Comment votre entreprise devrait utiliser des bases de données vectorielles pour ses applications LLM - AI&YOU #54

La statistique/le fait de la semaine : Stat/Fact de la semaine : Au cours des trois prochaines années, 45,9% des entreprises visent à donner la priorité à la mise à l'échelle des applications d'IA et de ML. Au cours du prochain exercice, 56,8% prévoient une augmentation à deux chiffres de leur chiffre d'affaires grâce à leurs investissements en IA/ML, tandis que 37% s'attendent à...

Alors que les LLM deviennent de plus en plus sophistiqués et exigeants, les entreprises sont confrontées au défi de stocker et d'extraire efficacement les vastes quantités de données nécessaires à la formation et à l'exploitation de ces modèles. C'est là qu'interviennent les bases de données vectorielles - la clé qui permet d'exploiter tout le potentiel des modèles d'apprentissage et d'exploitation. LLM en entreprise Applications de l'IA.

Dans l'édition de cette semaine d'AI&YOU, nous mettons en lumière des idées tirées de trois blogs que nous avons publiés :

  1. Comment votre entreprise devrait utiliser les bases de données vectorielles pour les applications LLM en 2024

  2. Comment construire une IA d'entreprise évolutive avec des bases de données vectorielles en 2024

  3. 10 stratégies pour adopter les bases de données vectorielles dans votre entreprise

How your enterprise should be using vector database for its LLM apps – AI&YOU #54

Les bases de données vectorielles sont des bases de données spécialisées conçues pour stocker et gérer des données vectorielles à haute dimension. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui stockent les données sous forme de lignes et de colonnes, les bases de données vectorielles représentent les données sous forme de vecteurs numériques dans un espace vectoriel.

Chaque point de données, tel qu'un document textuel ou une image, est converti en une représentation vectorielle - une représentation numérique dense et de longueur fixe qui capture la signification sémantique des données.

Fonctionnement des bases de données vectorielles

Au cœur des bases de données vectorielles se trouve le concept d'ancrage vectoriel et d'espace vectoriel. Les encastrements vectoriels sont générés à l'aide de modèles d'apprentissage automatique, tels que word2vec ou BERT, qui apprennent à cartographier les points de données dans un espace vectoriel à haute dimension. Dans cet espace vectoriel, les points de données similaires sont représentés par des vecteurs proches les uns des autres, tandis que les points de données dissemblables sont plus éloignés les uns des autres.

Les bases de données vectorielles permettent des opérations efficaces de recherche de similarité et de recherche du plus proche voisin. Lorsqu'un vecteur d'interrogation est fourni, la base de données peut rapidement trouver les vecteurs les plus similaires dans l'espace vectoriel en utilisant des mesures de distance telles que la similarité cosinusoïdale ou la distance euclidienne. Cela permet une récupération rapide et précise des données pertinentes basées sur la similarité sémantique plutôt que sur des correspondances exactes de mots-clés.

Avantages de l'utilisation de bases de données vectorielles pour les applications LLM

Les bases de données vectorielles offrent plusieurs avantages clés par rapport aux bases de données traditionnelles lorsqu'il s'agit de soutenir les applications LLM :

  1. Recherche sémantique : Les bases de données vectorielles permettent une recherche sémantique, ce qui permet aux LLM d'extraire des informations en fonction du sens et du contexte de la requête plutôt que de s'appuyer sur des correspondances exactes entre les mots-clés.

  2. Évolutivité : Les bases de données vectorielles sont conçues pour traiter efficacement les données vectorielles à grande échelle. Elles peuvent stocker et traiter des millions, voire des milliards de vecteurs à haute dimension.

  3. Des temps de recherche plus rapides : Les algorithmes d'indexation et de recherche spécialisés utilisés par les bases de données vectorielles permettent d'effectuer des requêtes à la vitesse de l'éclair, même sur de grands ensembles de données.

  4. Amélioration de la précision : En tirant parti des informations sémantiques capturées dans les encastrements vectoriels, les bases de données vectorielles peuvent aider les mécanismes d'apprentissage tout au long de la vie à fournir des réponses plus précises et contextuelles aux requêtes des utilisateurs.

Chroma vector DB

LLM et bases de données vectorielles : Une combinaison parfaite pour l'IA d'entreprise

Le succès des LLM dépend fortement de la qualité et de l'accessibilité des données sur lesquelles ils sont formés. C'est là que les bases de données vectorielles entrent en jeu, en fournissant une solution puissante pour le stockage et l'extraction des vastes quantités de données requises par les LLM.

