En savoir plus sur Logiciel de base de données vectorielle
Une base de données vectorielle est une base de données spécialisée qui stocke, gère et indexe des objets de données à grande échelle sous forme numérique dans un espace multidimensionnel. Ces objets sont connus sous le nom d'embeddings vectoriels.
Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles qui stockent les données en lignes et colonnes, les bases de données vectorielles stockent l'information sous forme de nombres pour capturer pleinement le sens contextuel de l'information. Cette représentation numérique permet aux bases de données vectorielles de représenter différentes dimensions de données, de regrouper les données en fonction des similitudes et d'exécuter des requêtes à faible latence.
Les bases de données vectorielles traitent les données plus rapidement que les bases de données traditionnelles et identifient plus précisément les motifs à partir de grands ensembles de données, ce qui les rend idéales pour les applications impliquant l'intelligence artificielle (IA), les réseaux de neurones artificiels, le traitement du langage naturel (NLP), les grands modèles de langage (LLM), la vision par ordinateur (CV), l'apprentissage automatique (ML), les modèles d'IA générative, l'analyse prédictive et l'apprentissage profond.
Caractéristiques clés des bases de données vectorielles
Le logiciel de base de données vectorielle prend en charge la mise à l'échelle horizontale, le filtrage des métadonnées, ainsi que les opérations de création, lecture, mise à jour et suppression (CRUD) avec le stockage vectoriel, les embeddings vectoriels, la multi-location et les fonctionnalités d'isolation des données.
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Stockage vectoriel : Une base de données vectorielle stocke, gère et indexe des données vectorielles de haute dimension. Elle regroupe également les vecteurs en fonction de leurs similarités pour une interrogation efficace à faible latence et conserve les métadonnées pour chaque entrée vectorielle afin de filtrer les requêtes.
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Représentation d'objets complexes : Les bases de données vectorielles représentent des images, des vidéos, des mots, des audios et des paragraphes à l'aide d'un tableau de nombres ou de vecteurs.
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Gestion des vecteurs : Les bases de données vectorielles utilisent des modèles spécialisés pour convertir efficacement les données vectorielles brutes en embeddings vectoriels ou en représentations vectorielles continues et multidimensionnelles. Ces embeddings jouent un rôle dans le calcul de la similarité sémantique, le regroupement et la collecte de vecteurs connexes.
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Scalabilité rapide : Une base de données vectorielle repose sur le traitement distribué et parallèle pour gérer les volumes de données croissants provenant des modèles d'apprentissage automatique et des algorithmes d'IA. Outre la scalabilité, les bases de données vectorielles disposent également de capacités de réglage fin pour l'optimisation des performances.
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Multi-location : Les bases de données vectorielles permettent à plusieurs locataires de partager un seul index tout en maintenant l'isolation des données pour la sécurité et la confidentialité. Les organisations comptent sur la multi-location pour simplifier la gestion du système et réduire les frais généraux opérationnels.
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Capacités avancées : Les bases de données vectorielles peuvent effectuer un traitement rapide des données et une recherche avancée. C'est pourquoi elles sont appréciées pour les tâches liées à l'IA, telles que la reconnaissance de motifs, le tri, la comparaison et le regroupement.
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Interrogation flexible : Les bases de données vectorielles peuvent stocker plusieurs types d'informations dans une seule structure pour une interrogation basée sur le langage de requête structuré (SQL) ou NoSQL. Les bases de données vectorielles tirent parti de cette flexibilité pour intégrer des sources de données disparates et créer un ensemble de données consolidé unique à utiliser par les algorithmes d'IA.
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Sécurité des données intégrée : Les bases de données vectorielles disposent de mesures de sécurité des données et de contrôle d'accès intégrées pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés.
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Adapté à différents environnements : Les organisations peuvent déployer des bases de données vectorielles sur des infrastructures traditionnelles, cloud et hybrides, qui peuvent comprendre des ressources locales et distribuées. Le déploiement de systèmes d'IA dans divers environnements nécessite ce niveau de polyvalence.
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Stockage de sauvegarde : Les bases de données vectorielles stockent des sauvegardes d'index pour permettre aux utilisateurs de trier et de récupérer facilement les données.
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Intégration avec les applications d'IA : Une base de données vectorielle fournit des kits de développement logiciel (SDK) dans différents langages de programmation pour traiter et gérer les données de manière transparente.
