Que sont les bases de données vectorielles et comment fonctionnent-elles ?

Une base de données vectorielle est un type de base de données conçu pour stocker, gérer et interroger des vecteurs à haute dimension qui représentent des données complexes telles que des images, du texte ou d'autres informations.

Les bases de données vectorielles sont des centrales conçues pour stocker, gérer et interroger des données complexes telles que des images, du texte et même des concepts abstraits. Mais leur véritable pouvoir réside dans leur capacité à effectuer des recherches de similitudes à la vitesse de l'éclair, en trouvant des aiguilles dans des bottes de foin numériques en un clin d'œil.

Dans un monde où la compréhension du contexte et la recherche de connexions subtiles peuvent faire ou défaire l'expérience utilisateur, les bases de données vectorielles sont devenues indispensables. Elles sont le moteur d'applications de pointe dans les domaines de la reconnaissance d'images, du traitement du langage naturel (NLP) et des systèmes de recommandation.

Ce guide se penche sur le fonctionnement des bases de données vectorielles lorsqu'il s'agit de stocker et d'extraire différents types de données.

Vous découvrirez comment elles stockent et extraient différents types de données, explorerez leurs applications pratiques et apprendrez comment elles peuvent décupler les efforts de votre entreprise, tout en réduisant votre charge de travail.

Selon les sources de données de 2023, 42 % des entreprises interrogées déclarent utiliser l'IA dans leurs activités et 40 % des personnes interrogées déclarent explorer l'IA. Cette technologie change la donne pour ce qui est de trouver des modèles utiles dans les données et de faire gagner du temps aux entreprises pour établir des connexions rentables. Cependant, il ne peut pas faire tout le travail à lui seul.

C'est là que les bases de données vectorielles brillent. Ils sont à l'origine de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique et jouent un rôle crucial dans tous les domaines, de l'IA traditionnelle aux modèles génératifs de pointe. En ajoutant du contenu à une base de données vectorielle, vous ne vous contentez pas de stocker des données, vous alimentez un système qui apprend et évolue avec votre entreprise. La beauté des bases de données vectorielles ne se limite pas à l'apprentissage automatique. Elles ouvrent un monde de possibilités, qu'il s'agisse d'améliorer les capacités de recherche ou de permettre une expérience client hyperpersonnalisée.

En termes simples, une base de données vectorielle est une collection de données converties et stockées sous forme d'ensembles de nombres (vecteurs). Il est ainsi facile de manipuler ce contenu de manière mathématique. Comme les machines n'interagissent pas avec le monde comme nous le faisons, elles perçoivent les données comme un ensemble de nombres.

Les algorithmes activés par les bases de données vectorielles donnent aux programmes d'IA la capacité de trouver des modèles dans le contenu. Ces modèles sont à la base de l'apprentissage contextuel que vous avez expérimenté si vous avez interagi avec un système d'IA. Avec davantage de contenu de qualité au fil du temps, les programmes d'IA sont capables de trouver des corrélations cachées, de faire des prédictions et de générer ou de résumer du contenu de manière remarquable.

Dans les applications de reconnaissance d'images basées sur l'intelligence artificielle, les images peuvent être codées sous forme de vecteurs à haute dimension. Une base de données vectorielle peut aider à trouver rapidement des images visuellement similaires à une image d'interrogation en comparant les vecteurs qui représentent ces images. C'est beaucoup plus rapide et plus précis que de comparer des images pixel par pixel.

En NLP, les vecteurs peuvent représenter des mots, des phrases ou même des documents entiers. Une base de données vectorielle peut alors être utilisée pour trouver des textes sémantiquement similaires, même s'ils ne contiennent pas exactement les mêmes mots. Cette capacité est fondamentale pour des applications telles que les moteurs de recherche, les chatbots et les systèmes de recommandation, où il est plus important de comprendre le sens des mots que de simplement les faire correspondre. Elle est également importante pour une utilisation efficace de l'IA générative dans de nombreux systèmes.

