Les 5 meilleures bases de données vectorielles

Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?

Les vecteurs ont besoin d'un nouveau type de base de données(Source de l'image)

Une base de données vectorielle est un type particulier de base de données qui enregistre des informations sous la forme de vecteurs multidimensionnels représentant certaines caractéristiques ou qualités.

Le nombre de dimensions dans chaque vecteur peut varier considérablement, de quelques unes à plusieurs milliers, en fonction de la complexité et du niveau de détail des données. Ces données, qui peuvent inclure du texte, des images, du son et de la vidéo, sont transformées en vecteurs à l'aide de divers processus tels que des modèles d'apprentissage automatique, des enchâssements de mots ou des techniques d'extraction de caractéristiques.

Le principal avantage d'une base de données vectorielle est sa capacité à localiser et à extraire rapidement et précisément des données en fonction de leur proximité ou de leur ressemblance vectorielle. Cela permet d'effectuer des recherches fondées sur la pertinence sémantique ou contextuelle plutôt que de s'appuyer uniquement sur des correspondances exactes ou des critères définis, comme c'est le cas dans les bases de données conventionnelles.

Par exemple, avec une base de données vectorielle, vous pouvez :

• Recherchez des chansons qui entrent en résonance avec un air particulier sur la base de la mélodie et du rythme.
• Découvrez des articles dont le thème et la perspective correspondent à ceux d'un autre article.
• Identifiez les gadgets qui reflètent les caractéristiques et les critiques d'un certain appareil.

Comment fonctionne une base de données vectorielle ?

Comment fonctionne une base de données vectorielle ? (Image Source)

Les bases de données traditionnelles stockent des données simples, telles que des mots et des chiffres, sous forme de tableaux. Les bases de données vectorielles, quant à elles, travaillent avec des données complexes appelées vecteurs et utilisent des méthodes de recherche uniques.

Alors que les bases de données classiques recherchent des correspondances exactes, les bases de données vectorielles recherchent la correspondance la plus proche en utilisant des mesures de similarité spécifiques.

Les bases de données vectorielles utilisent des techniques de recherche spéciales connues sous le nom de recherche par approximation du plus proche voisin (ANN), qui comprend des méthodes telles que le hachage et les recherches basées sur les graphes.

Pour bien comprendre le fonctionnement des bases de données vectorielles et leur différence par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles comme SQL, il faut d'abord comprendre le concept d'enchâssement.

Les données non structurées, telles que le texte, les images et le son, n'ont pas de format prédéfini, ce qui pose des problèmes aux bases de données traditionnelles. Pour exploiter ces données dans des applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, elles sont transformées en représentations numériques à l'aide d'encastrements.

L'intégration revient à donner à chaque élément, qu'il s'agisse d'un mot, d'une image ou d'autre chose, un code unique qui en capture la signification ou l'essence. Ce code permet aux ordinateurs de comprendre et de comparer ces éléments de manière plus efficace et significative. Il s'agit de transformer un livre complexe en un bref résumé qui en reprend les points essentiels.

Ce processus d'intégration est généralement réalisé à l'aide d'un type particulier de réseau neuronal conçu pour cette tâche. Par exemple, les encastrements de mots convertissent les mots en vecteurs de manière à ce que les mots ayant des significations similaires soient plus proches dans l'espace vectoriel.

Cette transformation permet aux algorithmes de comprendre les relations et les similitudes entre les éléments.

Essentiellement, les embeddings servent de pont, convertissant les données non numériques en une forme avec laquelle les modèles d'apprentissage automatique peuvent travailler, ce qui leur permet de discerner des modèles et des relations dans les données de manière plus efficace.

Embeddings utilise un modèle d'apprentissage profond pour convertir des données non structurées en vecteurs(Source de l'image).

