Além de Bancos de Dados Vetoriais: Processamento Eficiente de Embeddings de Texto com Parquet e Polars

Este artigo apresenta um método para processamento eficiente de embeddings de texto sem depender de bancos de dados vetoriais. O autor usa arquivos Parquet para armazenar dados tabulares contendo embeddings de cartas de Magic: The Gathering e seus metadados, e utiliza a biblioteca Polars para busca de similaridade rápida e filtragem de dados. O recurso de cópia zero do Polars e o excelente suporte para dados aninhados tornam essa abordagem mais rápida e eficiente do que os métodos tradicionais de CSV ou Pickle, mantendo alto desempenho mesmo ao filtrar o conjunto de dados. O autor compara outros métodos de armazenamento, como CSV, Pickle e NumPy, concluindo que Parquet combinado com Polars é a escolha ideal para lidar com embeddings de texto de tamanho médio, sendo bancos de dados vetoriais necessários apenas para conjuntos de dados extremamente grandes.