Les bases de données vectorielles permettent également des techniques de recherche avancées telles que la recherche hybride et la prise en charge des modèles de génération améliorée par la recherche (Retrieval-Augmented Generation - RAG). La recherche hybride combine la recherche traditionnelle par mot-clé et la recherche par similarité vectorielle, offrant ainsi un moyen puissant d'améliorer la pertinence et la précision des recherches.

Les modèles RAG, quant à eux, utilisent des bases de données vectorielles pour améliorer les capacités des grands modèles de langage en leur fournissant des informations pertinentes et actualisées à partir de vos propres sources de données.

Les bases de données vectorielles et les bases de données relationnelles sont similaires dans leur structure. Il s'agit de deux composantes essentielles de la gestion des bases de données, mais elles ont des objectifs différents.

Les bases de données relationnelles se concentrent sur une approche cohérente et structurée des données. Ils fonctionnent de la même manière qu'une feuille de calcul et permettent d'organiser les données à l'aide de lignes et de colonnes simples. Chaque ligne constitue son propre enregistrement, tandis que chaque colonne fournit des attributs supplémentaires. Par exemple, une ligne d'une base de données relationnelle peut correspondre à "vêtements pour hommes". Une colonne fournira des informations plus spécifiques telles que "vestes" ou "chaussettes".

Une base de données vectorielle est simple - elle stocke de longues chaînes de nombres - mais le comportement des systèmes est plus abstrait. Comme les encodages vectoriels peuvent représenter le sens, les vecteurs apportent une nuance émotionnelle et contextuelle.

Si une base de données relationnelle ressemble davantage à une feuille de calcul, il est utile de penser à une base de données vectorielle comme à une toile. Les systèmes de gestion des données qui cherchent à trouver des relations subtiles et convaincantes entre les données bénéficient du codage des données sous forme de vecteurs et de l'utilisation de bases de données vectorielles.

Prenons l'exemple ci-dessus. Une base de données relationnelle peut stocker des informations sur les vêtements pour hommes et maintenir des relations telles que des vestes et des pantalons de la même couleur, mais elle ne trouvera pas ces relations à moins qu'elles ne figurent explicitement dans les données. Une base de données vectorielle permet de tenir compte du contexte, par exemple de comprendre que les chemisiers et les chemises sont liés, ou que les personnes qui achètent des chaussures peuvent aussi vouloir acheter des chaussettes.

En outre, une base de données vectorielle permet de déduire des relations plus nuancées. Par exemple, il peut reconnaître qu'un client qui achète fréquemment des vêtements professionnels peut être intéressé par des porte-documents en cuir ou des montres haut de gamme, même si ces articles ne sont pas explicitement classés dans la catégorie des vêtements professionnels.

Il peut également comprendre les tendances saisonnières, en suggérant des vestes légères au printemps à quelqu'un qui a acheté de gros manteaux en hiver, sans avoir besoin de règles explicites pour chaque combinaison saison-article. Cette compréhension du contexte permet de mettre en place des systèmes de recommandation et des fonctionnalités de recherche plus sophistiqués, ce qui permet aux entreprises d'offrir une expérience d'achat plus personnalisée et plus intuitive.

Les bases de données vectorielles peuvent alimenter des programmes d'apprentissage automatique afin d'offrir de meilleures expériences en ligne. Ils peuvent recommander certains vêtements ou suggérer des réductions opportunes en fonction de l'activité du client.

Les bases de données traditionnelles ne sont pas seulement relationnelles. Par exemple, il existe une catégorie de bases de données "NoSQL", qui sont intrinsèquement non relationnelles. Les bases de données vectorielles et les bases de données NoSQL sont très similaires à première vue. Elles utilisent toutes deux une base non relationnelle et offrent aux entreprises une évolutivité inégalée.