Les LLM sont formés sur des ensembles de données massifs contenant des milliards de mots, ce qui leur permet d'apprendre les subtilités du langage et de développer une compréhension approfondie du contexte et de la signification. Une fois préformés, les LLM peuvent être affinés sur des données spécifiques à un domaine afin de s'adapter à des cas d'utilisation et à des secteurs d'activité particuliers. La qualité et la pertinence de ces données ont un impact direct sur les performances et la précision des LLM dans les applications d'IA d'entreprise.

Défis liés à l'utilisation de bases de données traditionnelles pour le stockage et l'extraction de données relatives à l'apprentissage tout au long de la vie

Les bases de données traditionnelles, telles que les bases de données relationnelles, ne sont pas adaptées au traitement des données non structurées et à haute dimension requises par les LLM. Ces bases de données sont confrontées aux défis suivants :

  1. Évolutivité : Les bases de données traditionnelles sont souvent confrontées à des problèmes de performance lorsqu'elles traitent des ensembles de données à grande échelle, ce qui rend difficile le stockage et l'extraction des quantités massives de données nécessaires à la formation et au fonctionnement du LLM.

  2. Recherche inefficace: La recherche par mots-clés dans les bases de données traditionnelles ne parvient pas à saisir la signification sémantique et le contexte des données, ce qui conduit à des résultats non pertinents ou incomplets lorsqu'ils sont interrogés par des LLM.

  3. Manque de flexibilité : Le schéma rigide des bases de données traditionnelles rend difficile la prise en compte des types de données et des structures diverses et évolutives associées aux LLM.

Comment les bases de données vectorielles surmontent-elles ces difficultés ?

Les bases de données vectorielles sont spécifiquement conçues pour répondre aux limites des bases de données traditionnelles lorsqu'il s'agit de prendre en charge les LLM :

  1. Recherche efficace de similitudes pour l'extraction de données en fonction du contexte : En représentant les données sous forme de vecteurs dans un espace à haute dimension, les bases de données vectorielles permettent une recherche rapide et précise des similarités. Les LLM peuvent récupérer des informations pertinentes basées sur la signification sémantique de la requête, garantissant ainsi des réponses plus appropriées au contexte.

  2. Évolutivité pour le traitement de grands ensembles de données : Les bases de données vectorielles sont conçues pour traiter efficacement des quantités massives de données vectorielles. Elles peuvent s'étendre horizontalement sur plusieurs machines, ce qui permet de stocker et de traiter des milliards d'intégrations vectorielles requises par les LLM.

Identifier les cas d'utilisation des bases de données vectorielles dans vos applications LLM

Before implementing a vector database, it’s crucial to identify the specific use cases where it can provide the most value for your enterprise AI applications.

Recherche sémantique et recherche d'informations est un domaine dans lequel les bases de données vectorielles excellent. En représentant les documents, les images et les autres données sous forme de vecteurs, les LLM peuvent extraire les résultats les plus sémantiquement similaires à l'aide de requêtes en langage naturel, améliorant ainsi la précision et la pertinence des résultats de la recherche.

Génération augmentée de la recherche, ou RAG, est un autre cas d'utilisation clé, dans lequel les LLM peuvent générer des réponses plus précises et contextuelles en intégrant des bases de données vectorielles. Au cours du processus de génération, le LLM extrait les informations pertinentes de la base de données vectorielle en fonction de la requête d'entrée, ce qui améliore la cohérence et l'exactitude factuelle du texte généré.

Systèmes de personnalisation et de recommandation peuvent également bénéficier grandement des bases de données vectorielles. En représentant les préférences des utilisateurs, leurs comportements et les caractéristiques des articles sous forme de vecteurs, les LLM peuvent générer des recommandations très ciblées et des résultats spécifiques à l'utilisateur en calculant la similarité entre les vecteurs de l'utilisateur et de l'article.

Les bases de données vectorielles peuvent également être utilisées pour gestion des connaissances et organisation du contenu. Les entreprises peuvent exploiter les bases de données vectorielles pour organiser et gérer d'importants volumes de données non structurées, en catégorisant et en étiquetant automatiquement le contenu en regroupant les vecteurs similaires, ce qui facilite la découverte et la navigation.

Choisir la base de données vectorielle adaptée à vos besoins

Le choix de la base de données vectorielles appropriée est crucial pour le succès de vos applications d'IA d'entreprise. Lorsque vous évaluez différentes solutions de bases de données vectorielles, prenez en compte les compromis entre les options open-source et propriétaires.