Types de bases de données vectorielles
Différents types de bases de données vectorielles visent différents objectifs, en fonction de leur architecture, de leurs modèles de stockage, de leurs techniques d'indexation et du type de données qu'elles stockent.
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Les bases de données vectorielles de texte stockent et interrogent les données textuelles au format vectoriel. Elles sont idéales pour les tâches de traitement du langage naturel.
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Les bases de données vectorielles de graphes facilitent l'analyse complexe des réseaux en stockant les graphes sous forme de vecteurs. Elles se distinguent lorsqu'il s'agit d'exécuter des systèmes de recommandation et des tâches d'analyse de réseaux sociaux.
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Les bases de données vectorielles d'images stockent et gèrent les images à l'aide de vecteurs pour les tâches de récupération et d'analyse.
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Les bases de données vectorielles multimédias disposent d'une gestion de contenu multimédia pour stocker des vidéos, des audios et des images sous forme de vecteurs.
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Les bases de données basées sur la quantification utilisent la quantification pour indexer les données, améliorer la précision de la récupération et équilibrer l'utilisation de la mémoire.
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Les bases de données d'indexation basées sur le hachage s'appuient sur le mappage de valeurs de recherche clés pour obtenir des données à partir de grands ensembles de données.
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Les bases de données d'indexation basées sur les arbres utilisent des structures d'arbres R ou KD pour l'indexation et l'exécution de partitionnements basés sur les arbres.
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Les bases de données basées sur disque peuvent stocker de grands ensembles de données car elles peuvent stocker des données sur des disques. Cependant, la récupération ralentit avec cette base de données.
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Les bases de données en mémoire offrent une récupération de données plus rapide que les bases de données basées sur disque car elles conservent les données en mémoire vive (RAM). Elles rencontrent des difficultés avec une mémoire limitée.
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Les bases de données hybrides offrent de meilleures capacités de vitesse et de stockage que les bases de données en mémoire grâce à l'utilisation à la fois de bases de données en mémoire et basées sur disque.
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Les bases de données vectorielles à nœud unique utilisent un seul nœud informatique pour la gestion des données. Bien qu'elles soient faciles à configurer, le nœud unique limite leurs capacités matérielles.
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Les bases de données vectorielles basées sur le cloud stockent, indexent et traitent les données en utilisant des environnements de cloud computing. Grâce à l'infrastructure cloud sous-jacente, ces bases de données offrent efficacement scalabilité et flexibilité.
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Les bases de données vectorielles distribuées gèrent de grands ensembles de données et des charges de requêtes en utilisant plusieurs nœuds. Cette distribution de données entre les machines garantit une meilleure scalabilité et une tolérance aux pannes.
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Les bases de données vectorielles accélérées par GPU accélèrent les tâches intensives en calcul, comme les recherches de similarité, grâce à la puissance de traitement des unités de traitement graphique (GPU).
Avantages des bases de données vectorielles
Les développeurs qui envisagent d'utiliser des bases de données vectorielles pour gérer les charges de travail des applications activées par l'IA peuvent s'attendre à certains des avantages suivants.
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Gestion des données de haute dimension : Les solutions de bases de données vectorielles stockent, traitent, gèrent, interrogent et récupèrent des données à partir d'espaces de haute dimension. Elles calculent rapidement avec la recherche ANN, les structures d'indexation, la réduction de la dimensionnalité, le traitement par lots et le calcul distribué.
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Efficacité de la recherche de similarité et de vecteurs sémantiques : Les bases de données vectorielles peuvent trouver des propriétés géométriques et des distances entre les vecteurs dans de grands ensembles de données. Cette capacité à contextualiser les vecteurs et à comprendre leurs similarités rend les bases de données vectorielles idéales pour les tâches de NLP, la reconnaissance d'image et les moteurs de recommandation.
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Analytique avancée et insights : Le logiciel de base de données vectorielle dispose de capacités d'apprentissage automatique et d'analytique en temps réel, toutes deux cruciales pour construire des applications d'IA avec des algorithmes complexes. Ces algorithmes permettent aux organisations de découvrir des tendances du marché et des insights sur le comportement des clients. En conséquence, les entreprises n'ont plus besoin de compter sur l'exploration de données ou les processus manuels d'analyse de données.
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Développement d'une expérience utilisateur personnalisée : Les systèmes de bases de données vectorielles soutiennent la manière dont les entreprises analysent les insights sur le comportement des utilisateurs afin de créer des expériences personnalisées, prouvant que les bases de données vectorielles sont idéales pour les entreprises de commerce électronique, les plateformes de marketing et les solutions de diffusion de contenu.