Cependant, les bases de données NoSQL sont conçues pour travailler avec des documents et des structures comme JSON, et les bases de données vectorielles sont conçues pour travailler avec de longues séries de nombres dans des combinaisons. La manipulation et la comparaison de vecteurs sont mathématiquement intensives, et les bases de données NoSQL traditionnelles ne les maîtrisent pas.

En pratique, le stockage et la manipulation relationnels, documentaires et vectoriels dans les bases de données ont des utilisations importantes, et les systèmes ont tendance à utiliser plus d'un de ces modèles, et à les utiliser ensemble.

Une base de données vectorielle est une application numérique qui stocke diverses formes d'informations dans de longs ensembles de nombres appelés "vecteurs" (rappelez-vous vos cours d'algèbre au lycée). Chaque objet de données prend une représentation numérique appelée "vector embedding".

Vous trouverez ci-dessous les questions les plus courantes concernant les bases de données vectorielles et la recherche vectorielle recherche vectoriellepour vous donner une idée plus claire.

Un encastrement vectoriel est une représentation numérique de données, telles que des mots, des images ou d'autres entités, sous la forme d'un vecteur à haute dimension. La plupart des vecteurs utilisés avec les embeddings ont des centaines, voire des milliers de dimensions, chaque dimension ayant un numéro.

Cet embedding capture les informations sémantiques ou structurelles des données, ce qui permet des comparaisons et des recherches de similarité efficaces. Il est couramment utilisé dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour convertir des données complexes dans un format que les ordinateurs peuvent facilement traiter et analyser.

Imaginez que vous ayez trois mots : "roi", "reine" et "homme". L'intégration vectorielle convertit ces mots en listes de nombres (vecteurs) qui capturent leur signification d'une manière compréhensible pour les ordinateurs. Par exemple :

• le "roi" peut être représenté par [0,8, 0,6, 0,9, .....]
• la "reine" peut être représentée par [0,8, 0,6, 0,8, .....]
• le "mari" peut être représenté par [0,7, 0,4, 0,9, ......]

Dans ces vecteurs, la façon dont les nombres sont calculés reflète les similitudes et les différences de signification. Ici, "roi" et "reine" ont des vecteurs similaires car ce sont des mots apparentés, tandis que "mari" a un vecteur légèrement différent qui est plus proche de "roi" que de "reine".

Cela aide les ordinateurs à effectuer des tâches telles que trouver des mots et des phrases ayant des significations similaires ou comprendre les relations entre les mots. Les encastrements vectoriels sont essentiels pour analyser des ensembles massifs de données non structurées et semi-structurées. La distance entre chaque vecteur aide les machines à comprendre à quel point les données sont similaires - ou dissemblables - les unes des autres.

Plus il y a de dimensions dans l'intégration vectorielle, plus une machine est en mesure de tirer des nuances des données encodées. Tous les éléments, du simple mot à la longue page web, sont transformés en vecteurs pour être stockés dans des bases de données vectorielles et utilisés dans des algorithmes vectoriels. De nombreux outils d'intelligence artificielle sont basés sur les vecteurs et les intégrations vectorielles, et ne peuvent fonctionner sans eux. L'organisation de tous ces encastrements vectoriels se fait à l'aide de "vecteurs à haute dimension".

En savo ir plus sur les encastrements vectoriels

Les vecteurs à haute dimension sont des listes de nombres comportant de nombreux éléments, chacun représentant une caractéristique différente des données qu'ils décrivent. Ces vecteurs existent dans un espace à haute dimension, ce qui signifie qu'ils peuvent avoir des dizaines, des centaines, voire des milliers de dimensions, en fonction de la complexité des données. Par exemple, un vecteur à haute dimension peut représenter les différents attributs d'une image, tels que la couleur, la texture et la forme, chaque dimension capturant un aspect différent de ces attributs.

Dans l'apprentissage automatique et l'analyse des données, les vecteurs à haute dimension sont utilisés pour encapsuler des informations complexes d'une manière structurée qui permet un calcul et une analyse efficaces. Les attributs mineurs sont également plus faciles à saisir avec des vecteurs à haute dimension, ce qui ajoute de la complexité au-delà des simples faits.