Exemples de bases de données vectorielles

Cas d'utilisation des bases de données vectorielles dans les applications de gestion du cycle de vie(Source d'image)

Les bases de données vectorielles, avec leurs capacités uniques, se taillent des niches dans une multitude d'industries en raison de leur efficacité dans la mise en œuvre de la "recherche de similarité". Voici un aperçu plus approfondi de leurs diverses applications :

1. Améliorer l'expérience de la vente au détail

Dans le secteur très dynamique de la vente au détail, les bases de données vectorielles modifient la façon dont les consommateurs font leurs achats. Ils permettent de créer des systèmes de recommandation avancés, offrant des expériences d'achat personnalisées. Par exemple, un acheteur en ligne peut recevoir des suggestions de produits non seulement sur la base de ses achats antérieurs, mais aussi en analysant les similitudes entre les attributs des produits, le comportement de l'utilisateur et ses préférences.

2. Analyse des données financières

Le secteur financier est inondé de modèles et de tendances complexes. Les bases de données vectorielles excellent dans l'analyse de ces données denses, aidant les analystes financiers à détecter des modèles cruciaux pour les stratégies d'investissement. En reconnaissant les similitudes ou les écarts subtils, ils peuvent prévoir les mouvements du marché et élaborer des plans d'investissement plus éclairés.

3. Soins de santé

Dans le domaine des soins de santé, la personnalisation est primordiale. En analysant les séquences génomiques, les bases de données vectorielles permettent de mieux adapter les traitements médicaux, en veillant à ce que les solutions médicales correspondent plus étroitement à la constitution génétique individuelle.

4. Améliorer les applications de traitement du langage naturel (NLP)

Le monde numérique connaît une explosion des chatbots et des assistants virtuels. Ces entités pilotées par l'IA s'appuient fortement sur la compréhension du langage humain. En convertissant de vastes données textuelles en vecteurs, ces systèmes peuvent comprendre et répondre avec plus de précision aux requêtes humaines. Par exemple, des entreprises comme Talkmap utilisent la compréhension du langage naturel en temps réel, ce qui permet des interactions plus fluides entre le client et l'agent.

5. Analyse des médias

Qu'il s'agisse de scanners médicaux ou de séquences de surveillance, la capacité à comparer et à comprendre les images avec précision est cruciale. Les bases de données vectorielles simplifient ce processus en se concentrant sur les caractéristiques essentielles des images, en filtrant le bruit et les distorsions. Par exemple, dans le domaine de la gestion du trafic, les images des flux vidéo peuvent être rapidement analysées afin d'optimiser la circulation et de renforcer la sécurité publique.

6. Détection des anomalies

Il est tout aussi essentiel de repérer les valeurs aberrantes que les similitudes. En particulier dans des secteurs comme la finance et la sécurité, la détection d'anomalies peut permettre de prévenir la fraude ou d'anticiper une violation potentielle de la sécurité. Les bases de données vectorielles offrent des capacités accrues dans ce domaine, rendant le processus de détection plus rapide et plus précis.

Caractéristiques d'une bonne base de données vectorielles

Les bases de données vectorielles sont devenues des outils puissants pour naviguer sur le vaste terrain des données non structurées, telles que les images, les vidéos et les textes, sans dépendre fortement des étiquettes ou des balises générées par l'homme. Leurs capacités, lorsqu'elles sont intégrées à des modèles d'apprentissage automatique avancés, ont le potentiel de révolutionner de nombreux secteurs, du commerce électronique aux produits pharmaceutiques. Voici quelques-unes des caractéristiques qui font que les bases de données vectorielles changent la donne :

1. Évolutivité et adaptabilité

Une base de données vectorielles robuste garantit qu'au fur et à mesure que les données augmentent - atteignant des millions, voire des milliards d'éléments - elles peuvent être facilement mises à l'échelle sur plusieurs nœuds. Les meilleures bases de données vectorielles sont adaptables, ce qui permet aux utilisateurs de régler le système en fonction des variations du taux d'insertion, du taux d'interrogation et du matériel sous-jacent.

