L’intelligence artificielle générative transforme les modes de stockage et d’exploitation des données. Les modèles basés sur l’IA et l’analytique nécessitent des ensembles de données diversifiés et complexes. Par exemple, pour entraîner un modèle capable de générer du texte, des images ou des vidéos de haute qualité, il est nécessaire de traiter non seulement des données structurées, comme les bases de données traditionnelles, mais aussi des données non structurées, telles que des images, des vidéos, de l’audio, et des documents.
Les bases de données traditionnelles, conçues principalement pour des données structurées, comme les tables, ne sont pas adaptées lorsqu’il s’agit de gérer ces types de données non structurées. Les recherches de données dans ces bases, qui reposent souvent sur des correspondances exactes (par exemple, retrouver une ligne correspondant exactement à une requête SQL), ne sont pas adaptées aux besoins des modèles d’IA générative, qui opèrent dans des espaces multidimensionnels où la prise en compte des analogies est plus importante que les correspondances exactes.
Un outil essentiel pour les applications d’IA générative
Les bases de données vectorielles excellent dans l’exécution de recherches de similarité, permettant l’identification de modèles basés sur la signification sémantique plutôt que sur des correspondances exactes. Cette capacité est essentielle pour les applications de GenAI, qui reposent sur la compréhension du contexte, telles que le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Leurs API sont prévues pour fonctionner avec les principales bibliothèques et frameworks d’IA, prenant en charge des tâches telles que l’apprentissage de modèles et l’extraction de caractéristiques.Ces bases de données permettent des recherches de similarité extrêmement rapides, ce qui est essentiel pour les applications d’IA générative. Par conséquent, de plus en plus de bases de données traditionnelles intègrent des fonctionnalités vectorielles pour répondre à la demande croissante.
Par exemple, MongoDB et PostgreSQL ont introduit des fonctionnalités pour gérer et interroger des vecteurs tout en continuant à proposer des fonctionnalités pour des données structurées et non structurées. Cela permet aux entreprises de bénéficier d’une plateforme unifiée pour gérer divers types de données sans avoir à se spécialiser dans une seule technologie.
Exploiter des données complexes
D’après une analyse de Forrester, « les cas d’utilisation des bases de données vectorielles se multiplient » avec l’explosion de l’intérêt pour les modèles exploitant des données complexes et à haute dimensionnalité (en particulier les applications d’IA générative). De fait, les bases de données vectorielles attirent de plus en plus d’attention, et une pléthore de nouveaux cas d’utilisation émergents.« Bien que les cas d’utilisation de la génération augmentée par récupération (RAG) dominent actuellement, il est probable que des cas d’utilisation non-RAG, tels que la détection de fraude, les moteurs de recommandation, la détection d’anomalies, ainsi que l’analyse de vidéos et de documents, deviennent plus répandus dans les années à venir ». En attendant, les cas d’utilisation les plus courants des bases de données vectorielles intègrent plusieurs fonctions.
RAG ou la génération augmentée de récupération
La RAG n’est rien d’autre qu’un enrichissement contextuel. Les bases de données vectorielles sont efficaces pour fournir des données enrichies afin d’extraire des réponses plus perspicaces et contextuellement pertinentes de la part des modèles d’IA générative. La RAG s’appuie sur un corpus de données d’entreprise, souvent stocké sous forme de vecteurs, pour optimiser la récupération d’informations pertinentes à partir de modèles de langage de grande taille ou d’autres modèles de base.Recherche de similarité d’images
Les bases de données vectorielles excellent dans le stockage efficace des images sous forme de vecteurs, permettant des recherches fluides d’images visuellement similaires. Cette capacité améliore considérablement l’efficacité du processus de récupération d’images, soutenant des applications telles que les recommandations de produits personnalisées, la gestion de contenu multimédia et la découverte de contenu.Optimisation des moteurs de recommandation
Une base de données vectorielle peut considérablement améliorer les recommandations aux clients en analysant l’historique d’achats, l’activité de navigation et les préférences d’utilisateurs similaires. Elle peut générer des recommandations en utilisant des algorithmes de recherche de similarité avancés pour identifier des motifs et des relations au sein d’espaces de données à haute dimensionnalité, permettant ainsi la récupération de contenu correspondant de près aux préférences des utilisateurs. Ces recommandations sont générées en comparant les représentations vectorielles de divers ensembles de données pour déterminer leur similarité et leur pertinence.Personnalisation de l’expérience client (CX)
Les entreprises peuvent proposer des interactions avec les utilisateurs plus personnalisées et pertinentes en exploitant les données des clients dans des contextes plus larges que les simples transactions et commandes (par exemple, l’âge, le revenu, la localisation et le comportement d’achat, les préférences déclarées, les interactions antérieures, les avis).Détection d’anomalies
Les bases de données vectorielles proposent une solution efficace pour détecter les anomalies dans les données en analysant les écarts par rapport aux normes attendues et en fournissant des recommandations. Les primo-adopteurs utilisent cette capacité pour découvrir de nouvelles perspectives dans les domaines de la cybersécurité, de l’intelligence client, de la qualité des données, de l’analyse financière et de l’analyse des objets connectés (IoT).« À mesure que ce cas d’utilisation évolue, nous prévoyons des avancées significatives dans la détection des anomalies au sein des données d’entreprise, avec l’identification automatique de schémas de données irréguliers, ce qui stimulera encore l’innovation dans ce domaine », affirment les rédacteurs de l’analyse.
Moteurs de recherche
Un nombre croissant de produits de recherche intègrent désormais la recherche vectorielle comme une fonctionnalité essentielle. Les bases de données vectorielles permettent à ces moteurs de recherche de stocker des documents sous forme de vecteurs, permettant ainsi des recherches basées sur le sens et le contexte plutôt que sur des mots-clés. Cela améliore considérablement la précision des recherches, garantissant la récupération de contenu plus pertinent et adapté aux besoins des utilisateurs.Détection de fraude
En analysant les données en temps réel et en identifiant des motifs complexes indicatifs d’activités frauduleuses, les bases de données vectorielles jouent un rôle crucial dans les systèmes de détection de fraude. À mesure que la fraude devient de plus en plus sophistiquée, les bases de données vectorielles offrent une méthode avancée de stockage et de recherche rapide de motifs complexes. Cette approche proactive aide à prévenir les fraudes, à identifier les comportements suspects et à signaler les transactions douteuses.« Toutefois, estiment les rédacteurs, bien que les bases de données vectorielles représentent une technologie de pointe, leurs écosystèmes et leurs outils sont encore naissants et en pleine évolution. Ce paysage dynamique peut rendre difficile la recherche de la solution vectorielle optimale pour répondre à vos besoins. En outre, la robustesse des cadres d’évolutivité et de sécurité haut de gamme reste largement à prouver. Bien que les bases de données vectorielles soient essentielles au succès des applications d’IA, il est impératif de procéder à des tests approfondis avant de procéder à un déploiement opérationnel, afin de garantir la compatibilité, la fiabilité et les performances pour vos cas d’utilisation. »