Bien que les termes base de données vectorielles et recherche vectorielle soient similaires, leur principale différence réside dans la fonction et le processus de chacun. Une base de données vectorielles est une solution complète de gestion des données, tandis que la recherche vectorielle est un type d'outil de recherche sémantique.

Lorsque vous effectuez une recherche vectorielle, le vecteur de votre requête est comparé à une vaste collection de vecteurs afin de trouver des similitudes. Cette action est parfois appelée "recherche de similitude". Contrairement aux bases de données traditionnelles, l'objectif est ici de trouver des correspondances similaires en peu de temps. Votre base de données est l'endroit où vous effectuez votre recherche vectorielle. Grâce à l'indexation, vous bénéficierez d'une recherche de similitudes ultra-rapide qui vous épargnera le travail d'analyse de vos données.

L'indexation d'une base de données vectorielles est le processus d'organisation et de structuration des vecteurs stockés afin de permettre une récupération efficace et rapide des données lors des recherches de similarité.

L'indexation permet de récupérer et de comparer les informations beaucoup plus rapidement qu'en parcourant tous les vecteurs différents. Lorsque vous avez des milliards de vecteurs, c'est essentiel.

Les bases de données vectorielles intègrent différents types d'index et permettent souvent aux développeurs d'en ajouter de nouveaux. Comme l'une des principales utilisations des bases de données vectorielles consiste à partir d'un vecteur et à trouver les autres vecteurs qui en sont les plus proches, il est important de comprendre les index et les algorithmes utilisés et de les vérifier lors de la sélection d'une base de données vectorielles.

Les modèles de distance les plus courants dont vous entendrez parler sont les suivants La distance euclidienneet La similarité cosinusienne. La distance euclidienne est la distance en ligne droite entre deux points quelconques dans un espace multidimensionnel. Il s'agit d'une mesure simple et facile à comprendre. La similarité cosinus est plutôt basée sur les angles entre deux vecteurs. D'un point de vue mathématique, elle compare l'orientation des vecteurs plutôt que leur magnitude. Elle est très utile dans l'analyse de texte où le nombre de dimensions est élevé. L'un des inconvénients de ces mesures est qu'elles nécessitent beaucoup de calculs et peuvent être lentes.

Il s'avère que la recherche des voisins les plus proches peut être beaucoup plus rapide et presque aussi efficace. Si votre base de données vectorielles comprend La recherche du plus proche voisin(ANNS), c'est le signe qu'elle fonctionnera bien à très grande échelle, avec une qualité pratiquement inchangée par rapport aux résultats de la similarité cosinusoïdale.

Êtes-vous préoccupé par la capacité de votre marque à suivre le rythme du reste du monde ? Selon une étude récente, environ 43 % des décideurs informatiquescraignent que leur infrastructure ne soit pas en mesure de gérer les futures demandes de données.

Voyons plus en détail les avantages dont bénéficiera votre entreprise en passant aux bases de données vectorielles.

Les bases de données vectorielles étant intrinsèquement conçues pour traiter de grands ensembles de données, vous pouvez les faire évoluer plus facilement. Les entreprises qui utilisent de grandes applications d'apprentissage automatique apprécieront la possibilité de se développer sans devoir passer à une nouvelle base de données.

Les entreprises évoluent à la vitesse de la lumière (et vos données aussi). Les bases de données vectorielles vous offrent un traitement en temps réel, ce qui vous permet de bénéficier de temps de réponse plus rapides. Ce système efficace de traitement des données facilite la prise de décisions rapides au quotidien. Ceci est particulièrement utile pour les industries agiles qui ont besoin de temps de réponse plus rapides, telles que les soins de santé ou le transport maritime.