2. Support multi-utilisateurs et confidentialité des données

La prise en charge de plusieurs utilisateurs est une attente standard pour les bases de données. Cependant, la création d'une nouvelle base de données vectorielle pour chaque utilisateur n'est pas efficace. Les bases de données vectorielles privilégient l'isolation des données, garantissant que toute modification apportée à une collection de données reste invisible pour les autres, à moins qu'elle ne soit partagée intentionnellement par le propriétaire. Cela permet non seulement de prendre en charge la multi-location, mais aussi de garantir la confidentialité et la sécurité des données.

3. Suite complète d'API

Une base de données authentique et efficace offre un ensemble complet d'API et de SDK. Cela garantit que le système peut interagir avec diverses applications et qu'il peut être géré efficacement. Les principales bases de données vectorielles, comme Pinecone, fournissent des SDK dans différents langages de programmation tels que Python, Node, Go et Java, ce qui garantit la flexibilité du développement et de la gestion.

4. Interfaces conviviales

Les interfaces conviviales des bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel dans la réduction de la courbe d'apprentissage associée aux nouvelles technologies. Ces interfaces offrent une vue d'ensemble visuelle, une navigation aisée et l'accès à des fonctions qui pourraient autrement rester dans l'ombre.

5 des meilleures bases de données vectorielles en 2023

La liste n'est pas classée dans un ordre particulier - chacun d'entre eux présente un grand nombre des qualités décrites dans la section ci-dessus.

1. Chroma

Construire des applications LLM en utilisant ChromaDB(Source de l'image)

Chroma est la base de données open-source sur l'intégration. Chroma facilite la création d'applications LLM en rendant les connaissances, les faits et les compétences accessibles aux LLM. Comme nous l'expliquons dans notre tutoriel sur Chroma DB, vous pouvez facilement gérer des documents textuels, convertir du texte en embeddings et effectuer des recherches de similarités.

Caractéristiques principales :

• Riche en fonctionnalités : requêtes, filtrage, estimations de densité, et bien d'autres fonctionnalités.
• LangChain (Python et JavScript), LlamaIndex, support disponible
• La même API qui s'exécute dans le bloc-notes Python passe à l'échelle du cluster de production.

2. Pomme de pin

Base de données vectorielles sur les pommes de pin(Source de l'image)

Pinecone est une plateforme de base de données vectorielles gérée qui a été spécialement conçue pour relever les défis uniques associés aux données de haute dimension. Doté de capacités d'indexation et de recherche de pointe, Pinecone permet aux ingénieurs et aux scientifiques des données de construire et de mettre en œuvre des applications d'apprentissage automatique à grande échelle qui traitent et analysent efficacement des données de haute dimension. Les principales caractéristiques de Pinecone sont les suivantes :

• Service entièrement géré
• Hautement modulable
• Ingestion de données en temps réel
• Recherche à faible latence
• Intégration avec LangChain

Pour en savoir plus sur Pinecone, consultez le tutoriel Mastering Vector Databases with Pinecone de Moez Ali sur Data Camp.

3. Weaviate

Architecture de la base de données vectorielle Weaviate(Source de l'image)

Weaviate est une base de données vectorielles open-source. Il vous permet de stocker des objets de données et des embeddings vectoriels issus de vos modèles ML préférés et de les faire évoluer de manière transparente vers des milliards d'objets de données. Voici quelques-unes des principales caractéristiques de Weaviate :

• La vitesse. Weaviate peut rapidement rechercher dix voisins les plus proches parmi des millions d'objets en seulement quelques millisecondes.
• Flexibilité. Avec Weaviate, vous pouvez vectoriser les données lors de l'importation ou télécharger vos propres données, en utilisant des modules qui s'intègrent à des plateformes comme OpenAI, Cohere, HuggingFace, et bien d'autres.
• Prêt pour la production. Du prototype à la production à grande échelle, Weaviate met l'accent sur l'évolutivité, la réplication et la sécurité.
• Au-delà de la recherche : Outre les recherches vectorielles rapides, Weaviate propose des recommandations, des résumés et des intégrations de cadres de recherche neuronale.

Si vous souhaitez en savoir plus sur Weaviate, consultez notre webinaire Vector Databases for Data Science with Weaviate in Python sur DataCamp.

