Les bases de données vectorielles ont connu un regain d’intérêt en raison de la disponibilité généralisée de modèles d’intelligence artificielle pré-entraînés. Bien que le concept de base de données vectorielle existe depuis plusieurs décennies, ce n’est qu’aujourd’hui, 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 similitudes d’images, la détection d’anomalies, la détection de visages et les applications de traitement du langage naturel.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ? Comment fonctionne-t-elle et quand faut-il l’utiliser pour renforcer les capacités de l’IA ?
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Une base de données vectorielle est un moyen de stocker des informations à l’aide 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 au moyen de vecteurs à haute dimension. Ces vecteurs peuvent ensuite être représentés dans l’espace mathématique sous la forme d’encastrements vectoriels.
Les bases de données vectorielles sont importantes car elles contiennent ces intégrations vectorielles et offrent des fonctionnalités telles que l’indexation, les mesures de distance et la recherche de similarité basée sur les intégrations vectorielles.
Les bases de données vectorielles sont des services qui peuvent facilement être intégrés à un modèle pré-entraîné, dont beaucoup nécessiteront une clé API pour accéder au service.
Qu’est-ce qu’un emboîtement vectoriel ?
En termes simples, les intégrations vectorielles, ou simplement les intégrations, sont des représentations numériques d’un sujet ou d’un mot. Par exemple, une représentation 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. Une intégration tridimensionnelle se présente comme suit : « 2, -3, 5 », où cinq place le point de données à 5 unités dans la direction positive de l’axe des z.
Le fait d’avoir plus de dimensions permet de mieux comprendre ce qu’un élément de données est censé être. Le nombre de dimensions utilisées dans les bases de données vectorielles varie souvent entre 100 et 300 dimensions pour le NLP et plusieurs centaines pour la vision par ordinateur.
La génération d’encastrements vectoriels nécessite l’utilisation de modèles et d’outils d’encastrement vectoriel tels que les BERT, les CNN et les RNN.
Pourquoi les encastrements vectoriels sont-ils importants ?
La possibilité de tracer l’emplacement des données dans l’espace mathématique permet aux ordinateurs de comprendre la relation entre les points de données et le degré de corrélation entre eux. 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 compréhension de la sémantique ou du 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 » et penser qu’il s’agit d’un homme souffrant d’un problème cardiaque plutôt que d’un homme triste ou accablé.
Les bases de données vectorielles au service de l’IA
Les embeddings vectoriels sont des composants importants dans la formation de divers types de modèles d’IA. Il est essentiel de disposer d’une base de données spécialisée capable de stocker, d’indexer et d’interroger les embeddings vectoriels pour maximiser les avantages de l’utilisation des embeddings vectoriels. En outre, les bases de données vectorielles stimulent votre IA en étant une base de données rapide, fiable et évolutive qui peut continuellement contribuer à la croissance et à l’entraînement d’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 lorsqu’ils font une 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 ayant la plus forte corrélation avec votre requête.
- Systèmes de recommandation : Grâce à des bases de données vectorielles extrêmement efficaces pour le stockage et l’extraction de données, combinées à un modèle de langage et à une mémoire de grande taille, un système d’intelligence artificielle peut apprendre les choses qu’une personne aime au fil du temps. Il peut ensuite être interrogé automatiquement par une application pour recommander diverses choses susceptibles d’intéresser une personne.
- Analyse d’images et de vidéos : Grâce aux modèles d’intégration d’images et de vidéos, les modèles d’IA peuvent être affinés pour travailler avec des images afin de trouver des articles similaires à la requête. Cette méthode est actuellement mise en œuvre dans de nombreuses applications et sites web d’achat en ligne.
- Détection des anomalies : En enregistrant les actions sous forme d’enchâssements, un modèle d’IA peut rendre le monde plus sûr en détectant les anomalies et certaines valeurs aberrantes en fonction de la norme. La détection d’anomalies par l’IA est désormais un outil populaire pour la détection des fraudes, la surveillance des systèmes et l’intrusion dans les réseaux.
Comment fonctionne une base de données vectorielle
De la génération d’embeddings vectoriels à l’interrogation des données d’une base de données vectorielles, vos données sont soumises à un processus en trois étapes :
- Création d’encastrements vectoriels : En fonction du type de données, un modèle d’intégration vectorielle est utilisé pour générer des intégrations vectorielles à indexer. Ces modèles d’intégration transforment les mots, les images, les vidéos et les fichiers audio en nombres/incorporations.
- Indexation : Une fois que les encastrements vectoriels ont été générés, ils peuvent être stockés dans une base de données vectorielle telle que Pinecone, Milvus et Chroma. Ces bases de données vectorielles utilisent divers algorithmes, tels que la quantification par produit (PQ) et le hachage sensible à la localité (LSH), pour indexer chaque intégration afin de stocker et d’extraire rapidement et efficacement les données.
- Interrogation : Lorsqu’une application émet une requête, celle-ci doit d’abord passer par le même modèle d’intégration vectorielle que celui utilisé pour générer les données stockées dans la base de données vectorielles. La requête vectorielle générée est ensuite placée dans la base de données vectorielles, où le vecteur le plus proche est récupéré comme la 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 raison de l’extension des capacités et du taux d’affinement de ces modèles. La demande de bases de données vectorielles étant si forte, de nombreuses entreprises ont lancé leurs propres services de bases de données vectorielles ; en voici quelques-uns parmi les plus populaires :
- Pinecone : Une base de données vectorielles en nuage conçue pour la recherche rapide de similitudes. Elle offre une grande évolutivité, des analyses et des informations en temps réel, ce qui est excellent pour les systèmes de recommandation et les recherches d’images.
- Milvus: Une plateforme vectorielle open-source conçue pour la recherche de similarités et les applications d’intelligence artificielle. Elle offre des capacités d’indexation et de recherche rapides et efficaces pour les vecteurs à haute dimension. En outre, Milvus prend en charge plusieurs algorithmes d’indexation et propose des SDK pour différents langages de programmation.
- Redis : Base de données vectorielles haute performance capable de prendre en charge des applications en temps réel, la gestion de sessions et des sites web à fort trafic. Redis est souvent utilisé pour l’analyse en temps réel, la recherche par similarité et les systèmes de recommandation.
- Weaviate : Offre la découverte de schémas, des mises à jour en temps réel, la recherche sémantique et la contextualisation des données. Grâce à ces fonctionnalités, Weaviate est souvent utilisé pour créer des systèmes d’expérience personnalisée pour les applications.
L’avenir des bases de données vectorielles
Avec la croissance continue des types de données à haute dimension pour les images, les vidéos et les textes, les bases de données vectorielles joueront un rôle crucial dans l’amélioration et l’expansion des capacités des modèles d’intelligence artificielle 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 expérimenter et essayer une base de données vectorielle par vous-même, vous pouvez essayer d’installer Auto-GPT et d’implémenter une base de données vectorielle telle que Pinecone. Bien sûr, vous aurez besoin d’une clé API pour utiliser leurs services.