Lorsque vos données prennent plusieurs formes, vous avez besoin d'une base de données suffisamment adaptable pour les trier toutes. Les bases de données vectorielles sont capables de gérer des données multimédias et non structurées pour votre entreprise. Pour clarifier, les données non structurées sont toutes les données qui ne sont pas organisées et stockées dans une base de données. En d'autres termes, ce terme fait référence à toute collection de fichiers texte, image ou vidéo qui doivent être transformés en un ensemble de données utiles.

Un moteur de recherche traditionnel essaiera de trouver une correspondance exacte avec ce que vous recherchez. Une base de données vectorielle offre une approche plus subtile et nuancée pour fournir des résultats similaires - mais pas exacts. Cette approche offre un niveau de précision différent. À l'aide d'une base de données vectorielle, vous obtiendrez des résultats de recherche basés sur des métriques de similarité. Les mesures de similarité vous permettent de mieux comprendre les connexions et les modèles au sein de vos ensembles de données.

Ce niveau de sophistication est l'un des quelques détails qui distinguent la recherche vectorielle des autres méthodes de recherche recherche vectorielledes bases de données relationnelles traditionnelles.

Une approche personnalisée est essentielle pour les activités uniques de votre entreprise. Une base de données vectorielle est l'un des outils les plus pratiques pour une expérience de recherche personnalisée grâce à son approche subtile. Non seulement votre entreprise peut profiter de ces outils, mais vos clients aussi. Les systèmes de personnalisation et de recommandation sont un ajout populaire aux parcours d'achat en ligne des clients. Par exemple, le commerce électronique utilise régulièrement des bases de données vectorielles pour fournir des recommandations intelligentes aux visiteurs du site.

Ces bases de données s'adaptent à leur comportement pour leur faire des recommandations basées sur leur activité quotidienne ou leurs achats précédents.

Si les bases de données vectorielles sont extrêmement utiles pour les entreprises qui ont besoin d'évoluer, elles ne conviennent pas à tout le monde. Avant de passer à l'action, il faut d'abord prendre en compte les obstacles suivants.

Les bases de données traditionnelles sont peut-être plus limitées dans leur champ d'application, mais elles sont également plus faciles à mettre en œuvre. L'un des principaux obstacles aux bases de données vectorielles est la complexité de leur déploiement et de leur maintenance à long terme.

Non seulement vous devez trouver des serveurs optimaux pour votre base de données vectorielle, mais vous devez également passer par le processus d'importation de vos données. Vous devez également déterminer quelle édition de la base de données vectorielle convient le mieux à votre entreprise.

Que vous décidiez d'utiliser un service de base de données vectorielles ou un modèle libre, la courbe d'apprentissage sera plus élevée. Les bases de données vectorielles sont des systèmes de gestion de bases de donnéesdont la portée ne cesse de croître.

Certaines entreprises peuvent s'inquiéter de leur capacité à suivre les changements et les ajouts apportés aux bases de données vectorielles. De même, d'autres entreprises peuvent ne pas vouloir investir dans les coûts d'exploitation plus élevés liés à l'entrée dans le monde des bases de données vectorielles.

Maintenant que vous avez une vision plus large des bases de données vectorielles, examinons leurs applications les plus courantes. Vous connaissez déjà leurs avantages pour l'apprentissage automatique, mais ce n'est qu'un des nombreux résultats finaux.

Votre entreprise traite-t-elle régulièrement de gros volumes d'images, de .gifs et de vidéos ? Lorsque vous êtes submergé par le travail d'organisation, les bases de données vectorielles peuvent vous aider. Vous pouvez choisir des modèles de bases de données vectorielles en fonction des types de données que vous manipulez le plus ou de vos techniques d'indexation préférées. Par exemple, vous pouvez choisir une base de données d'images vectorielles si vous manipulez habituellement des images statiques. Si vous utilisez un mélange d'audio, d'images et de vidéos, vous pouvez utiliser une base de données vectorielle multimédia.

