– Utilice la búsqueda vectorial de Firestore para recomendaciones de productos y chatbots aprovechando la búsqueda exacta de K-vecino más cercano (KNN)
– Integre perfectamente la búsqueda vectorial de Firestore con marcos de orquestación populares como LangChain y LlamaIndex
– Simplifique el proceso de computación de incrustaciones de vectores y realización de búsquedas de vectores con la nueva extensión Firestore, lo que facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones web y móviles que incorporen la funcionalidad de búsqueda de vectores.
Google Cloud Next ’24 anunció la búsqueda vectorial de Firestore en versión preliminar, lo que permite a los desarrolladores realizar búsquedas vectoriales en datos transaccionales de Firestore sin la necesidad de copiar datos a otra solución. Está disponible la integración con marcos de orquestación populares como LangChain y LlamaIndex, junto con una extensión Firestore para calcular incrustaciones de vectores y crear servicios web para búsquedas de vectores más sencillas desde aplicaciones web o móviles.
Para utilizar la búsqueda de vectores de K-vecino más cercano (KNN) en Firestore, los desarrolladores primero generan incrustaciones de vectores que representan diferentes tipos de datos en un espacio vectorial continuo. Las incrustaciones capturan similitudes entre entidades y se pueden calcular utilizando servicios como la API de incrustaciones de texto de Vertex AI. Una vez generadas, los desarrolladores pueden almacenar incrustaciones en Firestore utilizando SDK compatibles. Por ejemplo, una incrustación de datos en el campo “descripción” de la colección “beans” se puede agregar como un valor vectorial al “embedding_field” utilizando el SDK de NodeJS.
En general, las nuevas capacidades de búsqueda vectorial de Firestore agilizan el proceso de implementación de soluciones impulsadas por IA, como recomendaciones de productos y chatbots, al proporcionar una funcionalidad de búsqueda KNN simple y eficiente en datos transaccionales. A través de integraciones con marcos populares y la disponibilidad de una extensión de Firestore, los desarrolladores pueden incorporar fácilmente la búsqueda vectorial en sus aplicaciones para mejorar la experiencia del usuario.
