Cache Multimodal
Um Cache Multimodal é um mecanismo de armazenamento de dados especializado e de alta velocidade, projetado para armazenar e recuperar representações de dados de múltiplas modalidades simultaneamente. Diferentemente dos caches tradicionais que lidam com tipos de dados únicos (por exemplo, strings de texto ou arquivos de imagem), um cache multimodal gerencia embeddings, vetores de características e metadados associados derivados de entradas como texto, imagens, áudio e vídeo.
Em aplicações avançadas de IA, os modelos raramente interagem com apenas um tipo de dado. Um usuário pode inserir uma imagem e fazer uma pergunta sobre ela usando texto. Um cache multimodal é crucial porque permite que o sistema acesse rapidamente representações pré-calculadas e semanticamente ricas tanto da imagem quanto da base de conhecimento relevante, reduzindo drasticamente a latência.
A função central depende de modelos de embedding. Quando um dado (por exemplo, uma imagem) é processado, ele é convertido em um vetor numérico denso (um embedding). O cache multimodal armazena esses vetores, muitas vezes juntamente com metadados que apontam para a fonte original. Quando uma consulta chega, o sistema converte a consulta em um vetor e realiza uma busca de vizinho mais próximo (nearest-neighbor search) em todos os vetores armazenados, recuperando conteúdo semanticamente semelhante em diferentes tipos de dados.
Bancos de Dados Vetoriais, Busca Semântica, Geração Aumentada por Recuperação (RAG), Modelos de Embedding