La base de données vectorielle est également capable de recommander des images ou des vidéos spécifiques en fonction du vecteur de votre requête. Cette fonction peut s'avérer extrêmement utile pour des tâches telles que la reconnaissance faciale ou les campagnes de marketing de contenu.

Les outils de traitement du langage naturel (NLP) constituent l'une des ressources les plus efficaces dont les entreprises ont besoin dans leur arsenal. Il ne suffit pas de faire correspondre une requête : vous devez comprendre la sémantique et le sentiment.

Les bases de données vectorielles sont bien adaptées aux tâches de NLP pour les programmes d'intelligence artificielle. Ils permettent aux entreprises et à l'IA de trouver facilement des liens logiques et subtils entre les données. Grâce à l'indexation et à la recherche rapide, ces bases de données fournissent des informations précises en peu de temps. Par exemple, si vous avez déjà envisagé de mettre en place un chatbot pour votre entreprise, la base de données vectorielle est un complément indispensable. Les chatbots sont plus performants lorsqu'ils sont assistés par de grands modèles linguistiques.

Les bases de données vectorielles vous permettront d'accélérer vos résultats lorsque vous aurez besoin de suivre l'évolution de votre entreprise. Ces systèmes de base de données sont utiles pour l'analyse des graphes avec des fonctions telles que la reconnaissance des communautés et la prédiction des connexions.

L'un des avantages les moins connus d'une base de données vectorielle est la réduction du risque de fraude. Les bases de données vectorielles étant très utiles pour trouver des liens entre les données, elles peuvent également repérer les contradictions.

Cette fonction est essentielle pour repérer rapidement une activité inhabituelle et prendre des mesures immédiates. Votre base de données vectorielle peut également vous aider en fournissant des détails tels que l'analyse du trafic réseau et vos mesures actuelles de cybersécurité.

La recherche hybride est une technique avancée qui combine les points forts de la recherche traditionnelle par mot clé avec la compréhension sémantique fournie par la recherche vectorielle. Cette approche présente plusieurs avantages :

1. Amélioration de la pertinence : en tenant compte à la fois des correspondances exactes entre les mots clés et de la similarité sémantique, la recherche hybride peut fournir des résultats plus précis et plus pertinents sur le plan contextuel.
2. Traitement des cas particuliers : il peut traiter efficacement des situations dans lesquelles la recherche par mot-clé ou la recherche vectorielle ne suffisent pas.
3. Flexibilité : la recherche hybride permet d'affiner l'équilibre entre la recherche par mot-clé et la recherche sémantique en fonction de cas d'utilisation spécifiques.

La mise en œuvre d'une recherche hybride avec une base de données vectorielle implique généralement ce qui suit :

• Effectuer à la fois une recherche par mot-clé et une recherche de similarité vectorielle
• Combinaison et classement des résultats à l'aide d'un algorithme de notation personnalisé
• Ajuster la pondération des résultats de la recherche par mot-clé par rapport à la recherche vectorielle en fonction des exigences spécifiques de votre application

RAG est une architecture d'IA qui améliore les grands modèles de langage (LLM) en leur fournissant des informations pertinentes extraites d'une base de connaissances, souvent stockée dans une base de données vectorielle.

Cette approche répond à plusieurs limitations des LLM traditionnels :

1. Informations actualisées: RAG permet aux gestionnaires de l'apprentissage à distance d'accéder à des informations actualisées, ce qui permet de surmonter les limites des modèles formés sur des ensembles de données statiques.
2. Connaissances spécifiques au domaine : en récupérant des informations à partir de vos propres sources de données, RAG permet aux LLM d'exploiter les connaissances spécifiques au domaine.
3. Réduction des hallucinations: la fourniture d'un contexte pertinent permet de minimiser la probabilité que le modèle génère des informations fausses ou incohérentes.

