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 de haute dimension représentant des données complexes, comme des images, du texte ou d'autres informations.

Véritables moteurs de performance, les bases de données vectorielles excellent dans la gestion et l’interrogation de données complexes, y compris des concepts abstraits. Leur véritable force réside dans leur capacité à effectuer des recherches de similarité ultra-rapides, trouvant l’aiguille dans la botte de foin numérique en un clin d’œil.

Dans un monde où comprendre le contexte et détecter des connexions subtiles peut transformer l’expérience utilisateur, ces bases de données sont devenues indispensables. Elles alimentent des technologies de pointe telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel (NLP) et les systèmes de recommandation.

Ce guide vous plongera dans leur fonctionnement, en explorant le stockage et la récupération de différents types de données.

Découvrez comment elles transforment la gestion des données, leurs nombreuses applications concrètes, et comment elles peuvent booster vos performances 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 tandis que 40 % des personnes interrogées explorent encore ses possibilités. L'IA est un véritable levier pour identifier des modèles utiles dans les données et faire gagner du temps aux entreprises en établissant des connexions rentables. Cependant, elle ne peut pas tout accomplir seule.

C'est ici que les bases de données vectorielles se démarquent. Véritables moteurs des algorithmes de machine learning, elles jouent un rôle clé, que ce soit pour l'IA traditionnelle ou les modèles génératifs de pointe. En ajoutant du contenu à une base de données vectorielle, vous ne faites pas qu'y stocker des données : vous alimentez un système qui apprend et évolue avec votre entreprise. Mais leur utilité ne se limite pas au machine learning. Les bases de données vectorielles ouvrent un champ de possibilités, de l’optimisation des capacités de recherche à la création d’expériences client hyper-personnalisées.

En termes simples, une base de données vectorielle est un ensemble de données converties et stockées sous forme de séries de nombres (vecteurs). Cela permet de manipuler ce contenu de manière mathématique. Les machines n’interagissent pas avec le monde comme nous ; elles perçoivent les données sous forme de nombres. Les algorithmes rendus possibles par les bases de données vectorielles offrent aux programmes d’IA la capacité de détecter des modèles dans le contenu. Ces modèles forment la base de l’apprentissage contextuel, tel que vous l’avez peut-être déjà expérimenté en interagissant avec un système d’IA.

Avec du contenu de qualité accru au fil du temps, les programmes d’IA peuvent découvrir des corrélations cachées, faire des prédictions, et générer ou résumer du contenu de manière étonnante.

Dans les applications de reconnaissance d'images basées sur l'IA, les images peuvent être encodées sous forme de vecteurs de haute dimension. Une base de données vectorielle peut aider à trouver rapidement des images visuellement similaires à une image de requête en comparant les vecteurs qui les représentent. Cela est bien plus rapide et précis que de comparer les images pixel par pixel.

Dans le traitement du langage naturel (NLP), les vecteurs peuvent représenter des mots, des phrases, voire des documents entiers. Une base de données vectorielle peut alors être utilisée pour trouver du texte sémantiquement similaire, même s'il ne contient pas les mêmes mots exacts. Cette capacité est essentielle pour des applications telles que les moteurs de recherche, les chatbots et les systèmes de recommandation, où comprendre le sens derrière les mots est plus important que de simplement faire correspondre des mots-clés. Elle est également cruciale pour l'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 le soutien aux modèles de génération augmentée par récupération (RAG). La recherche hybride combine la recherche traditionnelle basée sur des mots-clés avec la recherche de 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 provenant de vos propres sources de données.

Les bases de données vectorielles et les bases de données relationnelles sont similaires dans leur structure. Ce sont toutes deux des composants essentiels de la gestion des bases de données, mais elles poursuivent des objectifs différents.

Les bases de données relationnelles se concentrent sur une approche cohérente et structurée des données. Elles fonctionnent de manière similaire à une feuille de calcul et permettent de garder les données organisées à l'aide de lignes et de colonnes simples. Chaque ligne représente un enregistrement, tandis que chaque colonne fournit des attributs supplémentaires. Par exemple, une ligne dans une base de données relationnelle pourrait correspondre aux "vêtements pour hommes". Une colonne fournirait des informations plus spécifiques comme "vestes" ou "chaussettes".

