Come utilizzare Chroma per la ricerca in-app web scalabile ed economica
Chroma è un database vettoriale ideale per implementare motori di ricerca documentale semantica, sostituendo metodi tradizionali come il match di stringhe e strumenti costosi come Algolia. Grazie alla gestione dei vettori semantici e alla scalabilità cloud, consente di migliorare la ricerca di contenuti rilevanti in modo veloce ed efficiente. La sua architettura flessibile rende Chroma una soluzione perfetta per siti con grandi volumi di dati.
- Cos’è un database vettoriale?
- Cos’è Chroma?
- Ricerca documentale con Chroma
- Architettura per la ricerca documentale con Chroma
- Conclusioni
Cos’è un database vettoriale?
I database vettoriali sono progettati per memorizzare e gestire informazioni rappresentate come vettori, ovvero insiemi di numeri che descrivono concetti o caratteristiche in uno spazio multidimensionale. Questi strumenti sono fondamentali nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale, in quanto permettono di confrontare e cercare rapidamente somiglianze tra dati complessi, come parole e immagini.
La ricerca semantica nei database vettoriali
I database vettoriali identificano similarità semantiche, cioè possono capire che “cane” e “cucciolo” sono concetti correlati, invece di limitarsi a cercare solo corrispondenze esatte.
Cos’è Chroma?
Chroma è un database vettoriale progettato per gestire dati complessi e adatti alle applicazioni di intelligenza artificiale. È utilizzato per operazioni di ricerca semantica, dove l’obiettivo è trovare informazioni simili piuttosto che corrispondenze esatte, particolarmente utile per la ricerca di testo, le raccomandazioni e l’elaborazione del linguaggio naturale.
In perticolare Chroma utilizza come modello per creare i vettori nientepopodimeno che Sbert, erede di Bert su cui già facemmo dei lavori poi rilasciati in open source quand’era di moda la sentiment analysis.
Per la gestione di corrispondenze numeriche, invece, strumenti come Faiss, Milvus e ScyllaDB sono più adatti. Questi sono progettati per calcolare distanze esatte e gestire grandi volumi di dati quantitativi.
Ricerca documentale con Chroma
Per implementare una ricerca documentale in Chroma, seguite questi passaggi:
- Estrazione del contenuto: estrarre i contenuti del sito web da sottoporre a ricerca.
- Suddivisione in chunk: ogni documento viene suddiviso in blocchi più piccoli (chunk) e associato a metadati rilevanti.
- Caricamento in Chroma: i chunk vengono caricati nel database di Chroma tramite le sue API REST.
- Ricerca semantica: quando una query viene eseguita, Chroma restituisce i chunk più pertinenti sulla base della similarità semantica.
Architettura per la ricerca documentale con Chroma
Per implementare una ricerca documentale con Chroma in modo efficace, è importante scegliere l’architettura giusta. L’idea migliore è ospitare Chroma su un server dedicato o su un’istanza cloud, come Digital Ocean, AWS, Google Cloud o Azure, con risorse scalabili. Un’ottima soluzione è usare Docker per semplificare la gestione del sistema e migliorare la portabilità.
Il ruolo del backend
Il backend (es. Node.js o Django) gestisce l’interazione tra il sito web e Chroma. Si occupa di raccogliere i contenuti, suddividerli in chunk e inviarli tramite le API REST di Chroma. È possibile integrare un layer di Redis per migliorare le performance.
Il frontend e la query
Il frontend del sito invierà le query al backend, che interagirà con Chroma restituendo i risultati pertinenti da visualizzare agli utenti, migliorando così la velocità e la precisione della ricerca man mano che cresce il volume di dati.
Conclusioni
In conclusione, Chroma si presenta come una soluzione potente ed economica per implementare motori di ricerca documentale semantica, in grado di sostituire metodi tradizionali come il match di stringhe o strumenti costosi come Algolia. La sua capacità di gestire vettori semantici e l’architettura scalabile permettono di ottimizzare la ricerca di contenuti, migliorando l’esperienza dell’utente. È un’ottima scelta per chi cerca una soluzione di ricerca performante su grandi volumi di dati.