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Les bases de données vectorielles ont connu une résurgence en raison de la disponibilité généralisée de modèles d'IA pré-formés. Bien que le concept de base de données vectorielle existe depuis plusieurs décennies, ce n'est que maintenant, à l'ère des grands modèles de langage (LLM), que les bases de données vectorielles peuvent être utilisées à leur plein potentiel.
Les bases de données vectorielles sont particulièrement utiles dans des applications telles que les systèmes de recommandation, la recherche de similarité d'images, la détection d'anomalies, la détection de visage et les applications de traitement du langage naturel.
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Alors, qu'est-ce qu'une base de données vectorielles ? Comment cela fonctionne-t-il et quand devriez-vous les utiliser pour renforcer les capacités de l'IA ?
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?
Une base de données vectorielles est un moyen de stocker des informations grâce à l'utilisation de vecteurs. Contrairement à la forme habituelle des bases de données qui organisent les données sous forme de listes tabulées, les bases de données vectorielles organisent les données via des vecteurs de grande dimension. Ces vecteurs peuvent ensuite être représentés dans l'espace mathématique sous forme de plongements vectoriels.
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Les bases de données vectorielles sont importantes car elles contiennent ces vecteurs intégrés et fournissent des fonctionnalités telles que l'indexation, les mesures de distance et la recherche de similarité basée sur les vecteurs intégrés.
Les bases de données vectorielles sont des services qui peuvent facilement être intégrés à un modèle pré-formé, dont beaucoup auront besoin d'un Clé API pour accéder au service .
Que sont les intégrations de vecteurs
En termes simples, les vecteurs plongeants, ou simplement les plongeants, sont des représentations numériques d'un sujet ou d'un mot. Par exemple, une intégration bidimensionnelle peut ressembler à '2, -3', où 2 représente deux unités dans la direction positive le long de l'axe des x, tandis que -3 représente trois unités négatives le long de l'axe des y. Alors qu'une intégration tridimensionnelle ressemblerait à '2, -3, 5', où cinq place le point de données 5 unités dans la direction positive de l'axe z.
Avoir plus de dimensions fournit plus de contexte à ce qu'une donnée est censée être. Le nombre de dimensions utilisées dans les bases de données vectorielles varie souvent de 100 à 300 dimensions pour la PNL et plusieurs centaines pour la vision par ordinateur.
La génération d'intégrations vectorielles nécessite l'utilisation de modèles et d'outils d'intégration vectorielle tels que BERT, CNN et RNN.
Pourquoi les intégrations vectorielles sont-elles importantes ?
La capacité de tracer l'emplacement des données dans l'espace mathématique permet aux ordinateurs de comprendre la relation entre les points de données et leur forte corrélation les uns avec les autres. En connaissant le degré de corrélation entre chaque point de données, un modèle d'IA aura la capacité de comprendre les requêtes de manière contextuelle comme le ferait un humain.
Sans comprendre la sémantique ou le contexte, une IA peut fournir des réponses logiquement correctes mais contextuellement erronées. Par exemple, l'IA peut mal interpréter la phrase 'Il avait le cœur lourd en s'éloignant' comme un gars avec une maladie cardiaque au lieu d'un gars se sentant triste ou accablé.
Comment les bases de données vectorielles aident à stimuler l'IA
Les intégrations de vecteurs sont des composants importants dans la formation de divers types de modèles d'IA. Disposer d'une base de données spécialisée capable de stocker, d'indexer et d'interroger les représentations vectorielles vectorielles continues est essentiel pour maximiser les avantages de l'utilisation des représentations vectorielles vectorielles vectorielles continues. De plus, les bases de données vectorielles renforcent votre IA en étant une base de données rapide, fiable et évolutive qui peut continuellement aider à développer et former un modèle d'IA.
Étant donné que les bases de données vectorielles peuvent étendre les capacités d'un modèle d'IA, les entreprises et les organisations peuvent utiliser une base de données vectorielle pour diverses applications, notamment :
- Moteurs de recherche: Parfois, les gens ne savent pas quels mots-clés utiliser lors de la requête. Une base de données vectorielle aide le système à comprendre votre requête en analysant le contexte et en récupérant les mots-clés les plus proches avec la plus forte corrélation avec votre requête.