Une base de données vectorielle est simple – elle stocke de longues chaînes de chiffres – mais le comportement des systèmes qui l’utilisent est plus abstrait. Étant donné que les encodages vectoriels peuvent représenter des significations, 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 considérer une base de données vectorielle comme une toile d’araignée. Les systèmes de gestion des données qui cherchent à trouver des relations subtiles et intéressantes entre les données bénéficient de l’encodage des données sous forme de vecteurs et de l’utilisation des 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 soient explicitement présentes dans les données. Une base de données vectorielle permet d’intégrer le contexte, par exemple, comprendre que les blouses et les chemises sont liées, ou que les personnes qui achètent des chaussures pourraient également vouloir acheter des chaussettes.

De plus, une base de données vectorielle peut déduire des relations plus subtiles. Par exemple, elle pourrait reconnaître qu'un client qui achète fréquemment des vêtements de bureau pourrait être intéressé par des porte-documents en cuir ou des montres haut de gamme, même si ces articles ne sont pas explicitement classés comme des vêtements de bureau.

Elle peut également comprendre les tendances saisonnières, en suggérant des vestes légères au printemps à une personne ayant acheté des manteaux d’hiver, sans avoir besoin de règles explicites pour chaque combinaison saison-article. Cette compréhension contextuelle permet des systèmes de recommandations et des fonctions de recherche plus sophistiquées, offrant aux entreprises une expérience d’achat plus personnalisée et intuitive.

Les bases de données vectorielles peuvent alimenter les programmes de machine learning pour offrir de meilleures expériences en ligne. Elles peuvent recommander certains vêtements ou suggérer des remises en fonction des activités du client.

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 traditionnelles ne sont pas toutes 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 se ressemblent à première vue. Elles utilisent toutes deux une fondation non relationnelle et offrent une scalabilité inégalée pour les entreprises.

Cependant, les bases de données NoSQL sont conçues pour travailler avec des documents et des structures comme le JSON, tandis que les bases de données vectorielles sont optimisées pour manipuler de longues séries de chiffres en combinaisons. Manipuler et comparer des vecteurs est une opération mathématiquement intensive, ce qui n'est pas le point fort des bases de données NoSQL traditionnelles.

En pratique, il existe des cas d'utilisation importants pour le stockage et la manipulation relationnels, documentaires et vectoriels dans les bases de données. Les systèmes ont tendance à utiliser plus d'un de ces modèles et à les combiner.

Une base de données vectorielle est une application numérique qui stocke diverses formes d'informations sous forme de longues séries de chiffres appelées "vecteurs" (rappelez-vous de votre cours d'algèbre au lycée). Chaque objet de données prend une représentation numérique appelée "embedding de vecteur".

Voici quelques questions courantes sur les bases de données vectorielles et la recherche vectorielle pour vous donner une idée plus claire.

Un embedding de vecteur est une représentation numérique de données, telles que des mots, des images ou d'autres entités, sous forme de vecteur de haute dimension. La plupart des vecteurs utilisés avec des embeddings ont des centaines voire des milliers de dimensions, chaque dimension étant représentée par un nombre.

Cet embedding capture l'information sémantique ou structurelle des données, permettant une comparaison efficace et des recherches de similarité, et il est couramment utilisé dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour convertir des données complexes en un format que les ordinateurs peuvent facilement traiter et analyser.

Imaginons que vous ayez trois mots : "roi", "reine" et "homme". Un embedding de vecteur convertit ces mots en listes de chiffres (vecteurs) qui capturent leur signification de manière compréhensible pour les ordinateurs. Par exemple :

• "roi" pourrait être représenté par [0.8, 0.6, 0.9, …..]
• "reine" pourrait être représentée par [0.8, 0.6, 0.8, …..]
• "mari" pourrait être représenté par [0.7, 0.4, 0.9, ……] Dans ces vecteurs, la manière dont les chiffres sont calculés reflète les similarités et différences de signification. Ici, "roi" et "reine" ont des vecteurs similaires car ce sont des mots liés, tandis que "mari" a un vecteur légèrement différent, plus proche de "roi" que de "reine".