La mise en œuvre de RAG avec une base de données vectorielle implique généralement :

1. Indexer votre base de connaissances dans une base de données vectorielle
2. Pour chaque requête d'utilisateur :
   
   • Génération d'une représentation vectorielle de la requête
   • Utilisation de la base de données vectorielles pour retrouver des informations pertinentes
   • Fournir ces informations en tant que contexte au LLM en même temps que la requête de l'utilisateur
3. Le LLM génère alors une réponse basée à la fois sur ses connaissances pré-entraînées et sur le contexte récupéré

Les bases de données vectorielles jouent un rôle crucial dans les modèles RAG en permettant une récupération rapide et précise des informations pertinentes, ce qui est essentiel pour maintenir les performances en temps réel attendues dans la plupart des applications.

En tirant parti de ces techniques avancées, les entreprises peuvent créer des applications d'IA plus intelligentes, plus précises et plus sensibles au contexte, en étendant encore les capacités de leurs implémentations de bases de données vectorielles.

Lors de la mise en œuvre d'une base de données vectorielle, vous avez le choix entre les logiciels libres et les logiciels commerciaux. Aucune solution n'est supérieure à l'autre - elles sont simplement différentes en fonction des besoins de votre entreprise.

Vous trouverez ci-dessous les étapes de base pour mettre en place et configurer votre propre base de données vectorielle.

Avant de choisir un modèle de base de données vectorielle, vous devez déterminer votre objectif final. Essayez-vous d'entraîner un modèle d'apprentissage automatique ou avez-vous besoin d'organiser vos ensembles de données plus efficacement ?

Les entreprises qui conviennent le mieux aux bases de données vectorielles sont celles qui traitent des données complexes, qui utilisent l'intelligence artificielle ou qui fonctionnent avec des points de données en constante évolution.

La première étape consiste à déterminer le modèle qui répondra aux besoins de votre entreprise. Certains modèles de bases de données vectorielles sont conviviaux pour les développeurs et dotés d'interfaces intuitives. D'autres offrent un soutien plus important en matière de filtrage et d'indexation. Prenez le temps d'examiner les rouages de la base de données que vous envisagez d'utiliser - les petits détails font toute la différence dans les opérations de votre entreprise.

Une fois que vous avez choisi la base de données vectorielles que vous souhaitez utiliser, effectuez des recherches plus approfondies sur chaque édition. Ces bases de données étant fondamentalement flexibles, chaque version se décline en plusieurs éditions afin de mieux répondre à vos besoins.

Une fois que vous avez choisi votre base de données vectorielle et l'édition que vous souhaitez, il est temps de la configurer. Votre base de données sera accompagnée d'un ensemble d'instructions pour l'installation et le transfert de vos données. Vous pourrez modifier votre base de données en fonction de vos besoins, par exemple en choisissant votre solution d'indexation préférée.

Après avoir installé votre base de données et transféré vos données, vous devez l'interroger. Cette fonction vous permet de trouver des vecteurs similaires dans votre base de données et d'utiliser votre programme plus efficacement. Selon la base de données que vous avez choisie, cette étape peut être automatisée ou réalisée manuellement.

Les essais et les erreurs sont essentiels pour tirer le meilleur parti de votre nouvelle solution de base de données. Une fois que tout est opérationnel, surveillez votre base de données vectorielle pour voir ce qui fonctionne (et ce qui ne fonctionne pas). Vous apprendrez de nombreux détails intéressants au cours de ce processus. Il se peut que vous ayez besoin d'une mise à l'échelle encore plus importante pour gérer les volumes de données que vous recevez. Vous pouvez vous rendre compte que certaines méthodes d'interrogation ne vous apportent pas les informations supplémentaires que vous recherchez.

Les capacités de votre base de données vectorielles ne sont que le reflet de votre vision. Tant que vous gardez l'esprit ouvert et que vous vous consacrez à la croissance, votre entreprise bénéficiera du changement.

Selon des études récentes, le marché mondial des marché mondial des bases de données vectoriellesdevrait dépasser les 4 milliards de dollars d'ici 2028. Des soins de santé aux industries du divertissement, l'avenir de la technologie avancée des bases de données est incroyablement prometteur.

