Introduction aux bases de données vectorielles et introduction à 5 projets open source couramment utilisés

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, il existe une grande quantité de données qui doivent être traitées efficacement. À mesure que nous approfondissons les applications de l’IA telles que la reconnaissance d’images, la recherche vocale ou les moteurs de recommandation, la nature des données devient plus complexe. C'est là que les bases de données vectorielles entrent en jeu. Contrairement aux bases de données traditionnelles, qui stockent des valeurs scalaires, les bases de données vectorielles sont spécifiquement conçues pour gérer des points de données multidimensionnels (souvent appelés vecteurs). Ces vecteurs représentent des données dans plusieurs dimensions et peuvent être considérés comme des flèches pointant vers des directions et des tailles spécifiques dans l'espace.

Alors que l’ère numérique nous propulse dans une ère dominée par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, les bases de données vectorielles sont devenues un outil indispensable pour stocker, rechercher et analyser des vecteurs de données de grande dimension. Cet article vise à fournir une introduction complète aux bases de données vectorielles et à présenter les meilleures bases de données vectorielles disponibles en 2023.

Qu'est-ce qu'une base de données vectorielles

Une base de données vectorielles est un type spécial de base de données qui stocke des informations sous forme de vecteurs multidimensionnels. En fonction de la complexité et du détail des données, le nombre de dimensions de chaque vecteur varie considérablement, de quelques à plusieurs milliers. Ces données peuvent inclure du texte, des images, de l'audio et de la vidéo, qui sont convertis en vecteurs à l'aide de divers processus tels que des modèles d'apprentissage automatique, des intégrations de mots ou des techniques d'extraction de fonctionnalités.

Le principal avantage d’une base de données vectorielles est sa capacité à localiser et à récupérer rapidement et précisément des données en fonction de leur proximité ou similarité vectorielle. Cela permet des recherches basées sur la pertinence sémantique ou contextuelle, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des correspondances exactes ou des critères définis comme dans les bases de données traditionnelles.

Comment fonctionnent les bases de données vectorielles

Les bases de données traditionnelles stockent des données simples sous forme de tableau, tandis que les bases de données vectorielles traitent des données complexes appelées vecteurs et utilisent des méthodes de recherche uniques.

Les bases de données classiques recherchent des correspondances exactes de données, tandis que les bases de données vectorielles utilisent une mesure de similarité spécifique pour trouver la correspondance la plus proche. Les bases de données vectorielles utilisent une technique de recherche spéciale appelée recherche du voisin le plus proche, qui inclut des méthodes telles que le hachage et la recherche basée sur des graphiques.

Pour vraiment comprendre comment fonctionne une base de données vectorielle et en quoi elle diffère des bases de données relationnelles traditionnelles telles que SQL, nous devons d'abord comprendre le concept d'intégration.

Les données non structurées telles que le texte, les images et l'audio manquent de formats prédéfinis, ce qui crée des défis pour les bases de données traditionnelles. Afin d'exploiter ces données dans les applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, nous devons les convertir en représentation numérique à l'aide d'intégrations.

L'intégration revient à donner à chaque élément (qu'il s'agisse d'un mot, d'une image ou autre chose) une représentation numérique unique de haute dimension qui capture sa signification ou son essence. Ce numéro aide les ordinateurs à comprendre et à comparer ces éléments de manière plus efficace et plus significative.

Ce processus d'intégration est généralement mis en œuvre à l'aide d'un réseau neuronal spécial conçu pour cette tâche. Par exemple, les intégrations de mots convertissent les mots en vecteurs afin que les mots ayant des significations similaires soient plus proches dans l'espace vectoriel. Cette transformation permet à l'algorithme de comprendre les relations et les similitudes entre les éléments, et les paramètres peuvent être codés pour différentes données, telles que CLIP.

Essentiellement, les intégrations agissent comme un pont pour convertir les données non numériques sous une forme que les modèles d'apprentissage automatique peuvent utiliser, leur permettant d'identifier plus efficacement les modèles et les relations dans les données.

Cas d'utilisation de la base de données vectorielles

La base de données vectorielles est très efficace dans la mise en œuvre de la « recherche de similarité », elle peut donc être utilisée dans certains des scénarios suivants :

Système de recommandation : la base de données vectorielles peut être utilisée pour stocker des vecteurs de caractéristiques des utilisateurs et des éléments afin d'obtenir des recommandations personnalisées. En calculant la similarité, des éléments similaires au comportement ou aux intérêts historiques de l'utilisateur peuvent être trouvés, offrant ainsi une meilleure expérience de recommandation.
Recherche d'images : les images peuvent être représentées sous forme de vecteurs de grande dimension et des bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker et récupérer des données d'images. Les utilisateurs peuvent effectuer des recherches d'images en interrogeant des images similaires, ce qui est utile dans des domaines tels que le commerce électronique, les médias sociaux et la gestion de bibliothèques d'images.
Traitement du langage naturel (NLP) : dans les tâches NLP, la conversion de texte en vecteurs d'intégration est une approche courante. Les bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker des vecteurs d'incorporation de texte pour des tâches telles que la recherche sémantique, l'analyse des sentiments et le regroupement de texte.
Reconnaissance vocale : les fonctionnalités vocales peuvent être représentées sous forme de vecteurs de grande dimension, et des bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker et récupérer des données audio. Ceci est important pour des applications telles que la reconnaissance vocale, l’identification du locuteur et la récupération audio.
Traitement des modèles 3D et des nuages de points : en infographie et en vision par ordinateur, les données des modèles 3D et des nuages de points sont souvent représentées sous forme de vecteurs ou de vecteurs d'intégration. Les bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker et récupérer ces données, prenant en charge des applications telles que la réalité virtuelle, la réalité augmentée et la modélisation 3D.
Cybersécurité : les bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker des données sur le trafic réseau, des vecteurs de signature de logiciels malveillants et des modèles de comportement réseau. Ces bases de données peuvent aider à détecter les activités réseau anormales et les intrusions réseau.
Recherche scientifique : dans le cadre de la recherche scientifique, les chercheurs peuvent utiliser des bases de données vectorielles pour stocker et analyser des données expérimentales à des fins d'exploration de données, de reconnaissance de formes et de comparaison des résultats expérimentaux.
Internet des objets (IoT) : les appareils IoT génèrent de grandes quantités de données, notamment des données de capteurs et des informations sur l'état des appareils. Les bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker et récupérer ces données afin de prendre en charge des applications telles que les villes intelligentes, les maisons intelligentes et l'automatisation industrielle.
Soins de santé : dans le domaine médical, les bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker les dossiers médicaux des patients, les images médicales et les données de séquences génétiques. Cela aide les professionnels de la santé dans le diagnostic des maladies, le développement de médicaments et le traitement personnalisé.

