Cos’è Chroma DB?

Chroma DB è un database vettoriale open source sviluppato per memorizzare e richiamare incorporamenti vettoriali. Insieme ai relativi metadati, questi vettori possono essere usati con ampi modelli linguistici.

Chroma DB: database per incorporamenti vettoriali

Chroma DB è un database open source specializzato nell’archiviazione efficiente degli incorporamenti, che richiama rapidamente. Gli incorporamenti vettoriali sono rappresentazioni numeriche di dati come testi, immagini o altri tipi di file multimediali che sono spesso usati nelle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di apprendimento automatico (ML). Chroma DB permette agli sviluppatori e alle sviluppatrici di gestire in modo efficiente grandi quantità di incorporamenti, risultando l’ideale per attività come la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione e l’ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale.

Chroma DB: funzionamento

Chroma DB è stato progettato per memorizzare e richiamare incorporamenti vettoriali in modo efficiente. Tra le caratteristiche più importanti del funzionamento troviamo:

Struttura di archiviazione e organizzazione dei dati

Chroma DB utilizza un in-memory database (IMDB, sistema di basi di dati in memoria centrale) per garantire rapidi tempi di accesso. Questa struttura implica che i dati vengano conservati principalmente nella RAM, rendendo le operazioni di lettura e scrittura particolarmente rapide. I dati vengono salvati in una forma vettoriale; in pratica, sono rappresentati come array numerici. Spesso questi vettori sono generati da modelli di deep learning o di apprendimento automatico e rappresentano il contenuto semantico dei dati, ad esempio testi o immagini. Questo permette di trovare punti di dati simili in modo rapido ed efficiente. L’architettura di archiviazione di Chroma DB può essere estesa anche a una memorizzazione persistente per conservare i dati ai riavvii.

Indicizzazione e ricerca

Chroma DB utilizza algoritmi di indicizzazione avanzati per strutturare la ricerca di vettori simili in modo efficiente. Questo è reso possibile da metodi come gli algoritmi di ricerca ANN (approximate nearest neighbor), che riducono considerevolmente l’area di ricerca e quindi migliorano i tempi di risposta.

API e interfacce

L’API di Chroma DB presenta una costruzione minimalista e facile da usare. Quattro sono le funzioni principali: aggiunta, aggiornamento, eliminazione e ricerca di vettori. Questa semplicità permette un’integrazione e un uso rapidi in diverse applicazioni. Sia chi è agli inizi sia gli sviluppatori e le sviluppatrici esperte possono lavorare facilmente con l’API, in quanto contiene solo comandi base intuitivi e facilmente comprensibili. L’approccio minimalista assicura che l’API resti accessibile a tutti e a tutte, conservando allo stesso tempo la potenza sufficiente per portare a termine compiti complessi.

I campi di applicazione di Chroma DB

Chroma DB è utilizzato in diversi settori, tra cui:

Ricerca semantica

La ricerca semantica è una tecnica di ricerca avanzata che analizza il contesto e il significato di parole e frasi per comprendere meglio le intenzioni degli utenti e fornire risultati di ricerca rilevanti. Anziché limitarsi alle corrispondenze esatte dei termini di ricerca, la ricerca semantica considera sinonimi, termini correlati e la semantica generale della richiesta. Gli incorporamenti vettoriali convertono i testi in vettori numerici che registrano il loro significato semantico. Questo consente al motore di ricerca di calcolare la somiglianza tra diversi testi e di identificare i risultati contestualmente rilevanti.

Addestramento di modelli linguistici

Chroma DB riveste un ruolo essenziale nell’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, in quanto consente di memorizzare e richiamare gli incorporamenti in modo efficiente. Questo risulta particolarmente importante per applicazioni come gli assistenti virtuali e i chatbot che devono restituire risposte in tempo reale. I modelli linguistici come GPT generano enormi quantità di dati vettoriali che devono poter essere memorizzati e richiamati velocemente per ottimizzare le prestazioni dei modelli.

