La rappresentazione dei dati in un database vettoriale è un concetto fondamentale per l’Intelligenza Artificiale, e si basa sugli embedding vettoriali. Questi non sono altro che rappresentazioni numeriche, sequenze di numeri, di un dato non strutturato come un’immagine, un testo o un audio. In pratica, i database vettoriali non memorizzano i dati stessi, ma una loro “traduzione” matematica che ne cattura il significato semantico.
Cosa sono gli embedding vettoriali?
Per capire meglio, immagina di dover rappresentare la frase “il gatto dorme”. Invece di memorizzare le parole, un modello di apprendimento automatico la converte in un vettore, per esempio: [0.23,−1.5,0.8,…]. Questo vettore è una rappresentazione ad alta dimensionalità (quindi con tanti numeri) che posiziona la frase in uno spazio vettoriale. Il trucco è che frasi con significato simile, come “il felino riposa”, avranno un vettore molto vicino al primo. Al contrario, una frase come “il computer è veloce” sarà molto più lontana in questo spazio.
Perché sono così importanti?
Questa rappresentazione è cruciale perché permette di effettuare la ricerca della somiglianza (similarity search). Quando si interroga il database, la query viene trasformata in un vettore, e il database confronta questo vettore con tutti quelli già memorizzati. La vicinanza tra i vettori viene misurata con algoritmi matematici come la somiglianza del coseno o la distanza euclidea. Questo permette di trovare risultati basati sul significato, non su una corrispondenza esatta delle parole chiave.
In sintesi, i database vettoriali non “capiscono” i dati come noi, ma ne comprendono le relazioni semantiche grazie a questa loro rappresentazione matematica, aprendo la strada a motori di ricerca semantica, sistemi di raccomandazione e molto altro.
Nomic-embed-text è un modello di “text embedding” (o modello di incorporamento di testo) sviluppato da Nomic AI. Ma che cosa significa esattamente?
In parole semplici, un modello di text embedding trasforma il testo (come frasi, paragrafi o documenti interi) in una sequenza di numeri, chiamata vettore. Questo vettore numerico non è casuale: cattura il significato semantico del testo. I testi con significati simili avranno vettori simili, e i testi con significati diversi avranno vettori distanti nello “spazio vettoriale”.
Utilizzando ollama (di cui abbiamo già parlato in questo post), il modello nomic-embed-text è particolarmente interessante, che consente di trasformare del testo in numeri, o meglio in vettori.
A cosa serve Nomic-embed-text?
Il suo scopo principale è quello di rendere il testo “comprensibile” per le macchine, in modo che possano eseguire compiti basati sulla comprensione del linguaggio. Ecco alcune delle sue applicazioni più comuni:
- Ricerca semantica: A differenza della ricerca per parole chiave, che cerca solo corrispondenze esatte, la ricerca semantica trova documenti o informazioni pertinenti anche se non contengono le parole esatte della tua query. Ad esempio, se cerchi “Come si fa il pane in casa?”, il sistema potrebbe trovare ricette che usano termini come “preparazione del pane” o “impasto artigianale”. Questo è un uso fondamentale per le applicazioni di RAG (Retrieval-Augmented Generation), dove un modello di linguaggio (come ChatGPT) recupera informazioni da una base di conoscenza esterna prima di generare una risposta.
- Clustering (raggruppamento): Permette di raggruppare automaticamente testi simili tra loro. È utile per organizzare grandi quantità di documenti, trovare argomenti comuni in un dataset o identificare e rimuovere duplicati.
- Classificazione del testo: I vettori generati da Nomic-embed-text possono essere usati come “funzionalità” (feature) per addestrare un altro modello che classifica i testi in categorie predefinite, come ad esempio “notizie sportive”, “recensioni di film” o “reclami dei clienti”.
- Analisi della similarità: È possibile calcolare la distanza tra i vettori di due testi per misurare quanto sono simili nel loro significato. Questo può essere usato per identificare il plagio, trovare risposte a domande frequenti o suggerire contenuti correlati.
Perchè Nomic-embed-text è degno di nota?
- Open Source e riproducibile: È stato rilasciato come modello open source, con il codice di addestramento e i dati completi. Questo lo rende completamente auditabile e consente ad altri ricercatori e sviluppatori di replicarne i risultati.
- Contesto lungo: È stato specificamente addestrato per gestire contesti lunghi, fino a 8192 token, superando molti altri modelli di embedding in questo ambito. Ciò lo rende particolarmente adatto per l’analisi di documenti complessi come articoli scientifici o report finanziari.
- Prestazioni elevate: Sui benchmark di settore (come MTEB e LoCo), Nomic-embed-text ha dimostrato di superare le prestazioni di modelli molto noti e ampiamente utilizzati, come quelli di OpenAI.
In sintesi, Nomic-embed-text è uno strumento potente e flessibile che traduce il testo in un formato numerico che ne preserva il significato, aprendo la strada a una vasta gamma di applicazioni basate sull’analisi e la comprensione del linguaggio.