Cela aide les ordinateurs à accomplir des tâches telles que trouver des mots ou des expressions ayant des significations similaires ou comprendre les relations entre les mots. Les embeddings de vecteurs sont essentiels pour explorer de vastes ensembles de données non structurées et semi-structurées. La distance entre chaque vecteur aide les machines à comprendre la similarité – ou l'absence de similarité – entre les données.

Plus il y a de dimensions dans l'embedding de vecteur, plus la machine peut extraire de nuances à partir des données encodées. Tout, des mots simples aux longues pages web, est transformé en vecteurs pour être stocké dans des bases de données vectorielles et utilisé dans des algorithmes basés sur des vecteurs. De nombreux outils d'IA reposent sur des vecteurs et des embeddings de vecteurs, et ne peuvent pas fonctionner sans eux. L'organisation de tous ces embeddings de vecteurs se fait grâce aux "vecteurs de haute dimension".

En savo ir plus sur les vectors embeddings

Les vecteurs de haute dimension sont des listes de nombres comportant de nombreux éléments, chacun représentant une caractéristique ou un attribut différent des données qu'ils décrivent. Ces vecteurs existent dans un espace de haute dimension, ce qui signifie qu'ils peuvent avoir des dizaines, des centaines, voire des milliers de dimensions, selon la complexité des données. Par exemple, un vecteur de haute dimension pourrait 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 le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données, les vecteurs de haute dimension sont utilisés pour encapsuler des informations complexes de manière structurée, permettant ainsi un calcul et une analyse efficaces. Les attributs mineurs sont également plus facilement capturés avec des vecteurs de haute dimension, ajoutant une complexité au-delà des faits simples.

Bien que les termes « base de données vectorielle » et « recherche vectorielle » soient similaires, leur principale différence réside dans leur fonction et leur processus respectifs. Une base de données vectorielle 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, votre vecteur de requête est comparé à une grande collection de vecteurs dans le but de trouver des similitudes. Cette action est parfois appelée recherche de similarité. Contrairement aux bases de données traditionnelles, l'objectif ici est de trouver des correspondances similaires en un temps très court. Votre base de données est l'endroit où vous effectuez votre recherche vectorielle. Grâce à l'indexation, vous bénéficierez d'une recherche de similarité ultra-rapide, éliminant ainsi la lourde tâche d'analyser vos données.

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

L'indexation offre essentiellement un moyen beaucoup plus rapide de récupérer et de comparer les informations, plutôt que de parcourir tous les vecteurs un par un. Lorsqu'il y a des milliards de vecteurs, cela devient essentiel.

Les bases de données vectorielles utilisent différents types d'index et offrent souvent aux développeurs la possibilité d'en ajouter de nouveaux. Étant donné qu'une utilisation majeure des bases de données vectorielles est de commencer avec un vecteur et de trouver quels autres vecteurs lui sont les plus proches, les index et les algorithmes utilisés sont des éléments importants à comprendre et à vérifier lors du choix d'une base de données vectorielle.

Les modèles de distance les plus courants dont vous entendrez parler sont les suivants la distance euclidienne et la similarité cosinusienne. C'est une métrique simple et facile à comprendre. La similarité cosinus, quant à elle, est basée sur les angles entre deux vecteurs. Mathématiquement, elle compare l'orientation des vecteurs plutôt que leur magnitude, et elle est particulièrement utile dans l'analyse de texte, où le nombre de dimensions est élevé. L'un des inconvénients de ces métriques est qu'elles nécessitent beaucoup de calculs et peuvent être lentes.
Il se trouve que trouver les voisins les plus proches de manière approximative peut être beaucoup plus rapide et presque aussi efficace. Si votre base de données vectorielles inclut la recherche du plus proche voisin (ANNS), c'est un signe qu'elle fonctionnera bien à une très grande échelle, avec presque aucune perte de qualité par rapport aux résultats de similarité cosinus.

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 informatiques craignent que leur infrastructure ne soit pas en mesure de répondre aux exigences futures en matière de données.

Examinons plus en détail les avantages que votre entreprise pourra tirer de la transition vers les bases de données vectorielles.

Étant donné que les bases de données vectorielles sont intrinsèquement conçues pour traiter de grands ensembles de données, elles permettent une mise à l'échelle plus facile. Les entreprises utilisant des applications d'apprentissage automatique plus volumineuses bénéficieront de la capacité de se développer sans avoir à 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, vous permettant ainsi de bénéficier de temps de réponse plus rapides lors des requêtes. Ce système de traitement des données efficace facilite la prise de décisions rapides au quotidien. Cela est particulièrement utile pour les secteurs agiles qui nécessitent des temps de réponse plus rapides, tels que la santé ou la logistique.

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 à la fois les données multimédia et non structurées pour votre entreprise. Pour clarifier : les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées et stockées dans un format de base de données. En d'autres termes, ce terme désigne toute collection de fichiers texte, image ou vidéo qui doit être transformée en un ensemble de données utile.

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. Avec l'aide d'une base de données vectorielle, vous obtiendrez des résultats de requêtes basés sur des métriques de similarité. Ces métriques de similarité vous offrent un niveau de compréhension plus profond des connexions et des modèles au sein de vos ensembles de données.

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

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

Ces bases de données s'adaptent à leur comportement pour personnaliser les recommandations en fonction de l'activité quotidienne ou des achats précédents.

Bien que les bases de données vectorielles soient extrêmement utiles pour les entreprises qui ont besoin de se développer, elles ne conviennent pas à tout le monde. Avant de faire le changement, prenez en compte les obstacles suivants.

Les bases de données traditionnelles peuvent être plus limitées dans leur portée, mais elles sont également plus faciles à mettre en œuvre. L'un des principaux obstacles des bases de données vectorielles réside dans 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. Il vous faudra également déterminer quelle édition de base de données vectorielle correspond le mieux aux besoins de votre entreprise.

Que vous décidiez d'utiliser un service de base de données vectorielles ou un modèle open source, la courbe d'apprentissage sera plus élevée. Les bases de données vectorielles sont des systèmes de gestion de bases de données complexes qui ne cessent d'évoluer

Certaines entreprises peuvent être préoccupées par leur capacité à suivre les évolutions et ajouts des bases de données vectorielles. De même, d'autres entreprises peuvent ne pas vouloir investir dans les coûts d'exploitation plus élevés liés à l'adoption des bases de données vectorielles.

Maintenant que vous avez une vue d'ensemble des bases de données vectorielles, examinons leurs applications les plus courantes. Vous êtes déjà familier avec leurs avantages pour l'apprentissage automatique, mais ce n'est qu'un des nombreux résultats finaux.

Votre entreprise traite-t-elle régulièrement de grands volumes d'images, de gifs et de vidéos ? Lorsqu'il devient difficile d'organiser tout cela, les bases de données vectorielles peuvent vous venir en aide. Vous pouvez choisir des modèles de bases de données vectorielles en fonction des types de données que vous manipulez le plus souvent ou de vos techniques d'indexation préférées. Par exemple, vous pouvez opter pour une base de données vectorielle d'images si vous traitez principalement des images statiques. Si vous gérez un mélange d'audio, d'images et de vidéos, une base de données multimédia vectorielle conviendra mieux.

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

L'un des outils les plus efficaces dont les entreprises ont besoin est le traitement du langage naturel (NLP). Il ne suffit pas de faire correspondre une requête : il faut comprendre la sémantique et le sentiment.

Les bases de données vectorielles sont parfaitement adaptées aux tâches NLP pour les programmes d'IA. Elles permettent aux entreprises et à l'IA de trouver facilement des connexions logiques et subtiles entre les données. Grâce à l'indexation et à la récupération rapide, ces bases de données fournissent des informations précieuses en un temps très court. Par exemple, si vous avez déjà envisagé de mettre en place un chatbot pour votre entreprise, la base de données vectorielle est un ajout incontournable. Les chatbots fonctionnent mieux lorsqu'ils sont assistés par des modèles linguistiques avancés.

Chaque fois que vous avez besoin de tracer les progrès de votre entreprise, les bases de données vectorielles accéléreront vos résultats. Ces systèmes de bases de données sont utiles pour l'analyse de graphes avec des fonctionnalités telles que la reconnaissance de communautés et la prédiction de connexions.

L'un des avantages moins connus des bases de données vectorielles est la réduction des risques de fraude. Comme elles sont très efficaces pour repérer les connexions dans les données, elles peuvent aussi détecter des contradictions.

Cette fonction est essentielle pour repérer rapidement des activités inhabituelles et prendre des mesures immédiates. Votre base de données vectorielle peut également vous aider dans des domaines comme l'analyse du trafic réseau et vos mesures de cybersécurité.

La recherche hybride est une technique avancée qui combine les points forts de la recherche traditionnelle par mots-clés avec la compréhension sémantique offerte par la recherche vectorielle. Cette approche présente plusieurs avantages :

• Relevance améliorée : En considérant à la fois les correspondances exactes de mots-clés et la similarité sémantique, la recherche hybride peut fournir des résultats plus précis et contextuellement pertinents.
• Gestion des cas limites : Elle permet de traiter efficacement les situations où la recherche par mots-clés ou la recherche vectorielle seules pourraient être insuffisantes.
• Flexibilité : La recherche hybride permet d'ajuster l'équilibre entre la correspondance par mots-clés et la correspondance sémantique en fonction des cas d'utilisation spécifiques.

La mise en œuvre de la recherche hybride avec une base de données vectorielle consiste généralement à :

• Effectuer à la fois une recherche par mots-clés et une recherche par similarité vectorielle
• Combiner et classer les résultats à l'aide d'un algorithme de scoring personnalisé
• Ajuster le poids des résultats de la recherche par mots-clés par rapport à ceux de la recherche vectorielle en fonction des exigences spécifiques de votre application

Le RAG est une architecture d'IA qui améliore les grands modèles linguistiques (LLM) en leur fournissant des informations pertinentes récupérées dans une base de connaissances, souvent stockée dans une base de données vectorielle. Cette approche répond à plusieurs limitations des LLM traditionnels :

• Informations à jour : Le RAG permet aux LLM d'accéder à des informations actuelles, surmontant la limitation des modèles formés sur des ensembles de données statiques.
• Connaissances spécifiques au domaine : En récupérant des informations depuis vos propres sources de données, le RAG permet aux LLM de tirer parti des connaissances spécifiques au domaine.
• Réduction des hallucinations : Fournir un contexte pertinent aide à minimiser la probabilité que le modèle génère des informations fausses ou incohérentes.

La mise en œuvre du RAG avec une base de données vectorielle consiste généralement à :

• Indexer votre base de connaissances dans une base de données vectorielle
• Pour chaque requête utilisateur :
  
  • Générer un vecteur d'embedding de la requête
  • Utiliser la base de données vectorielle pour récupérer les informations pertinentes
  • Fournir ces informations en tant que contexte au LLM avec la requête de l'utilisateur
• Le LLM génère ensuite une réponse basée à la fois sur ses connaissances préalablement formées et 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 la performance en temps réel attendue dans la plupart des applications.

En tirant parti de ces techniques avancées, les entreprises peuvent créer des applications d'IA plus intelligentes, précises et conscientes du contexte, élargissant ainsi 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 une solution open-source et une solution commerciale. Aucune des deux n'est supérieure à l'autre, elles sont simplement différentes en fonction des besoins de votre entreprise.

Voici les étapes de base pour configurer et mettre en place votre propre base de données vectorielle.

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

Les entreprises qui bénéficient particulièrement des bases de données vectorielles sont celles qui traitent des données complexes, utilisent l'intelligence artificielle ou travaillent avec des points de données en constante évolution.

La première étape consiste à déterminer quel modèle conviendra le mieux à vos besoins commerciaux. Certains modèles de bases de données vectorielles sont conviviaux pour les développeurs, avec des interfaces intuitives. D'autres offrent un support plus poussé pour le filtrage et l'indexation. Prenez le temps d'examiner les détails techniques de la base de données que vous envisagez d'utiliser : ce sont ces petits détails qui font toute la différence dans le fonctionnement de votre entreprise.

Une fois que vous avez choisi la base de données vectorielle que vous souhaitez utiliser, faites un peu plus de recherches sur chaque édition. Étant donné que ces bases de données sont fondamentalement flexibles, chaque version propose différentes éditions afin de mieux répondre à vos besoins.

Une fois que vous avez choisi votre base de données vectorielle et l'édition souhaitée, 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, comme par exemple choisir votre solution d'indexation préférée.

Une fois que vous avez terminé l'installation de votre base de données et le transfert de vos données, vous devez l'interroger. Cette fonction vous permet de trouver des vecteurs similaires dans votre base de données et de commencer à utiliser votre programme de manière plus efficace. Selon la base de données que vous avez choisie, cette étape peut être automatisée ou effectuée manuellement.

L'essai et l'erreur 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 découvrirez de nombreux détails intéressants au cours de ce processus. Il se peut que vous réalisiez qu'une mise à l'échelle supplémentaire est nécessaire pour gérer les volumes de données que vous recevez. Vous pourriez aussi constater que certaines méthodes de requêtage ne fournissent pas les informations supplémentaires que vous recherchez.

Les capacités de votre base de données vectorielle ne sont aussi fortes que votre vision. Tant que vous gardez l'esprit ouvert et que vous restez concentré sur la croissance, votre entreprise bénéficiera du changement.

Selon des études récentes, le marché mondial des marché mondial des bases de données vectorielles devrait dépasser les 4 milliards de dollars d'ici 2028. Des secteurs tels que la santé et le divertissement s'apprêtent à connaître un avenir très prometteur grâce à cette technologie avancée.

La technologie des bases de données vectorielles a facilité la gestion de grandes quantités de données et l'extraction d'informations utiles. Les entreprises n'ont plus à passer du temps à trier manuellement des images, vidéos et 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 entreprises comptent activement sur l'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience client. Bien que l'apprentissage automatique ne soit qu'une des nombreuses applications possibles, il joue un rôle majeur. De manière générale, le rôle des bases de données vectorielles dans la gestion des données de demain ne cessera de croître. Les entreprises qui souhaitent se développer et rester compétitives doivent délester une partie de la gestion des données. Chez InterSystems, nous sommes prêts à vous aider à mettre en œuvre la technologie des bases de données vectorielles afin que vous ne preniez pas de retard. Notez que le nombre de cas d'utilisation explose, et qu'il est essentiel de choisir une solution flexible.

Comme nous l'avons observé, les applications des bases de données vectorielles se multiplient rapidement à travers divers secteurs. Cette explosion des cas d'utilisation met en lumière un point crucial pour les entreprises : lorsqu'il s'agit de choisir 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 besoins et opportunités émergents. Les principaux aspects de la flexibilité à prendre en compte incluent :

• Scalabilité pour gérer l'augmentation des volumes de données
• Interopérabilité avec les systèmes existants et futurs
• Capacités de personnalisation pour des cas d'utilisation spécifiques
• Support pour divers types de données et méthodes de requêtes
• Adaptabilité aux nouveaux modèles et technologies d'IA

En privilégiant la flexibilité, vous ne résolvez pas uniquement les défis d'aujourd'hui, mais vous préparez aussi votre infrastructure de données pour l'avenir. Une solution flexible permet à votre organisation de s'adapter 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 de similarité efficace, il existe une solution de base de données prête à faire évoluer votre entreprise. Chez InterSystems, nous offrons aux entreprises de divers secteurs les moyens d'exploiter ces outils sans barrières.

Les bases de données vectorielles offrent des méthodes plus efficaces pour collecter, stocker et récupérer vos données. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui privilégient la précision, une recherche vectorielle fournit des informations précieuses. Vous obtiendrez de nouveaux détails pertinents sur le sentiment, les similarités, et même des problématiques de sécurité.

Nous avons aidé l'un de nos clients, Les Voies Navigables de France à créer un hub de données pour son système d'information terrestre. Un autre de nos clients, Mondial Tissus a bénéficié de notre expertise dans l'utilisation des données pour améliorer l'expérience client. Quel que soit votre objectif, nous sommes prêts à vous fournir 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.