Les bases de données vectorielles permettent aux organisations de traiter plus efficacement les données non structurées. Avec la prolifération de l’IA générative et des grands modèles de langage (LLM), l’importance de la gestion des données non structurées n’a jamais été aussi prononcée.
La base de données vectorielle expliquée
Les bases de données vectorielles sont spécialisées dans le stockage et la recherche de données non structurées par le biais d’encastrements vectoriels. Ces bases de données sont plus performantes dans les recherches de similarité, en utilisant des algorithmes tels que le plus proche voisin approximatif (ANN) pour organiser les points de données en fonction des relations spatiales. Cette disposition permet d’identifier rapidement les points de données les plus proches dans de vastes ensembles de données, une fonction importante dans diverses applications.
L’une des utilisations les plus courantes des bases de données vectorielles est la création de systèmes de recommandation. Grâce à l’intégration de vecteurs, ces systèmes font des recommandations basées sur la similarité entre les préférences des utilisateurs et les données historiques. Les chatbots sont également améliorés par les bases de données vectorielles. Ils utilisent des représentations vectorielles du texte pour comprendre et générer des réponses semblables à celles des humains, rendant ainsi les conversations plus naturelles et tenant compte du contexte.
Les bases de données vectorielles traitent des problèmes d’hallucination dans les grands modèles linguistiques. Les modèles, tels que le GPT-3, génèrent du texte sur la base de modèles dans les données sur lesquelles ils ont été formés. Bien que cela soit exceptionnel, ces modèles peuvent produire des informations plausibles mais incorrectes. Les bases de données vectorielles peuvent aider à valider le contenu généré en vérifiant sa similarité avec des sources dignes de confiance, ce qui rend le contenu généré par le LLM plus fiable.
Comparaison avec d’autres technologies de recherche vectorielle
Bibliothèques de recherche vectorielle : Ces bibliothèques, comme FAISS, fournissent une collection d’algorithmes spécifiquement conçus pour la recherche vectorielle, mais elles peuvent manquer des fonctionnalités de base d’un système de base de données. Bien qu’ils soient efficaces pour la recherche et l’extraction de vecteurs, ils ne sont pas adaptés à la gestion de grands ensembles de données ou à l’exécution de requêtes complexes.
Bases de données vectorielles légères : Construites au-dessus des bibliothèques de recherche vectorielle, les bases de données vectorielles légères, telles que Chroma, sont relativement faciles à déployer, mais elles ont tendance à être limitées en termes d’évolutivité et de performances, ce qui les rend adaptées aux applications à petite échelle.
Plugins de recherche vectorielle : Certaines bases de données traditionnelles, comme Elasticsearch et Pgvector, offrent des fonctionnalités de recherche vectorielle par le biais de plugins. Bien que cette approche soit pratique, elle peut avoir un impact sur les performances et l’évolutivité car l’architecture de la base de données traditionnelle n’est pas optimisée pour les opérations vectorielles.
Bases de données vectorielles conçues à cet effet : La catégorie la plus avancée, les bases de données vectorielles spécifiques comme Milvus, sont spécialement conçues pour la recherche vectorielle. Ils offrent plusieurs avantages, notamment l’informatique distribuée, un stockage efficace, des capacités de reprise après sinistre et la persistance des données. Ces bases de données sont bien adaptées pour répondre aux exigences des applications modernes qui s’appuient fortement sur des recherches de similarités vectorielles.
Évaluation d’une base de données vectorielles
Lorsque vous envisagez d’adopter une base de données vectorielle pour votre organisation, il est important d’évaluer plusieurs aspects clés afin qu’elle réponde aux besoins spécifiques de l’organisation :
Évolutivité : Évaluez si la base de données prend en charge l’évolutivité horizontale, qui permet d’ajouter des nœuds au système au fur et à mesure que vos données augmentent. Pensez également aux mécanismes d’équilibrage de la charge et à la prise en charge de répliques multiples pour garantir une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
Fonctionnalité : Recherchez des fonctionnalités orientées base de données telles que la capture des données de changement (CDC), la prise en charge de la multi-location, les groupes de ressources et le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC). Ces fonctions sont importantes pour la gestion et la sécurisation de vos données. Les organisations doivent également prendre en compte les caractéristiques vectorielles, en particulier la capacité de la base de données à prendre en charge plusieurs types d’index. Le fait de disposer d’index basés à la fois sur le disque et sur le GPU peut avoir un impact significatif sur l’efficacité des recherches vectorielles.
Performance : L’évaluation des performances devrait être la partie principale de toute évaluation. L’accent est mis sur la capacité de la base de données à effectuer des recherches approximatives de manière efficace. Mesurer des paramètres tels que les requêtes par seconde (QPS), la latence et le taux de rappel. Des outils d’analyse comparative tels que ANN-Benchmark et VectorDBBench peuvent vous aider à réaliser une évaluation complète et à prendre des décisions éclairées en fonction de vos exigences en matière de performances.
