I database vettoriali pesano più degli originali?

Nel contesto dell’evoluzione dei database e delle tecnologie di machine learning, i database vettoriali stanno diventando strumenti essenziali per applicazioni che richiedono ricerche semantiche veloci ed efficienti. Tuttavia, la loro implementazione pone interrogativi importanti sulla gestione dello spazio di archiviazione. Questo documento analizza, con dati concreti e considerazioni tecniche, i fattori che incidono sulla dimensione di un database vettoriale rispetto ai dati originali. Abbiamo svolto un test pratico e valutato le configurazioni e i parametri critici che influiscono sul rapporto di conversione, dimostrando che non esiste una risposta universale: ogni situazione va analizzata specificamente.
Test Pratico: Configurazione e Risultati
Per valutare l’impatto della dimensionalità e della configurazione tecnica sui database vettoriali, abbiamo eseguito un test con i seguenti parametri:
- Dati sorgente: 35 MB di file in formato markdown (.md), principalmente testo.
- Modello di embedding: all-MiniLM-L6-v2 con 384 dimensioni, un modello Transformer ottimizzato per ottenere vettori compatti.
- Database utilizzato: Qdrant, noto per la gestione di vettori in ambienti di ricerca semantica.
- Dimensione finale del database vettoriale: 443 MB, con un rapporto di conversione pari a circa 12:1 rispetto ai dati di origine.

Interpretazione dei Risultati
Il rapporto 12:1 ottenuto durante il test evidenzia come l’utilizzo di modelli di embedding avanzati possa generare un aumento significativo del peso del database rispetto ai dati sorgente. Tuttavia, tale rapporto non è fisso e varia sensibilmente in funzione di diversi fattori tecnici e del formato dei dati di partenza.
Analisi dei Modelli di Embedding
1. Modelli Transformer
I modelli Transformer, come BERT o MiniLM, sono caratterizzati da una maggiore dimensionalità e da una precisione numerica superiore. Di seguito, alcuni esempi:
- MiniLM-L6-v2 (384 dimensioni): per ogni KB di testo input, si ottiene un vettore di 1.5 KB, considerando un utilizzo di float32 per garantire la precisione numerica. Questo implica che l’occupazione dello spazio aumenta con l’incremento delle dimensioni del modello e del numero di vettori generati.
- OpenAI ada-002 (1536 dimensioni): uno dei modelli di dimensione maggiore, genera vettori di 6 KB per ogni KB di testo. L’aumento dimensionale permette una maggiore ricchezza semantica ma comporta anche un notevole aumento di spazio.
2. Approcci Alternativi
Esistono anche modelli di embedding come Word2Vec e FastText, che, pur con qualche limitazione in termini di accuratezza semantica, rappresentano una scelta più leggera e meno esigente in termini di spazio.
- Word2Vec: con una dimensionalità tipica tra 100 e 300, questo modello è in grado di generare vettori di dimensione significativamente inferiore. Per un testo di 1 KB:
- A 300 dimensioni, la dimensione del vettore è di circa 1.2 KB.
- A 100 dimensioni, si ottiene un vettore di circa 0.4 KB.
- FastText: utilizzando subword embeddings, FastText riesce a rappresentare parole non presenti nel vocabolario, garantendo una maggiore copertura linguistica. A una dimensionalità di 300, un vettore di FastText occupa circa 1.2 KB per ogni KB di testo.
Fattori che Influenzano la Dimensione dei Database Vettoriali
1. Formato dei Dati Sorgente
La tipologia e la struttura dei dati sorgente influenzano profondamente il peso iniziale e quindi il rapporto di conversione:
- Documenti ricchi di immagini o formattazioni complesse (PDF, DOC) tendono ad avere un peso di base elevato rispetto ai file di solo testo.
- Testo puro (ad es., .txt o .md) ha un peso ridotto, il che comporta una crescita percentuale maggiore al momento della conversione in vettori.
2. Precisione Numerica
L’archiviazione degli embedding in float32 è lo standard, ma alcune configurazioni permettono di utilizzare float16 per ridurre l’occupazione di spazio a scapito della precisione.
- Float32 (4 byte per numero) assicura la massima precisione ma comporta un aumento del peso dei dati.
- Float16 (2 byte per numero) dimezza lo spazio richiesto per ciascun embedding. Tuttavia, può portare a una riduzione della qualità semantica, motivo per cui viene sconsigliato per la produzione.
3. Overhead del Database
Gli indici, i metadati e le strutture dati ottimizzate come HNSW (Hierarchical Navigable Small World) aggiungono un overhead al database, necessario per migliorare le performance di ricerca.
- Indici e metadati: consentono ricerche rapide ma aumentano il peso complessivo del database.
- Strutture dati: algoritmi di indexing complessi come HNSW richiedono ulteriori risorse per offrire prestazioni ottimali.
Considerazioni Pratiche: Quando il Database Vettoriale è più o meno Pesante
Database Vettoriale più Leggero dei Dati Sorgente
In alcuni casi, un database vettoriale può risultare più leggero rispetto ai dati originali:
- Dati sorgente con formattazioni complesse o elementi grafici: documenti con immagini o stili di formattazione possono pesare molto più degli embedding generati, portando il database vettoriale a risultare paradossalmente più leggero.
- Modelli di bassa dimensionalità: l’utilizzo di modelli con meno dimensioni (es. Word2Vec) può contenere il peso del database.
Database Vettoriale più Pesante dei Dati Sorgente
In altre situazioni, è comune che il database vettoriale superi il peso dei dati sorgente:
- Dati sorgente di testo puro: in questo caso, l’aumento dimensionale è spesso significativo, come evidenziato dal nostro test.
- Modelli ad alta dimensionalità e precisione numerica: modelli di embedding di grandi dimensioni e con float32 portano a database più consistenti.
Opzioni per l’Archiviazione del Testo Originale
Nel contesto dei database vettoriali, l’archiviazione del testo originale è una scelta opzionale ma spesso utile:
- Inclusione del testo originale: consente di visualizzare il contenuto originario a seguito di una ricerca semantica. Questa opzione è utile per casi in cui il testo debba essere accessibile o consultabile assieme agli embedding.
- Esclusione del testo originale: in scenari in cui il testo è archiviato altrove o non è necessario, è possibile salvare solo gli embedding, riducendo il peso del database e conservando solo i metadati per collegare i risultati della query ai dati sorgente.
Conclusioni e Raccomandazioni
- Valutazione Caso per Caso: Il rapporto tra dati sorgente e database vettoriale non è fisso e varia in funzione dei dati, del modello e della configurazione. È importante analizzare ogni scenario per identificare la soluzione ottimale.
- Ottimizzazione delle Risorse:
- Scelta di modelli di embedding appropriati e valutazione di trade-off tra precisione e spazio.
- Considerazione delle esigenze applicative e dello spazio disponibile per stabilire se mantenere il testo originale.
Focus sul Valore del Database Vettoriale: Il vero vantaggio di un database vettoriale risiede nelle sue capacità di ricerca semantica, che offrono una significativa efficienza per applicazioni avanzate. Pertanto, l’ottimizzazione dello spazio non dovrebbe mai compromettere le performance di ricerca.
Siete pronti per l’era degli Agenti Ai sfruttando correttamente i database vettoriali?