A Elastic, empresa líder em soluções de busca e análise de dados, acaba de anunciar uma nova abordagem revolucionária para o armazenamento de dados vetorizados. Essa inovação, chamada de Better Binary Quantization (BBQ), promete reduzir drasticamente os recursos necessários para armazenar esses tipos de dados, abrindo novas possibilidades para os usuários do Elasticsearch.
O Desafio dos Dados Vetorizados
Os dados vetorizados, que representam informações em um espaço multidimensional, têm se tornado cada vez mais importantes em uma ampla gama de aplicações, desde sistemas de recomendação até análise de imagens e processamento de linguagem natural. No entanto, o armazenamento desses dados pode ser um desafio significativo, pois eles tendem a ocupar muito espaço em memória.
Até agora, o Elasticsearch, uma das principais plataformas de busca e análise de dados, utilizava uma abordagem nativa para lidar com esses vetores. Embora eficaz, essa abordagem ainda exigia uma quantidade considerável de recursos de hardware, limitando a capacidade dos usuários de armazenar e processar grandes volumes de dados vetorizados.
A Solução da Elastic: Better Binary Quantization (BBQ)
Para resolver esse desafio, a Elastic desenvolveu uma nova técnica chamada Better Binary Quantization (BBQ), que se baseia em uma abordagem chamada RaBitQ, desenvolvida por pesquisadores da Universidade Tecnológica de Nanyang, em Cingapura.
A principal diferença entre o BBQ e a abordagem nativa do Elasticsearch é a forma como os vetores são armazenados e processados. Com o BBQ, todos os vetores são normalizados em torno de um centróide, e vários valores de correção de erros são armazenados. Além disso, a quantização assimétrica é utilizada para aumentar a qualidade da pesquisa sem aumentar os custos de armazenamento.
"O Elasticsearch está evoluindo para se tornar um dos melhores bancos de dados de vetores do mundo, e vemos nossos usuários querendo colocar mais e mais dados vetorizados nele", disse Ajay Nair, gerente geral de Plataforma na Elastic. "Better Binary Quantization é nossa mais recente inovação para reduzir os recursos necessários para armazenar dados vetorizados e fornecer liberdade aos nossos usuários para vetorizar todas as coisas."
Benefícios do BBQ
De acordo com a Elastic, a implementação do BBQ traz diversos benefícios significativos:
Redução de Memória em até 95%
A nova abordagem de quantização binária pode reduzir o espaço de armazenamento necessário para os dados vetorizados em até 95%, em comparação com a abordagem nativa do Elasticsearch.
Operações Bit a Bit Mais Eficientes
A maneira como os vetores de consulta são quantizados e transformados permite operações bit a bit mais eficientes, melhorando o desempenho geral das operações de busca e análise.
Melhor Qualidade de Pesquisa
A quantização assimétrica utilizada no BBQ aumenta a qualidade da pesquisa sem aumentar os custos de armazenamento, proporcionando resultados mais precisos e relevantes.
Liberdade para Vetorizar Tudo
Com a redução significativa dos recursos necessários para armazenar dados vetorizados, os usuários do Elasticsearch terão mais liberdade para vetorizar uma ampla gama de informações, abrindo novas possibilidades para aplicações inovadoras.
Disponibilidade e Próximos Passos
O BBQ já está disponível como uma prévia técnica para usuários do Elasticsearch autogerenciados e em nuvem. Para usar o BBQ, os usuários podem definir dense_vector.index_type como bbq_hnsw ou bbq_flat.
Além disso, a Elastic planeja contribuir com a técnica do BBQ para o Apache Lucene, o mecanismo de busca subjacente do Elasticsearch, ampliando ainda mais o alcance dessa inovação.
À medida que a demanda por dados vetorizados continua a crescer, a Elastic está se posicionando como um líder no desenvolvimento de soluções eficientes e escaláveis para esse desafio. Com o BBQ, a empresa está abrindo novos caminhos para a adoção e o uso de dados vetorizados em uma ampla gama de aplicações.