Les bases de données vectorielles open-source offrent flexibilité, personnalisation et rentabilité, avec des communautés actives, des mises à jour régulières et une documentation complète. D'autre part, les solutions propriétaires, souvent fournies par des plateformes en nuage ou des fournisseurs spécialisés, offrent des services gérés, une assistance de qualité professionnelle et une intégration transparente avec d'autres outils de leur écosystème, mais peuvent s'accompagner de coûts plus élevés et de risques de verrouillage du fournisseur.

Scalability, performance, and ease of integration are critical factors to assess when choosing a vector database. Evaluate the database’s ability to handle the scale of your data, both in terms of storage capacity and query performance, and consider the database’s indexing and search algorithms, such as approximate nearest neighbor (ANN) search, which can significantly speed up similarity search on large datasets.

Étudiez le degré d'intégration de la base de données vectorielle avec votre pile technologique existante, y compris les cadres LLM, les pipelines de données et les applications en aval, et donnez la priorité aux bases de données ayant des communautés actives, une documentation complète et des canaux d'assistance réactifs pour garantir l'accès à l'aide, aux corrections de bogues et aux mises à jour de fonctionnalités en temps opportun.

Bases de données vectorielles libres ou propriétaires

Bonnes pratiques pour l'intégration des bases de données vectorielles dans vos applications LLM

Pour garantir une mise en œuvre efficace et sans heurts des bases de données vectorielles dans les applications d'IA de votre entreprise, il convient de respecter plusieurs bonnes pratiques.

Tout d'abord, élaborer un pipeline robuste de prétraitement des données to clean, normalize, and transform your raw data into a format suitable for vector embedding generation. Experiment with different embedding models and techniques to find the most appropriate approach for your specific use case and data types, and fine-tune pre-trained embedding models on your domain-specific data to capture the unique semantics and relationships within your enterprise’s context.

Mettre en œuvre contrôles de la qualité des données et étapes de validation pour garantir la cohérence et la fiabilité de vos encastrements vectoriels.

Optimisation des requêtes et des performances are essential for efficient vector database usage. Fine-tune your vector database’s indexing and search parameters to strike a balance between query speed and accuracy, and employ techniques like dimensionality reduction, quantization methods, and caching mechanisms to optimize the storage and retrieval of vectors.

Établir un système de surveillance complet pour suivre les performances, la disponibilité et la santé de votre base de données vectorielles, et effectuer des tâches de maintenance régulières pour garantir l'intégrité et la fraîcheur de vos données vectorielles.

Sécurité et contrôle d'accès sont primordiales lorsqu'il s'agit de données sensibles de l'entreprise. Mettez en œuvre des mesures de sécurité solides, telles que le cryptage, l'authentification et les mécanismes de contrôle d'accès, afin de protéger les informations sensibles, et procédez régulièrement à l'audit et à l'examen des journaux d'accès afin de détecter et de prévenir les tentatives d'accès non autorisé ou les activités suspectes.

Favoriser une culture de collaboration et de partage des connaissances entre vos équipes d'IA, en encourageant l'échange de bonnes pratiques, de leçons apprises et d'idées novatrices liées aux bases de données vectorielles et aux applications LLM.

En suivant ces bonnes pratiques et en tenant compte des exigences propres à votre entreprise, vous pourrez mettre en œuvre avec succès des bases de données vectorielles et exploiter tout le potentiel de vos applications LLM.

Meilleures pratiques en matière de bases de données vectorielles

Génération améliorée de la recherche (RAG) avec des bases de données vectorielles

L'une des applications les plus intéressantes des bases de données vectorielles dans l'IA d'entreprise est leur capacité à permettre la génération augmentée de recherche. RAG combine la puissance des grands modèles de langage avec la recherche vectorielle pour générer des réponses contextuelles pertinentes et précises.

Dans un contexte d'entreprise, RAG peut être utilisé pour construire des chatbots intelligents et des assistants virtuels capables de comprendre les requêtes des utilisateurs et d'y répondre avec une précision remarquable. En exploitant les bases de données vectorielles pour stocker et récupérer les informations pertinentes, les LLM peuvent générer des réponses semblables à celles des humains, adaptées au contexte spécifique de la conversation.

