Nell’era digitale contemporanea, la **gestione di enormi volumi di dati** – che includono testi, immagini e video – è diventata una necessità vitale non solo per le aziende, ma anche per i singoli creatori. Google, rimanendo fedele alla sua missione di innovare attraverso l’**intelligenza artificiale**, ha recentemente lanciato la sua **API di Embeddings Multimodali**, una soluzione che promette di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con diverse tipologie di contenuti digitali. Riteniamo che questo nuovo strumento segni un cambiamento significativo nella ricerca e nell’organizzazione delle informazioni.
Cosa sono gli embeddings vettoriali?
Immaginate un **mapa tridimensionale** dove ogni punto rappresenta parole, immagini o video. Ora, ampliate questa idea a uno spazio con oltre mille dimensioni. Questo è essenzialmente ciò che rappresentano gli **embeddings vettoriali**: tecniche che consentono di convertire dati reali in coordinate matematiche. Ad esempio, strumenti come **word2vec** (introdotto da Google nel 2013) hanno trasformato le parole in vettori numerici, facilitando la comprensione delle relazioni semantiche da parte delle macchine, come il legame tra «re» e «regina».
L’API Multimodale porta questa innovazione a un livello superiore, unificando testo, immagini e video in un unico spazio vettoriale. Ciò implica che un’illustrazione possa essere cercata utilizzando parole chiave specifiche, o che un breve estratto di testo possa essere connesso a video pertinenti.
Applicazioni pratiche: Ricerca visiva per artisti
Perché gli artisti necessitano di questo strumento? Uno dei principali problemi affrontati dai creatori visuali è rappresentato dall’**organizzazione e dalla localizzazione** del proprio lavoro. Considerate un illustratore con centinaia di schizzi digitali: trovare un’opera specifica basandosi su un’idea vaga o su una parola chiave può diventare un vero e proprio incubo. È qui che entra in gioco l’API di Embeddings Multimodali.
Il team di Google ha sviluppato un prototipo pensando a questa problematica, utilizzando le illustrazioni di una designer chiamata Khyati. Hanno caricato 250 opere su un progetto Firebase, trasformandole in vettori a 1408 dimensioni e creando un sistema di ricerca intuitivo basato sulla **similarità visiva**. Il risultato è stato un sistema capace non solo di localizzare immagini simili, ma anche di associare concetti astratti a pezzi specifici di lavoro artistico.
Come funziona a livello tecnico?
Il processo prevede tre fasi fondamentali:
- Generare gli embeddings: Ogni immagine viene convertita in un vettore grazie all’API di Google.
- Archiviazione in Firestore: I vettori vengono memorizzati all’interno di un database ottimizzato per fornire risposte rapide.
- Ricerca con KNN (k nearest neighbors): Un algoritmo di «k vicini più prossimi» identifica le immagini più simili alla query effettuata.
Ad esempio, se un utente cerca la parola «fuzzy», il sistema genera un vettore corrispondente e lo confronta con i vettori già presenti nel database. Questo consente di localizzare illustrazioni che evocano quella particolare sensazione o concetto.
Imprese e scala massiva: Documenti e presentazioni
L’API di Embeddings Multimodali ha dimostrato la sua efficacia anche in contesti aziendali. Durante un recente esperimento, il team di Google ha indicizzato oltre **16.000 presentazioni** e **775.000 diapositive**, risultando estremamente utile per la ricerca rapida di idee o design precedenti, in un processo che possiamo definire come **”archeologia digitale”**.
Il processo seguito è stato simile a quello utilizzato per le illustrazioni, ma su scala decisamente più ampia. A questo punto, è entrato in gioco **Vertex AI Vector Search**, una tecnologia in grado di gestire miliardi di documenti con tempi di risposta inferiori ai 100 millisecondi. Questo approccio si rivela ideale per le aziende che necessitano di gestire enormi volumi di dati.
Firebase vs. Vertex AI: Quale scegliere?
Entrambe le opzioni presentano vantaggi specifici a seconda del contesto:
- Firebase: Eccellente per progetti di piccole e medie dimensioni. Assicura un’interfaccia intuitiva e buone performance in database di dimensioni contenute.
- Vertex AI: Progettato per scalabilità massima, ottimale per gestire milioni di documenti e offrire risposte in millisecondi.
Riteniamo che Firebase rappresenti una scelta particolarmente vantaggiosa per sviluppatori freelance o piccole e medie imprese, mentre Vertex AI si configura come la soluzione ideale per realtà aziendali con esigenze complesse ed elevate necessità di gestione dati.
Alternative locali e open source
Per coloro che cercano soluzioni al di fuori del cloud, ci sono strumenti come **sqlite-vec**, una libreria leggera che consente di gestire gli embeddings in modo locale. Questa opzione è ideale per chi desidera massima flessibilità e controllo sui propri dati, anche se richiede una configurazione più dettagliata.
L’**API di Embeddings Multimodali** costituisce un passo significativo verso un futuro in cui le ricerche sono intuitive, precise e multimodali. Vogliamo sottolineare il grande potenziale di questa tecnologia nel migliorare il modo in cui gestiamo e reperiamo informazioni. Che si tratti di un artista alla ricerca di un’illustrazione specifica o di un’impresa che esplora un vasto archivio di presentazioni, questo strumento ha la capacità di trasformare profondamente il modo in cui interagiamo con i nostri dati.
Marco Stella, è un Blogger Freelance, autore su Maidirelink.it, amante del web e di tutto ciò che lo circonda. Nella vita, è un fotografo ed in rete scrive soprattutto guide e tutorial sul mondo Pc windows, Smartphone, Giochi e curiosità dal web.