- Systèmes de recommandation : Avec des bases de données vectorielles extrêmement efficaces pour stocker et récupérer des données en combinaison avec un modèle de langage et une mémoire importants, un système d'IA peut apprendre des choses qu'une personne aime au fil du temps. Celui-ci peut ensuite être interrogé automatiquement par une application pour recommander diverses choses susceptibles d'intéresser une personne.
- Analyse d'images et de vidéos : Avec les modèles d'intégration de vidéos et d'images, les modèles d'IA peuvent être affinés pour fonctionner avec des images afin de trouver des éléments qui ressemblent à la requête. Ceci est actuellement mis en œuvre dans de nombreuses applications et sites Web d'achat en ligne.
- Détection d'une anomalie: En enregistrant les actions sous forme d'incorporations, un Le modèle d'IA peut rendre le monde plus sûr en détectant les anomalies et certaines valeurs aberrantes par rapport à la norme. La détection des anomalies de l'IA est désormais un outil populaire pour la détection des fraudes, la surveillance du système et les intrusions sur le réseau.
Comment fonctionne une base de données vectorielle
De la génération d'incorporations vectorielles à l'interrogation des données d'une base de données vectorielles, vos données subissent un processus en trois étapes :
- Création de vecteurs plongeants : En fonction du type de données, un modèle de plongement vectoriel est utilisé pour générer des plongements vectoriels à indexer. Ces modèles d'intégration transforment les mots, les images, les vidéos et l'audio en nombres/incorporations.
- Indexage: Une fois les vecteurs incorporés générés, ils peuvent maintenant être stockés sur une base de données vectorielle telle que Pinecone, Milvus et Chroma. Ces bases de données vectorielles utilisent divers algorithmes, tels que la quantification de produit (PQ) et le hachage sensible à la localité (LSH), pour indexer chaque incorporation pour un stockage et une récupération rapides et efficaces des données.
- Interrogation : Lorsqu'une application émet une requête, la requête doit d'abord passer par le même modèle d'incorporation de vecteur utilisé pour générer les données stockées sur la base de données vectorielle. La requête vectorielle générée est ensuite placée dans la base de données vectorielles, où le vecteur le plus proche est ensuite récupéré comme réponse la plus appropriée à la requête.
Bases de données vectorielles populaires
Avec l'explosion des modèles pré-entraînés accessibles au public, les bases de données vectorielles ont rapidement gagné en popularité en élargissant les capacités et le taux d'ajustement de ces modèles. Et avec une telle demande pour les bases de données vectorielles, de nombreuses entreprises ont lancé leurs propres services de bases de données vectorielles ; voici quelques-uns des plus populaires :
- Pomme de pin: Une base de données vectorielle native du cloud conçue pour une recherche rapide de similarités. Il offre une évolutivité élevée, des analyses et des informations en temps réel, ce qui est excellent pour les systèmes de recommandation et les recherches d'images.
- Cerf-volant : Une plate-forme vectorielle open-source conçue pour la recherche de similarités et les applications d'IA. Il fournit des capacités d'indexation et de recherche rapides et efficaces pour les vecteurs de grande dimension. De plus, Milvus prend en charge plusieurs algorithmes d'indexation et propose des SDK pour divers langages de programmation.
- Redis : Une base de données vectorielles hautes performances capable de prendre en charge les applications en temps réel, la gestion des sessions et les sites Web à fort trafic. Redis est souvent utilisé pour l'analyse en temps réel, la recherche de similarités et les systèmes de recommandation.
- Weaviate : Offre la découverte de schémas, les mises à jour en temps réel, la recherche sémantique et la contextualisation des données. Avec ces fonctionnalités, Weaviate est souvent utilisé pour créer des systèmes d'expérience personnalisés pour les applications.
L'avenir des bases de données vectorielles
Avec la croissance continue des types de données de grande dimension pour les images, les vidéos et le texte, les bases de données vectorielles joueront un rôle crucial dans l'amélioration et l'expansion des capacités des modèles d'IA actuels. Grâce au développement constant des bases de données vectorielles, nous pouvons nous attendre à de meilleurs services dans les domaines de la santé, de la finance, du commerce électronique et de la cybersécurité.
Si vous souhaitez découvrir et essayer une base de données vectorielle par vous-même, vous pouvez essayer d'installer Auto-GPT et de mettre en œuvre une base de données vectorielle telle que Pinecone. Bien sûr, vous aurez besoin d'une clé API pour utiliser leurs services.