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Intégration facile de l'IA et du ML : La plupart des solutions de bases de données vectorielles s'intègrent bien avec les cadres d'IA et de ML populaires. Elles disposent également de bibliothèques clientes et d'interfaces de programmation d'applications (API) adaptées à la programmation IA et ML.
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Amélioration de la vitesse, de la précision et de la scalabilité : Les bases de données vectorielles utilisent des algorithmes avancés et du matériel moderne (GPU ou processeurs multi-cœurs) pour traiter des ensembles de données massifs. Elles fournissent des résultats précis et empêchent la dégradation des performances. Les utilisateurs peuvent ajouter des composants matériels pour améliorer les capacités de traitement des données et gérer de nouvelles charges de travail IA. Cette scalabilité et cette performance rapide rendent les bases de données vectorielles adaptées aux ensembles de données grands et complexes.
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Facilité d'utilisation et de configuration : Toute personne ayant des connaissances de base en codage et en SQL peut configurer et utiliser une base de données vectorielle. De plus, le SQL vectorisé permet d'écrire rapidement des requêtes complexes.
Base de données vectorielle vs. base de données relationnelle
Une base de données vectorielle et une base de données relationnelle servent différents types de données et objectifs.
Les bases de données vectorielles stockent des données de haute dimension et exécutent des recherches de similarité sémantique pour les applications de NLP, LLM, moteurs de recommandation et de reconnaissance de motifs. Elles stockent des données non structurées complexes sous forme de vecteurs pour des performances optimales dans des espaces de haute dimension.
Un système de base de données relationnelle, en revanche, stocke des données structurées en utilisant des lignes et des colonnes. Ces bases de données s'appuient sur des méthodes d'indexation comme les index de hachage pour le traitement des requêtes. Leur organisation systématique de l'information les rend idéales pour les applications commerciales nécessitant un accès facile aux données.
Qui utilise le logiciel de base de données vectorielle ?
Les bases de données vectorielles sont utilisées par les développeurs, les data scientists, les ingénieurs et les entreprises cherchant à construire et à opérationnaliser des embeddings vectoriels avec des bases de données vectorielles.
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Les chercheurs en santé utilisent des bases de données vectorielles pour stocker et récupérer des données d'imagerie médicale de haute dimension pour la recherche diagnostique.
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Les développeurs web comptent sur des solutions de bases de données vectorielles pour stocker et traiter les données back-end pour des applications web à haute performance nécessitant vitesse et scalabilité.
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Les développeurs de jeux utilisent des bases de données vectorielles pour assurer un traitement rapide, minimiser le temps de latence et stocker les données liées aux joueurs et à la progression des jeux.
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Les professionnels de la science des données comptent sur les systèmes de bases de données vectorielles pour analyser de grands ensembles de données, des indicateurs de performance et des tendances du marché, tous essentiels pour trouver des domaines d'amélioration et prendre de meilleures décisions.
Tarification des bases de données vectorielles
Les prix varient de centaines à des milliers de dollars, selon des fonctionnalités comme le calcul distribué et des facteurs comme la complexité du projet, le nombre de machines nécessaires pour le traitement des données et le volume de données.
La plupart des entreprises de systèmes de bases de données vectorielles proposent trois modèles de tarification :
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La tarification par abonnement couvre plusieurs niveaux, chacun avec différentes fonctionnalités, capacités de stockage et de récupération de données, et un accord de niveau de service (SLA) de support client. Ce modèle de tarification convient aux organisations prévoyant d'augmenter ou de réduire l'utilisation mais de maintenir les investissements initiaux bas.
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Les licences perpétuelles exigent que les acheteurs paient des frais uniques pour utiliser un système de base de données vectorielle indéfiniment. Cependant, certains fournisseurs peuvent demander des frais de maintenance annuels supplémentaires pour les mises à jour de produit et les versions de correctifs. Aucun paiement récurrent n'est nécessaire, et cette option fonctionne mieux pour des économies de coûts à long terme.
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La tarification basée sur l'utilisation facture les clients en fonction de facteurs d'utilisation réels tels que le nombre de requêtes traitées, la quantité de données stockées et récupérées, et les ressources informatiques utilisées. Ce modèle est généralement rentable car il ne nécessite pas d'investissement initial.
Alternatives aux bases de données vectorielles
Voici des alternatives aux bases de données vectorielles que les organisations pourraient trouver utiles.
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Les bases de données de documents, ou bases de données orientées documents, sont des bases de données non relationnelles ou NoSQL qui stockent et interrogent les données en utilisant des documents JSON, BSON ou XML. Elles conviennent aux systèmes de gestion de contenu, aux applications de big data en temps réel et à la gestion des profils d'utilisateurs, qui nécessitent des schémas flexibles pour un développement rapide.
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Les bases de données de graphes sont des plateformes à usage unique qui créent et manipulent des données associatives et contextuelles. Elles stockent des données de graphes, qui se composent de nœuds, d'arêtes et de propriétés, en utilisant un réseau d'entités et de relations. Ces bases de données sont idéales pour les moteurs de recommandation, les applications de détection de fraude et les réseaux sociaux.
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Les bases de données de séries temporelles gèrent des données horodatées ou de séries temporelles, telles que les données de réseau, les données de capteurs, les données de surveillance des performances des applications et les métriques de serveur. Elles conviennent aux organisations recherchant des performances optimales de leur infrastructure de base de données et une capacité de stockage suffisante pour des ensembles de données à haute granularité et à volume élevé provenant de dispositifs de l'internet des objets (IoT).
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Les plateformes de données spatiales sont des bases de données relationnelles qui stockent et interrogent des données liées à des objets dans des espaces géométriques. Les entreprises de transport, de vente au détail, de construction et du secteur public les utilisent pour la planification urbaine, la recherche de marché, la navigation et l'allocation des ressources.
Logiciels et services liés aux bases de données vectorielles
Les organisations peuvent également utiliser les logiciels et services suivants en parallèle des bases de données vectorielles.
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Les systèmes d'information géographique (SIG) capturent, stockent, analysent et gèrent les données de localisation basées sur les positions de la surface de la Terre. Les organisations se tournent vers les SIG lorsqu'elles ont besoin d'aide pour comprendre les motifs et les relations entre les données géographiques.
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Les outils d'analyse de données spatiales donnent aux organisations le pouvoir de visualiser et d'analyser les caractéristiques et les limites spécifiques à la localisation sur la Terre. Les organisations utilisent ces outils pour traiter les données de localisation physique des objets sur la Terre.
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Les logiciels de cartographie web, ou SIG web, facilitent l'accès à des cartes géospatiales basées sur Internet à l'aide d'interfaces de navigateur web.
Défis avec les bases de données vectorielles
Les organisations qui utilisent des bases de données vectorielles doivent se préparer à relever les problèmes suivants.
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Gestion de l'échelle des données : Stocker et indexer des milliards de vecteurs à partir de LLMs cause beaucoup de maux de tête aux entreprises si elles n'utilisent pas des structures de données et des algorithmes avancés.
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Coûts informatiques élevés : L'exécution de recherches de similarité vectorielle intensives en calcul peut augmenter le coût d'utilisation des bases de données vectorielles. Les entreprises peuvent essayer des algorithmes alternatifs comme la recherche de voisins les plus proches pour minimiser les coûts.
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Temps d'arrêt lors des mises à jour : Ce logiciel doit périodiquement mettre à jour les bases de données vectorielles pour maintenir les données et les grands modèles de langage à jour, mais les utilisateurs peuvent rencontrer des temps d'arrêt lors de ces mises à jour de représentation vectorielle.
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Problèmes de stockage et de maintenance : À mesure que la taille des données et la complexité des modèles augmentent, les organisations doivent étendre le stockage des données et maintenir régulièrement les bases de données vectorielles.
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Contrôle de la concurrence : Les utilisateurs de bases de données vectorielles rencontrent des problèmes de concurrence en raison d'un débit d'écriture élevé et de structures de données complexes. Ces problèmes entraînent des incohérences de données, en particulier lors des opérations d'indexation et de moteur de recherche.
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Analyse de données spatiales inexacte : Les utilisateurs de bases de données vectorielles doivent valider les coordonnées géospatiales provenant de différentes sources lors du travail avec des données spatiales. Sinon, ils pourraient rencontrer des problèmes de qualité des données.
Quelles entreprises devraient acheter un logiciel de base de données vectorielle ?
Les entreprises de commerce électronique, les entreprises de médias, les entreprises technologiques et les organisations de la chaîne d'approvisionnement sont quelques-unes des entreprises qui configurent couramment des bases de données vectorielles.