Sistemi di raccomandazione

Chroma DB aiuta a generare suggerimenti trovando articoli o contenuti simili. Nell’ambito dell’e-commerce, questo non solo migliora l’UX, ma può anche aumentare le vendite, poiché mostra prodotti rilevanti alla clientela.

Chatbot e sistemi di assistenza supportati dall’IA

Chroma DB migliora le prestazioni dei chatbot mettendo a disposizione informazioni rilevanti sulla base delle richieste degli utenti. Il database può riconoscere le richieste semanticamente simili e fornire risposte o informazioni adatte. Ne consegue un’interazione più naturale e più fluida tra gli utenti e il sistema.

Chroma DB si dimostra quindi uno strumento utile in diversi campi, che vanno dall’e-commerce alla sanità. Ad esempio è utilizzato per generare suggerimenti di prodotti in base alle richieste di ricerca (ricerca semantica). Nel settore finanziario, questo database è usato per riconoscere le anomalie nei dati delle transazioni. Trovando modelli negli incorporamenti vettoriali è possibile individuare più velocemente le attività sospette. Inoltre, sa analizzare i dati delle immagini mediche: grazie alla tecnologia vettoriale è possibile riconoscere quadri clinici simili, accelerando i processi diagnostici.

I vantaggi di Chroma DB

Memorizzazione e gestione efficienti

• In-memory database: supporta un’archiviazione in-memory persistente, che consente tempi di accesso rapidi.
• API semplice: offre solo quattro funzioni principali, facilitando l’integrazione e l’uso.

Flessibilità e adattabilità

• Codice sorgente aperto: trattandosi di un progetto open source, gli sviluppatori e le sviluppatrici possono avanzare proposte e attuare miglioramenti.
• Supporto di diversi modelli di incorporamento: per impostazione predefinita il modello usa all-MiniLM-L6-v2, ma può essere adattato con diversi modelli.

Scalabilità e prestazioni

• Persistenza: i dati possono essere salvati alla chiusura e ricaricati all’avvio, restando persistenti.
• Interrogazioni rapide: l’indicizzazione e i processi di interrogazione ottimizzati permettono rapide richieste di ricerca e query di dati.

Integrazione e interoperabilità

• Compatibilità: possibilità di integrazione in diverse applicazioni e piattaforme software.
• Espandibilità: i servizi di hosting pianificati e i miglioramenti continui assicurano il futuro di Chroma DB.

Ricerca e analisi migliorate

• Ricerca semantica: permette di eseguire interrogazioni e di richiamare i documenti rilevanti in base al significato del suo contenuto.
• Gestione dei metadati: supporta l’archiviazione e la gestione dei metadati insieme agli incorporamenti.

Community e supporto

• Community di sviluppatori attiva: supporto di una grande comunità di sviluppatori e sviluppatrici che fornisce assistenza in caso di problemi e sviluppa nuove funzionalità.
• Documentazione e risorse: la documentazione completa e i tutorial aiutano a muovere i primi passi e a usare il database.

Confronto di Chroma DB con altri database vettoriali

Con la crescente diffusione delle applicazioni IA, la necessità di gestire oggetti complessi come testi e immagini ha dato una spinta allo sviluppo dei database vettoriali. Oltre a Chroma DB, tra i database vettoriali attualmente più diffusi troviamo Faiss e Pinecone.

Faiss, sviluppato da Facebook AI Research, ha puntato su una ricerca efficiente delle similitudini e sul clustering di vettori altamente dimensionali. Questa libreria open source offre svariati metodi di indicizzazione e algoritmi di ricerca che sono stati ottimizzati attentamente per la velocità e il consumo di memoria.

Pinecone, invece, è un database vettoriale cloud completamente gestito, sviluppato appositamente per memorizzare e cercare dati vettoriali concentrandosi sui modelli linguistici.

Nella tabella che segue confrontiamo le caratteristiche più importanti dei tre database vettoriali: