La recherche vectorielle ? Tout ce que vous devez savoir

La recherche vectorielle est une technique puissante de récupération d'informations qui utilise des représentations mathématiques des données appelées vecteurs. Les vecteurs trouvent des éléments similaires en fonction de leur signification sémantique plutôt que de correspondances exactes.

Le domaine de la récupération d'informations existe depuis aussi longtemps que l'histoire des ordinateurs, et la recherche vectorielle est utilisée depuis plus de 20 ans. Cependant, elle connaît récemment un grand essor.

À l'ère de l' IA générative et du big data, la recherche vectorielle est devenue cruciale pour plusieurs applications. Celles-ci comprennent (mais ne se limitent pas à) :

• Systèmes de recommandation
• Modèles d'apprentissage automatique
• Reconnaissance d'images
• Traitement du langage naturel (NLP)
• Détection d'anomalies
• IA générative

Ce qui rend la recherche vectorielle si efficace, c'est sa capacité à capturer le contexte et la signification et à trouver des correspondances approximatives plutôt que simplement exactes. Cela permet aux utilisateurs de trouver des informations pertinentes même lorsque leur requête ne correspond pas exactement aux données stockées. Un autre grand avantage est que la recherche vectorielle peut être utilisée sur différents types de données, y compris du texte, des images, de l'audio, des données structurées, et même des génomes.

Si vous êtes curieux de savoir comment fonctionne la recherche vectorielle et comment elle peut aider votre entreprise, vous êtes au bon endroit.

Comment fonctionne un moteur de recherche par vecteurs ? Comprendre ses mécanismes internes vous aidera à tirer le meilleur parti de l'espace vectoriel.

Vous vous souvenez peut-être des vecteurs de vos cours d'algèbre au lycée. En informatique, un vecteur est simplement une liste de nombres, où chaque nombre représente une caractéristique ou une dimension différente.

Alors que les vecteurs étudiés à l'école comptaient généralement deux ou trois dimensions, les systèmes modernes basés sur des vecteurs en utilisent souvent des centaines, voire des milliers. Cela peut sembler complexe, mais il suffit d'imaginer une extension du monde tridimensionnel que nous connaissons. Chaque nouvelle caractéristique ajoutée pour décrire un élément devient une dimension supplémentaire dans le vecteur.
Par exemple, un vecteur représentant le mot "chat" pourrait ressembler à ceci :
[0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, ...]
Ces nombres peuvent sembler abstraits, mais ils capturent différentes caractéristiques sémantiques du concept de "chat", permettant ainsi des comparaisons mathématiques avec d'autres vecteurs. Le mot "félin" aura un vecteur très proche de celui de "chat", car les contextes dans lesquels ces mots apparaissent sont similaires.

La recherche vectorielle est une méthode permettant de trouver des éléments similaires dans un vaste ensemble de données en comparant leurs représentations vectorielles. Contrairement aux recherches traditionnelles basées sur des mots-clés, qui cherchent des correspondances exactes de termes ou de phrases, la recherche vectorielle vise à comprendre le sens sous-jacent et le contexte.

Lorsqu'un texte est converti en vecteurs, ces derniers capturent davantage de sens que d'autres types de représentations. En effet, les mots employés en combinaison avec d'autres apportent le contexte nécessaire pour en extraire la signification.

La conversion des données en vecteurs constitue la première étape de la recherche vectorielle, généralement effectuée lors de l'ajout de nouvelles données à un système. Lorsqu'un utilisateur effectue une requête, celle-ci est également transformée en vecteur. La recherche consiste ensuite à identifier les éléments du jeu de données dont les vecteurs sont les plus proches de celui de la requête.

Cette approche permet d'obtenir des résultats plus pertinents et nuancés. Par exemple, dans une recherche vectorielle basée sur du texte :

• Une recherche pour "voiture" peut également retourner des résultats sur "automobile" ou "véhicule", même si ces termes ne figurent pas explicitement dans le texte.
• Une requête sur "techniques d'analyse de données" peut renvoyer des résultats pertinents sur "méthodes statistiques en big data".

La recherche vectorielle est une technologie clé qui alimente les architectures architectures de données intelligentes (smart data fabric).

La recherche traditionnelle basée sur les mots-clés et la recherche vectorielle diffèrent par leur approche et leurs capacités :

1. Méthode de correspondance : La recherche par mots-clés cherche des correspondances exactes de termes ou de phrases. En revanche, la recherche vectorielle compare les directions et magnitudes des vecteurs pour identifier des significations ou concepts similaires, ce qui en fait une approche approximative plutôt qu'exacte.
2. Compréhension du contexte : La recherche par mots-clés peine souvent à interpréter le contexte et les synonymes. La recherche vectorielle, quant à elle, peut comprendre le contexte et identifier du contenu sémantiquement proche.
3. Gestion des ambiguïtés : Lorsqu’un mot possède plusieurs significations, la recherche par mots-clés peut renvoyer des résultats non pertinents. La recherche vectorielle, en revanche, peut souvent lever l’ambiguïté en s’appuyant sur le contexte global de la requête.
4. Capacités multilingues : La recherche par mots-clés nécessite généralement des index distincts pour chaque langue. À l’inverse, une recherche vectorielle entraînée sur des données multilingues peut retrouver des résultats pertinents dans plusieurs langues.
5. Gestion des fautes et des variations : Une recherche par mots-clés peut ignorer certains résultats en raison de fautes de frappe ou de variations légères. La recherche vectorielle est plus tolérante aux erreurs mineures et peut souvent retrouver des résultats pertinents malgré ces écarts.

La génération de vecteurs, également appelée embedding, est une étape essentielle de la recherche vectorielle. Différentes techniques sont utilisées en fonction du type de données :

• Données textuelles : Les word embeddings (ex. : Word2Vec, GloVe) convertissent les mots individuels en vecteurs, tandis que les sentence embeddings ou document embeddings (ex. : BERT, Universal Sentence Encoder) génèrent des vecteurs pour des phrases ou documents entiers. Ces modèles sont généralement pré-entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles et peuvent être affinés pour des domaines spécifiques.
• Données visuelles : Les réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks - CNNs) sont couramment utilisés pour générer des représentations vectorielles d’images. Ces réseaux apprennent à extraire des caractéristiques pertinentes des images au cours de leur entraînement.
• Données audio : Des techniques comme les coefficients cepstraux en fréquence de Mel (Mel-Frequency Cepstral Coefficients - MFCCs) ou des modèles d’apprentissage profond peuvent être employées pour convertir des signaux audio en représentations vectorielles.
• Données multimodales : Certains modèles avancés permettent de créer des vecteurs représentant des combinaisons de différents types de données, par exemple des images accompagnées de légendes textuelles.

En plus de ces catégories, des types de données plus spécialisés peuvent également être représentés sous forme de vecteurs, notamment les informations génomiques et protéomiques en biologie, les structures chimiques ou encore les relations dans les graphes.

Dans le cadre de la recherche vectorielle, les dimensions d’un vecteur correspondent à différentes caractéristiques des données :

1. Caractéristiques sémantiques : Chaque dimension peut représenter un concept ou un attribut particulier lié aux données.
2. Représentations apprises : Dans de nombreux cas, notamment avec les modèles d’apprentissage profond, la signification exacte de chaque dimension n'est pas définie explicitement, mais est apprise par le modèle au cours de son entraînement. Ce principe, autrefois désigné sous le terme de modèle sémantique latent, repose sur l’apprentissage automatique des représentations.
3. Informations contextuelles : Pour les données textuelles, les dimensions capturent souvent les schémas d'utilisation contextuelle des mots ou des expressions.
4. Concepts abstraits : Certaines dimensions représentent des concepts abstraits difficiles à interpréter pour un humain, mais essentiels pour la compréhension des données par le modèle. Par exemple, une structure sous-jacente commune à différentes images peut être perçue comme un concept par la machine, bien qu’elle ne soit pas immédiatement visible pour l’œil humain.

Bien que l’augmentation du nombre de dimensions permette de capturer plus d’informations et d’affiner les distinctions, elle entraîne aussi une augmentation des besoins en calcul.
Il est donc nécessaire de trouver un équilibre entre le nombre de dimensions et des considérations pratiques telles que la rapidité de recherche ou les contraintes de stockage.

Un moteur de recherche vectorielle convertit les données (texte, images, audio, etc.) en vecteurs numériques et trouve des éléments similaires en mesurant la distance entre ces vecteurs dans un espace à haute dimension.

Contrairement à la recherche sémantique traditionnelle, qui repose sur la correspondance de mots-clés et des techniques statistiques, la recherche vectorielle capture des relations et des similarités plus subtiles entre les éléments. Elle permet ainsi d’obtenir des résultats plus précis et contextuellement pertinents, en particulier pour des requêtes complexes ou du contenu multimédia.

La recherche vectorielle repose sur différents algorithmes pour identifier les vecteurs similaires dans des espaces à haute dimension. Parmi les approches les plus courantes, on trouve :

1. Recherche exacte du plus proche voisin (Exact Nearest Neighbor - NN) : Cette méthode trouve les vecteurs les plus proches d’un vecteur de requête avec une précision absolue. Cependant, elle est coûteuse en termes de calcul pour les grands ensembles de données.
2. Recherche approximative du plus proche voisin (Approximate Nearest Neighbor - ANN) : Les algorithmes ANN sacrifient une partie de la précision au profit d’une amélioration significative de la vitesse. Parmi les méthodes ANN populaires, on retrouve :
   
   • Locality-Sensitive Hashing (LSH)
   • Hierarchical Navigable Small World (HNSW) graphs
   • Product Quantization (PQ)
3. Méthodes basées sur les arbres : Des algorithmes comme KD-trees ou Ball trees organisent les vecteurs sous forme d’arborescences pour accélérer la recherche. Ces méthodes sont efficaces pour les données de faible dimension, mais peuvent être limitées pour des espaces à très haute dimension.
4. Méthodes basées sur les graphes : Ces algorithmes construisent un graphe où les nœuds représentent des vecteurs et les arêtes relient des éléments similaires. Parmi eux, on retrouve HNSW (déjà mentionné) et les graphes Navigable Small World (NSW).

La similarité cosinus est un élément clé de la recherche vectorielle, car elle mesure efficacement la similarité entre deux vecteurs en fonction de leur orientation plutôt que de leur magnitude. Cette approche permet de comparer des éléments dans des espaces à haute dimension avec une grande précision.
Elle est particulièrement utile pour :

• La recherche sémantique, en identifiant des contenus similaires sur la base du sens plutôt que des mots-clés exacts.
• Les systèmes de recommandation, en trouvant des éléments proches d’une préférence utilisateur.
• Le regroupement de documents, en associant des textes qui partagent des thèmes similaires.

Principaux points sur la similarité cosinus :

• Plage de valeurs : Elle varie de -1 à 1 :
  
  • 1 : Les vecteurs pointent dans la même direction (très similaires).
  • 0 : Les vecteurs sont orthogonaux (aucune relation).
  • -1 : Les vecteurs sont opposés (très différents).
• Indépendance de la magnitude : Elle se base uniquement sur la direction des vecteurs, ce qui la rend idéale pour comparer des documents de tailles différentes.
• Formule de calcul : cos⁡(θ)=A⋅B∣∣A∣∣×∣∣B∣∣\cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{||A|| \times ||B||} Où A⋅BA \cdot B est le produit scalaire des vecteurs AA et BB, et ∣∣A∣∣||A|| et ∣∣B∣∣||B|| sont leurs normes respectives.
• Efficacité : Son calcul est rapide, notamment lorsque les vecteurs sont normalisés.

Imaginez que vous êtes chef cuisinier dans une cuisine animée et que chaque recette est représentée par un vecteur dans un vaste espace des saveurs. Les dimensions de cet espace incluent des caractéristiques comme la douceur, le salé, l’épicé, l’umami, etc. Votre plat signature correspond à un point particulier dans cet espace, et vous souhaitez trouver des recettes similaires ou créer des plats fusion qui s’harmonisent avec votre style.
La similarité cosinus fonctionne comme une boussole des saveurs qui mesure à quel point d'autres recettes sont alignées avec votre plat signature :

• Une recette très similaire pointera presque dans la même direction sur cette boussole (similarité proche de 1).
• Une recette partiellement similaire aura une direction proche mais non identique (similarité autour de 0.7).
• Une cuisine totalement différente sera perpendiculaire sur votre boussole (similarité de 0, indiquant aucune relation gustative).

L’intensité des saveurs (c’est-à-dire la magnitude des vecteurs) ne joue pas un rôle essentiel ici. Par exemple, un curry doux et un curry épicé peuvent être très similaires en termes de composition aromatique, même si leur intensité varie.
Dans cette analogie culinaire, un moteur de recherche vectorielle joue le rôle d’un sous-chef ultra-efficace, capable de parcourir instantanément un immense livre de cuisine mondial et de trouver les plats qui s’accordent le mieux avec votre signature culinaire, indépendamment de leur origine ou de leur intensité.

Bien que la similarité cosinus soit largement utilisée, d'autres métriques de distance peuvent être employées en recherche vectorielle :

1. Distance Euclidienne : Mesure la distance en ligne droite entre deux points dans un espace euclidien. Elle est utile lorsque l’amplitude des vecteurs joue un rôle important.
2. Distance de Manhattan : Également appelée distance L1 ou distance en blocs (city block distance), elle calcule la somme des différences absolues des coordonnées. Cette métrique est particulièrement pertinente pour les problèmes structurés en grille ou les données éparses.
3. Produit Scalaire (Dot Product) : Effectue une multiplication simple des éléments correspondants de deux vecteurs. Il est souvent utilisé lorsque les vecteurs sont normalisés.
4. Similarité de Jaccard : Mesure la similarité entre des ensembles finis d’échantillons. Elle est particulièrement utile pour les données binaires ou catégorielles.
5. Distance de Hamming : Compte le nombre de positions où les symboles correspondants de deux vecteurs sont différents. Cette métrique est souvent employée pour les données binaires ou la détection d’erreurs.

La recherche vectorielle devient de plus en plus importante dans divers secteurs en raison de sa capacité à comprendre le contexte et à trouver des informations pertinentes au-delà de la simple correspondance de mots-clés.

• Recherche dans la littérature médicale : les chercheurs peuvent trouver des études pertinentes même si la terminologie varie.
• Correspondance des dossiers des patients : identification des cas de patients similaires pour des plans de traitement personnalisés.
• Découverte de médicaments : recherche de composés chimiques ayant des propriétés ou des effets similaires.

En savoir plus sur la santé et les sciences de la vie

• Recommandations de produits : suggestion d'articles basée sur la similarité sémantique plutôt que sur la simple correspondance des catégories.
• Recherche visuelle : permet aux clients de trouver des produits similaires à une image téléchargée.
• Détection de la fraude : identification de schémas inhabituels dans les données de transaction.

En savoir plus sur le commerce électronique et la vente au détail

• Évaluation des risques : analyse des documents financiers afin d'identifier les risques potentiels.
• Analyse des tendances du marché : recherche de corrélations entre divers indicateurs économiques.
• Segmentation de la clientèle : regroupement de clients sur la base de modèles comportementaux complexes.

En savoir plus sur les services financiers

• Recommandation de contenu : suggestion de films, de musique ou d'articles en fonction des préférences de l'utilisateur.
• Détection du plagiat : identification de contenus similaires dans de grandes bases de données.
• Recherche audio et vidéo : recherche de moments spécifiques dans les médias sur la base de transcriptions ou de caractéristiques visuelles.

• Contrôle de la qualité : détection des anomalies dans les données de production.
• Gestion des stocks : optimisation des niveaux de stock en fonction de modèles de demande complexes.
• Maintenance prédictive : identification des équipements susceptibles de tomber en panne sur la base de modèles de données de capteurs.

En savoir plus sur la fabrication et la chaîne d'approvisionnement

• Analyse des journaux : détection de schémas inhabituels dans les journaux du système pour détecter les menaces de sécurité.
• Recherche de similitudes dans le code : recherche d'extraits de code similaires à des fins de débogage ou d'optimisation.
• Analyse du trafic réseau : identification des failles de sécurité potentielles sur la base des schémas de trafic.

À mesure que la recherche vectorielle gagne en importance dans divers secteurs, plusieurs technologies et plateformes ont émergé pour soutenir sa mise en œuvre.

• Bases de données vectorielles : Une base de données vectorielle est conçue pour stocker et interroger efficacement les données vectorielles. Des exemples incluent Faiss (Facebook AI Similarity Search) et Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah).
• Machine Learning Framework : TensorFlow et PyTorch offrent des bibliothèques pour créer et manipuler des embeddings vectoriels. Ces cadres peuvent être utilisés pour entraîner des modèles d'embedding personnalisés pour des domaines spécifiques.
• Bibliothèques NLP : Des bibliothèques comme spaCy et les Transformers de Hugging Face fournissent des modèles pré-entraînés pour l'embedding de texte. Elles peuvent être utilisées pour générer des représentations vectorielles de données textuelles pour des applications de recherche.
• Services de recherche vectorielle basés sur le cloud : Les principaux fournisseurs de cloud offrent des services de recherche vectorielle gérés qui peuvent être intégrés dans des applications. Ces services offrent souvent une infrastructure scalable pour des opérations de recherche vectorielle à grande échelle.
• Moteurs de recherche open-source : Certains moteurs de recherche traditionnels proposent désormais des capacités de recherche vectorielle. Ceux-ci peuvent être utiles pour les organisations cherchant à ajouter la recherche vectorielle à leur infrastructure de recherche existante.

• Moteurs de recherche web : Les principaux moteurs de recherche comme Google ont intégré des techniques de recherche vectorielle pour améliorer la compréhension sémantique des requêtes. Ils utilisent des modèles de réseaux neuronaux pour générer des représentations vectorielles des requêtes et des pages web.
• Recherche E-commerce : Les plateformes de vente en ligne utilisent la recherche vectorielle pour améliorer la découverte de produits, souvent en la combinant avec la recherche par mots-clés pour des résultats optimaux.
• Solutions de recherche d'entreprise : De nombreuses plateformes de recherche d'entreprise offrent désormais des capacités de recherche vectorielle. Ces solutions utilisent souvent des approches hybrides, combinant la recherche vectorielle avec des méthodes de recherche traditionnelles.
• Systèmes de gestion de bases de données : Certains systèmes de gestion de bases de données relationnelles ont commencé à intégrer des capacités de recherche vectorielle, permettant des recherches de similarité en parallèle avec des requêtes SQL traditionnelles. Cette intégration permet d'interroger de manière flexible des données structurées et non structurées au sein du même système.
• Plateformes de données cloud : Les fournisseurs de cloud offrent de plus en plus la recherche vectorielle comme partie intégrante de leurs services. Cela permet une intégration fluide des capacités de recherche vectorielle dans les applications et flux de travail basés sur le cloud.

La recherche vectorielle et la représentation vectorielle ont émergé comme une technologie révolutionnaire dans le domaine de la récupération d'information et de l'analyse des données. En représentant les données sous forme de vecteurs de haute dimension, la recherche vectorielle permet des expériences de recherche plus intuitives, sensibles au contexte et riches sémantiquement.

Dans cet article, nous avons exploré les concepts fondamentaux derrière la recherche vectorielle et ses applications dans divers secteurs. Nous avons vu comment la recherche vectorielle excelle dans la compréhension du contexte, le traitement des requêtes multilingues et la recherche de résultats pertinents, même lorsque les correspondances exactes de mots-clés ne sont pas présentes.

Cependant, nous avons également reconnu les exigences computationnelles et la complexité de la gestion des données à haute dimension à grande échelle. C'est là qu' InterSystems IRIS se distingue comme une solution puissante. InterSystems IRIS propose une plateforme unifiée et complète qui intègre de manière fluide les capacités de recherche vectorielle avec les fonctionnalités traditionnelles de gestion des données.
Avantages clés :

• Intégration transparente : Les capacités de recherche vectorielle sont entièrement intégrées dans la plateforme InterSystems IRIS, permettant une combinaison facile avec des requêtes SQL et d'autres tâches de traitement des données.
• Scalabilité : InterSystems IRIS est conçu pour gérer des opérations de recherche vectorielle à grande échelle, avec un support pour l'informatique distribuée pour des performances accrues.
• Flexibilité : Le support de diverses techniques d'embedding et de mesures de distance rend InterSystems IRIS polyvalent pour différentes applications de recherche vectorielle.
• Intégration avancée de NLP : InterSystems IRIS peut être combiné avec des techniques de traitement du langage naturel sophistiquées pour améliorer la compréhension des requêtes et la pertinence des résultats.
• Personnalisation spécifique au domaine : La plateforme prend en charge des modèles d'embedding personnalisés, permettant des solutions adaptées dans des secteurs spécialisés comme la santé ou la finance.
• Gestion unifiée des données : InterSystems IRIS élimine le besoin de systèmes distincts, réduisant ainsi la complexité et les risques d'incohérences dans les données.

En tirant parti de ces avantages, InterSystems IRIS permet aux entreprises de capitaliser sur la puissance de la recherche vectorielle tout en maintenant une gestion des données optimale, simplifiée et évolutive.