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Les entreprises technologiques utilisent des systèmes de bases de données vectorielles pour le stockage et la récupération d'informations. Avec la recherche sémantique, elles découvrent du contenu pertinent, cartographient des embeddings de mots et alimentent des systèmes de recommandation de contenu.
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Les entreprises de commerce électronique comptent sur les capacités de recommandation des bases de données vectorielles pour interpréter le comportement des consommateurs et suggérer des produits pertinents. Elles utilisent également des bases de données vectorielles avec des fonctionnalités de recherche basées sur l'image pour effectuer des recherches de similarité visuelle afin que les invités puissent trouver des produits avec des photos.
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Les réseaux sociaux peuvent suggérer des publications et recommander des publicités basées sur l'analyse des motifs d'engagement des utilisateurs, grâce aux solutions logicielles de bases de données vectorielles. Les plateformes modèrent et filtrent également le contenu nuisible en utilisant des embeddings de contenu.
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Les institutions financières, comme les banques, les fournisseurs de services financiers et les plateformes de courtage, analysent les données de marché et détectent les transactions frauduleuses en utilisant des fonctionnalités de traitement des données et d'analyse de motifs.
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Les entreprises de gestion de la chaîne d'approvisionnement découvrent des motifs de similarité de produits pour l'optimisation des stocks et la prévision de la demande. Avec les bases de données vectorielles, ces entreprises analysent également les vecteurs de localisation pour détecter les anomalies de la chaîne d'approvisionnement et améliorer les itinéraires de livraison.
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Les plateformes de streaming musical et vidéo permettent aux visiteurs d'effectuer des recherches multimédias basées sur le contenu et de partager des recommandations de contenu personnalisées basées sur l'analyse des préférences des utilisateurs, le tout avec l'aide du logiciel de base de données vectorielle.
Tendances des bases de données vectorielles
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Applications de big data géospatiales : Les organisations de gestion des catastrophes, de surveillance environnementale, de défense et de planification urbaine utilisent de plus en plus les bases de données vectorielles pour analyser le big data géospatial. L'interrogation efficace des données d'imagerie satellite et la récupération des données de localisation permettent à ces entreprises de fournir des services basés sur la localisation, de reconnaître des motifs et de créer des modèles prédictifs pour prévoir les résultats futurs.
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L'informatique de périphérie pour les applications spatiales : Les véhicules autonomes, les organisations de sécurité publique et les entreprises agricoles comptent sur les systèmes de bases de données vectorielles pour le stockage et le traitement des données spatiales à la périphérie. L'utilisation de bases de données vectorielles les aide également à distribuer les données entre les nœuds et à économiser la bande passante de transfert de données.
Recherché et écrit par Shalaka Joshi
Revu et édité par Aisha West
Comment fonctionnent les bases de données vectorielles ?
Les bases de données vectorielles utilisent différents algorithmes pour indexer et interroger les embeddings vectoriels. Les algorithmes utilisent le hachage, la recherche basée sur les graphes ou la quantification pour effectuer des recherches d'approximations de voisins les plus proches (ANN). Un pipeline assemble les algorithmes pour récupérer correctement les voisins vectoriels les plus proches d'une requête.
Bien qu'elles soient comparativement moins précises que la recherche de voisins les plus proches connus (KNN), la recherche ANN peut trouver efficacement des vecteurs de haute dimension dans de grands ensembles de données. Voici le processus détaillé de fonctionnement d'une base de données vectorielle.
Indexation
L'indexation dans les bases de données vectorielles implique l'utilisation de techniques de hachage, basées sur les graphes ou de quantification pour une récupération plus rapide des enregistrements.
Interrogation
L'interrogation de bases de données vectorielles permet aux utilisateurs d'extraire des informations utiles en trouvant des vecteurs ayant des caractéristiques similaires à leurs données. Une base de données vectorielle utilise diverses méthodes mathématiques ou mesures de similarité pour comparer les vecteurs indexés avec le vecteur de requête et trouver les voisins vectoriels les plus proches.
Les bases de données vectorielles utilisent les mesures de similarité suivantes dans les applications de reconnaissance d'image, de détection d'anomalies et de systèmes de recommandation.
Post-traitement
Le post-traitement, ou post-filtrage, est la dernière étape du processus de pipeline d'une base de données vectorielle pour récupérer les derniers voisins les plus proches. Ici, une base de données vectorielle re-classe les voisins les plus proches en utilisant une mesure de similarité différente. Une base de données peut également filtrer les voisins les plus proches en utilisant les métadonnées d'une requête.