#002 | Sviluppare un motore di ricerca vettoriale con Langchain e Streamlit

Siamo entusiasti di condividere un progetto che esplora l'uso avanzato dei Large Language Models (LLMs) per lo sviluppo di un motore di ricerca vettoriale. Immaginate di poter cercare tra migliaia di documenti e trovare esattamente ciò che state cercando, non solo in base alle parole chiave, ma anche al contesto e al significato delle vostre query.

📘 Articolo integrale: Sviluppare un motore di ricerca vettoriale con LangChain e Streamlit

Cosa sono le ricerche vettoriali?

In un articolo precedente , abbiamo introdotto il concetto delle ricerche vettoriali, che utilizzano algoritmi per calcolare la distanza tra vettori numerici rappresentanti semanticamente parole e frasi. Questo approccio consente di restituire risultati che non solo corrispondono alle parole chiave, ma anche al contesto concettuale della query.

Applicazioni pratiche

Le ricerche vettoriali trovano applicazioni in molti ambiti aziendali dove si gestiscono grandi quantità di dati testuali. Ecco alcuni esempi:

• E-commerce: ricerche più descrittive per aiutare gli utenti a trovare i prodotti desiderati.
• Raccomandazione di contenuti: suggerimenti basati sulla somiglianza semantica con i contenuti già visualizzati.
• Supporto clienti: sistemi di ricerca avanzati per FAQ e documentazione di supporto.
• Knowledge base interna: facilitare l'accesso rapido alla documentazione aziendale.

Il nostro progetto

Nel nostro ultimo progetto, abbiamo sviluppato un motore di ricerca vettoriale che aiuta a trovare il film ideale basato sulla descrizione della trama.

Immagina di essere a casa alla ricerca del film perfetto per la serata, ma senza conoscere il titolo esatto della pellicola. Probabilmente inizi la tua ricerca dalle categorie predefinite (commedia, dramma, thriller, ecc.) o ti affidi all’algoritmo di raccomandazione della tua piattaforma di streaming.

Ora, immagina invece di poter cercare film usando concetti specifici o emozioni che vuoi provare. Le tue query potrebbero somigliare a qualcosa come:

🎥 “Un film di fantascienza con viaggi nel tempo e paradossi temporali”

🎥 “Un dramma storico sulla lotta per i diritti civili”

🎥 “Un film d’azione ambientato durante una pandemia globale”

Questo approccio porta a una selezione di film molto più pertinente e in linea con ciò che realmente desideri vedere!

Utilizzando il dataset "Wikipedia Movie Plots with AI Plot Summaries", che include oltre 34.000 trame di film, abbiamo creato uno strumento potente e intuitivo grazie a LangChain e Streamlit. Questo motore di ricerca vettoriale non solo migliora l'accuratezza dei risultati, ma offre anche una ricerca semantica basata su descrizioni dettagliate, permettendo di trovare esattamente il film che vuoi guardare.

Perché LangChain?

LangChain è il framework di riferimento per lo sviluppo di applicazioni basate su LLMs, grazie alla sua facilità di integrazione con diverse librerie e strumenti. Nel nostro progetto, abbiamo utilizzato LangChain per permettere all'utente di scegliere tra due modelli di embedding: 'all-MiniLM-L6-v2' di Hugging Face e 'text-embedding-3-small' di OpenAI.

Requisiti tecnici

Per sviluppare il motore di ricerca vettoriale, abbiamo utilizzato:

• Python 3.10 per il codice sorgente
• LangChain per integrare le componenti del motore di ricerca
• Chroma DB come database vettoriale open-source
• OpenAI Embeddings e Sentence Transformers per generare i vettori
• Streamlit per creare un'interfaccia grafica user-friendly

Il risultato?

Un motore di ricerca vettoriale con un'interfaccia intuitiva, che consente agli utenti di cercare tra un'ampia raccolta di film con query basate su descrizioni dettagliate. Questo progetto dimostra il potenziale delle ricerche vettoriali per migliorare l'accesso e l'analisi di grandi quantità di dati testuali non strutturati.

Leggi l'articolo completo ed esplora le possibilità di applicazione di queste tecnologie innovative nel tuo ambito professionale.