Par exemple, une institution financière peut déployer un chatbot alimenté par RAG pour fournir des conseils d'investissement personnalisés à ses clients. En intégrant des bases de données vectorielles avec des LLM, le chatbot peut comprendre les objectifs financiers du client, sa tolérance au risque et ses préférences en matière d'investissement, et générer des recommandations sur mesure basées sur les informations les plus pertinentes extraites de la base de données.

Impact sur l'évolutivité, l'adoption et le retour sur investissement de l'IA en entreprise

Les progrès des technologies de bases de données vectorielles et leur intégration à d'autres innovations en matière d'IA ont un impact profond sur l'adoption de l'IA par les entreprises, sur son évolutivité et sur sa capacité à répondre aux besoins des entreprises. le retour sur investissement (ROI). Comme les bases de données vectorielles permettent des solutions d'IA plus évolutives, plus efficaces et plus faciles à expliquer, les entreprises tireront une plus grande valeur de leurs investissements dans l'IA.

La possibilité de créer des applications d'IA capables de traiter et d'analyser de grandes quantités de données non structurées en temps réel ouvre de nouvelles opportunités d'automatisation, d'optimisation et d'innovation dans diverses fonctions de l'entreprise. Du service client et du marketing à la gestion de la chaîne d'approvisionnement et aux prévisions financières, les applications potentielles des bases de données vectorielles dans l'IA d'entreprise sont illimitées.

Par conséquent, nous constatons une augmentation significative de l'adoption de l'IA par les entreprises, les entreprises de tous les secteurs exploitant les bases de données vectorielles pour obtenir un avantage concurrentiel et une croissance de l'activité. Le retour sur investissement des initiatives d'IA s'améliorera également, car les bases de données vectorielles aident les organisations à atteindre un délai de rentabilité plus rapide, à réduire les coûts opérationnels et à augmenter les flux de revenus.

10 stratégies pour adopter les bases de données vectorielles dans votre entreprise

Cette semaine, nous avons également exploré 10 stratégies pour l'adoption de bases de données vectorielles dans votre entreprise :

  1. Alignez les bases de données vectorielles sur vos objectifs commerciaux : Identifier les cas d'utilisation spécifiques qui peuvent bénéficier des bases de données vectorielles et générer une valeur commerciale tangible.

  2. Évaluer les besoins en matière d'évolutivité et de performance : Évaluez vos volumes de données actuels, la croissance prévue et les modèles de requête afin de déterminer l'approche optimale en matière d'évolutivité.

  3. Assurer une intégration et une compatibilité sans faille : Relevez les défis potentiels en matière d'interopérabilité et intégrez les bases de données vectorielles de manière transparente à votre infrastructure et à votre pipeline de données existants.

  4. Mettre en œuvre des mesures de sécurité solides : Protect your organization’s assets by implementing strong encryption, secure key management, and regular access monitoring and auditing.

  5. Optimiser l'indexation et les performances des requêtes : Sélectionnez des stratégies d'indexation qui s'alignent sur les caractéristiques de vos données et les modèles de requête, et modifiez continuellement vos stratégies pour garantir des performances optimales.

  6. Renforcer l'expertise interne et favoriser la collaboration : Investir dans des programmes de formation complets et encourager la collaboration interfonctionnelle pour accélérer l'adoption et maximiser les avantages des bases de données vectorielles.

  7. Adopter une approche de mise en œuvre progressive : Commencez à petite échelle avec des projets pilotes ciblés, recueillez des informations en retour et augmentez progressivement votre mise en œuvre pour minimiser les perturbations et gérer efficacement les ressources.

  8. Exploiter les métadonnées et les données opérationnelles : Utilisez les métadonnées pour permettre des requêtes ciblées et contextuelles, et analysez les données opérationnelles pour affiner la configuration de votre base de données vectorielle et optimiser les performances.

  9. Intégrer les pipelines de données existants : Assurer l'efficacité de l'ingestion, du prétraitement et de la transformation des données, et établir des politiques de gouvernance des données afin de maintenir la qualité et la fiabilité des données.

  10. Choisir la bonne solution de base de données vectorielle : Evaluate both open-source and commercial options to find the best fit for your organization’s requirements and capabilities.

Alors que le paysage de l'IA d'entreprise continue d'évoluer, les bases de données vectorielles joueront un rôle de plus en plus critique dans la stimulation de l'innovation et de l'avantage concurrentiel. En adoptant cette technologie transformatrice et en suivant ces stratégies de mise en œuvre, vous pouvez positionner votre organisation à l'avant-garde de la révolution de l'IA.


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