La technologie des bases de données Vector a rendu plus facile que jamais le traitement de grandes quantités de données et la collecte d'informations utiles. Les entreprises n'ont plus besoin de passer manuellement au crible les images, les vidéos et les textes pour comprendre les besoins de leur public cible. La nature automatisée et flexible de ces systèmes de base de données libère du temps pour se concentrer sur les exigences quotidiennes de la gestion d'une entreprise.

Au moins 57 % des entreprisess'appuient activement sur l'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience client. Bien que l'apprentissage automatique ne soit qu'une des nombreuses applications de cas d'utilisation, il s'agit d'un acteur majeur. Dans l'ensemble, le rôle des bases de données vectorielles dans la gestion future des données ne fera que croître. Les entreprises qui veulent évoluer et rester compétitives doivent se décharger d'une partie du travail de gestion des données. Chez InterSystems, nous sommes prêts à vous aider à mettre en œuvre la technologie des bases de données vectorielles pour que vous ne soyez pas à la traîne.

Notez que le nombre de cas d'utilisation explose et qu'il est important de choisir quelque chose de flexible.

Comme nous l'avons vu, les applications des bases de données vectorielles se développent rapidement dans tous les secteurs. Cette explosion des cas d'utilisation met en évidence un point crucial pour les entreprises : lors du choix d'une solution de base de données vectorielle, la flexibilité est primordiale.

L'évolution rapide de la gestion des données et de l'IA exige des solutions capables de s'adapter aux nouveaux besoins et opportunités. Les aspects clés de la flexibilité à prendre en compte sont les suivants

1. Évolutivité pour gérer des volumes de données croissants
2. Interopérabilité avec les systèmes existants et futurs
3. Capacités de personnalisation pour des cas d'utilisation spécifiques
4. Prise en charge de différents types de données et de méthodes d'interrogation
5. Adaptabilité aux nouveaux modèles et technologies d'IA

En donnant la priorité à la flexibilité, vous ne vous contentez pas de résoudre les problèmes actuels, vous préparez l'avenir de votre infrastructure de données. Une solution flexible permet à votre organisation de pivoter rapidement, d'expérimenter de nouvelles applications et de rester compétitive dans un monde de plus en plus axé sur les données.

Chez InterSystems, nous comprenons l'importance cruciale de la flexibilité dans les solutions de bases de données vectorielles. Notre technologie est conçue pour incarner ces principes, offrant une plateforme robuste, évolutive et adaptable qui peut évoluer avec vos besoins.

Des modèles d'apprentissage automatique à la recherche efficace de similarités, il existe une solution de base de données prête à développer votre activité. Chez InterSystems, nous fournissons aux entreprises d'une grande variété de secteurs les moyens d'exploiter ces outils sans obstacles.

Les bases de données vectorielles offrent des méthodes plus efficaces de collecte, de stockage et de récupération de vos données. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui mettent l'accent sur la précision, une recherche vectorielle fournit des informations précieuses. Vous obtiendrez des détails nouveaux et convaincants sur les sentiments, les similitudes et même les questions de sécurité.

Nous avons aidé l'un de nos anciens clients, Les Voies Navigables de Franceà créer un centre de données plus fiable pour son système d'information terrestre. Un autre de nos anciens clients, Mondial Tissusa bénéficié de notre expertise dans l'utilisation des données pour améliorer l'expérience client. Quel que soit votre objectif final, nous sommes prêts à vous proposer une solution de base de données efficace.

Nos solutions couvrent des secteurs tels que la santé et les sciences de la vie, la fabrication numérique, les opérations minières et les chaînes d'approvisionnement. Si vous vous demandez comment la recherche vectorielle peut aider votre entreprise à se développer, contactez-nous dès aujourd'hui.

Nous sommes prêts à aider votre modèle d'entreprise à profiter des avantages offerts par les données vectorielles, les grands modèles de langage et bien plus encore.