5 bases de données vectorielles courantes en 2023

Cette liste n'est pas classée dans un ordre particulier.

1、Chrome

Chroma est une base de données d'intégration open source. Facilite la création d'applications LLM en fournissant à LLM des connaissances, des faits et des compétences enfichables qui peuvent facilement gérer des documents texte, convertir du texte en intégrations et effectuer des recherches de similarité.

caractéristique principale:

Riche en fonctionnalités : interrogation, filtrage, estimation de la densité et bien d'autres fonctions
LangChain (Python et javascript), LlamaIndex sont pris en charge
La même API exécutée dans un notebook Python s'adapte à un cluster de production

2. Pomme de pin

Pinecone est une plateforme pouvant héberger des bases de données vectorielles. En d’autres termes, il y a une société commerciale derrière cela et un plan d’utilisation gratuit. Les principales caractéristiques de Pinecone incluent :

Prend en charge les services entièrement gérés
Très évolutif
Ingestion de données en temps réel
Recherche à faible latence
Intégrer avec LangChain

3、Weaviate

Weaviate est une base de données vectorielles open source. Il s'adapte de manière transparente à des milliards d'objets de données. Certaines des fonctionnalités clés de Weaviate sont :

Vitesse : Weaviate peut rechercher rapidement les 10 voisins les plus proches parmi des millions d'objets en millisecondes.
Flexibilité : avec Weaviate, vous pouvez vectoriser vos données lors de l'importation ou du téléchargement des vôtres, en profitant de modules intégrés à des plateformes telles que OpenAI, Cohere, HuggingFace, etc.
Déploiement rapide : du prototype à la production de masse, Weaviate met l'accent sur l'évolutivité, la réplication et la sécurité.
Extensions de recherche : en plus de la recherche vectorielle rapide, Weaviate propose des recommandations, un résumé et une intégration de cadre de recherche neuronale.

4、Faites

Faiss est une bibliothèque open source permettant une recherche rapide de similitudes et de regroupement de vecteurs denses. Il contient des algorithmes capables de rechercher dans des ensembles vectoriels de tailles variables, même ceux qui dépassent la capacité de la mémoire. Ce Faiss fournit également un code auxiliaire pour évaluer et ajuster les paramètres.

Bien qu'il soit principalement écrit en C++, il prend entièrement en charge l'intégration Python/NumPy. Certains de ses algorithmes clés sont également disponibles pour l’exécution GPU. Le principal travail de développement de Faiss est entrepris par le groupe de recherche fondamentale en intelligence artificielle de Meta.

5、Quadrant

Qdrant peut être exécuté en tant que service API et prend en charge la recherche du vecteur de grande dimension le plus proche. Avec Qdrant, les intégrations ou les encodeurs de réseaux neuronaux peuvent être transformés en applications pour des tâches telles que la correspondance, la recherche, les recommandations, etc. Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Qdrant :

API universelle : fournit des spécifications OpenAPI v3 et des clients prêts à l'emploi dans différentes langues.
Vitesse et précision : utilisez l'algorithme HNSW personnalisé pour des recherches rapides et précises.
Méthodes de filtrage avancées : permet de filtrer les résultats en fonction des charges utiles des vecteurs de corrélation.
Différents types de données : prend en charge la correspondance de chaînes, les plages de numéros, la géolocalisation, etc.
Évolutivité : conception cloud native avec capacités de mise à l'échelle horizontale.
Efficacité : Rust intégré optimise l'utilisation des ressources grâce à la planification dynamique des requêtes.

Résumer

Les développements continus dans les domaines de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique soulignent le caractère indispensable des bases de données vectorielles dans le monde actuel centré sur les données. Grâce à leur capacité unique à stocker, rechercher et analyser des vecteurs de données multidimensionnels, ces bases de données jouent un rôle important dans le pilotage des applications basées sur l'IA, des systèmes de recommandation à l'analyse génomique.

Nous avons introduit 5 bases de données vectorielles couramment utilisées telles que Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss et Qdrant, chacune offrant des fonctionnalités et des innovations uniques. À mesure que l’intelligence artificielle continue de se développer, les bases de données vectorielles joueront sans aucun doute un rôle croissant dans l’avenir de la récupération, du traitement et de l’analyse des données, promettant des solutions plus complexes, efficaces et personnalisées dans divers domaines.

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Auteur : Moez Ali