4. Faiss

Faiss est une bibliothèque open-source pour la recherche vectorielle créée par Facebook(Image Source)

Faiss est une bibliothèque open-source pour la recherche rapide de similarités et le regroupement de vecteurs denses. Il héberge des algorithmes capables d'effectuer des recherches dans des ensembles de vecteurs de différentes tailles, même ceux qui peuvent dépasser la capacité de la mémoire vive. En outre, Faiss propose un code auxiliaire pour l'évaluation et l'ajustement des paramètres.

Bien qu'il soit principalement codé en C++, il supporte entièrement l'intégration de Python/NumPy. Certains de ses algorithmes clés sont également disponibles pour une exécution sur GPU. Le développement principal de Faiss est entrepris par le groupe de recherche sur l'IA fondamentale de Meta.

5. Qdrant

Base de données vectorielles Qdrant(Source de l'image)

Qdrant est une base de données vectorielles et un outil permettant d'effectuer des recherches de similarités vectorielles. Il fonctionne comme un service API, permettant de rechercher les vecteurs à haute dimension les plus proches. En utilisant Qdrant, vous pouvez transformer les embeddings ou les encodeurs de réseaux neuronaux en applications complètes pour des tâches telles que l'appariement, la recherche, les recommandations, et bien plus encore. Voici quelques caractéristiques clés de Qdrant :

• Polyvalence de l'API. Offre les spécifications de l'OpenAPI v3 et des clients prêts à l'emploi pour différentes langues.
• Vitesse et précision. Utilise un algorithme HNSW personnalisé pour des recherches rapides et précises.
• Filtrage avancé. Permet de filtrer les résultats en fonction des charges utiles vectorielles associées.
• Divers types de données. Prend en charge les correspondances de chaînes, les plages numériques, les géolocalisations, etc.
• Évolutivité. Conception "cloud-native" avec des capacités d'extension horizontale.
• Efficacité. Rust intégré, optimisant l'utilisation des ressources grâce à une planification dynamique des requêtes.

L'essor de l'IA et l'impact de la base de données vectorielle

Les bases de données vectorielles sont spécialisées dans le stockage de vecteurs à haute dimension, ce qui permet des recherches de similarités rapides et précises. Comme les modèles d'intelligence artificielle, en particulier ceux du domaine du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur, génèrent et utilisent ces vecteurs, le besoin de systèmes de stockage et de récupération efficaces est devenu primordial. C'est là que les bases de données vectorielles entrent en jeu, en fournissant un environnement hautement optimisé pour ces applications basées sur l'IA.

L'émergence de grands modèles linguistiques (LLM) tels que le GPT-3 est un excellent exemple de cette relation entre l'IA et les bases de données vectorielles.

Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer des textes de type humain en traitant de grandes quantités de données et en les transformant en vecteurs à haute dimension. A

es applications basées sur le modèle GPT-3 et d'autres modèles similaires s'appuient fortement sur des bases de données vectorielles pour gérer et interroger ces vecteurs de manière efficace. La raison de cette confiance réside dans le volume et la complexité des données que ces modèles traitent. Par exemple, le GPT-3, avec ses 175 milliards de paramètres, produit une énorme quantité de données vectorisées, que les bases de données conventionnelles ont du mal à traiter efficacement.

Conclusion

Le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique souligne le caractère indispensable des bases de données vectorielles dans le monde actuel centré sur les données. Ces bases de données, avec leur capacité unique à stocker, rechercher et analyser des vecteurs de données multidimensionnels, s'avèrent essentielles pour alimenter les applications basées sur l'IA, des systèmes de recommandation à l'analyse génomique.

Nous avons récemment vu apparaître un nombre impressionnant de bases de données vectorielles, telles que Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss et Qdrant, chacune offrant des capacités et des innovations distinctes. À mesure que l'IA poursuit son ascension, le rôle des bases de données vectorielles dans l'élaboration de l'avenir de la recherche, du traitement et de l'analyse des données va sans aucun doute s'accroître, promettant des solutions plus sophistiquées, plus efficaces et plus personnalisées dans divers secteurs.

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