa abordagem de acesso desempenha um papel fundamental na arquitetura RAG. O RAG recupera conteúdos relevantes para a pergunta do usuário a partir de uma fonte de dados e os apresenta como contexto ao modelo de linguagem. A busca vetorial é um dos métodos que podem ser utilizados para selecionar esse conteúdo; ela não equivale ao treinamento do modelo. Caso os documentos recuperados sejam incorretos, incompletos ou irrelevantes, a qualidade da resposta final pode ser prejudicada. Por essa razão, o design do RAG requer atenção não apenas à escolha do modelo, mas também à preparação do conteúdo de origem e à assertividade dos resultados de busca.

Na prática, a decisão não exige necessariamente a substituição do banco de dados atual. Extensões que oferecem suporte vetorial, como o pgvector, bem como soluções especializadas em vetores, a exemplo de Pinecone, Weaviate ou Milvus, podem ser consideradas para diferentes necessidades. A tomada de decisão deve ponderar a integração com os sistemas existentes, o volume de dados, os requisitos de filtragem e as condições operacionais. Na X Mind Solutions, abordamos essa questão não como a exclusão de bancos de dados tradicionais, mas como o estabelecimento de uma arquitetura alinhada às necessidades de acesso à informação exigidas pela inteligência artificial.