Recherche Sémantique

Chez Eurelis, nous sommes convaincus que :

C’est à travers l'immense quête de pertinence numérique qu’émergent les bases de données vectorielles, une avancée majeure marquant un progrès technologique significatif dans notre façon de manipuler les données et ouvrant la voie à de nouveaux modes d'intéraction avec le monde numérique.

Ces bases de données adoptent une méthode révolutionnaire de gestion et d'analyse de l'information, notamment pour le traitement des données complexes. Sous l'impulsion du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle, elles ouvrent la voie à de nouvelles applications, notamment dans la compréhension et le traitement du langage naturel.

Définition

Une base de données vectorielle est une solution conçue pour stocker, interroger et manipuler des données sous forme de vecteurs. Un vecteur dans ce contexte est une représentation numérique encapsulant les caractéristiques fondamentales de ces données, encodées dans un tableau de nombres. Ce vecteur positionne ainsi l'objet dans un espace multidimensionnel, permettant ainsi les recherches basées sur les similarités.

Voici quelques aspects clés des bases de données vectorielles :

1 - Représentation des données: Les données, telles que des images, du texte ou des sons, sont transformées en vecteurs de caractéristiques. Chaque vecteur peut représenter divers attributs ou caractéristiques d'un objet ou d'une entité.

2 - Recherche efficace: Les bases de données vectorielles sont optimisées pour les requêtes de recherche basées sur la similarité. Elles utilisent des méthodes de recherche dans des espaces vectoriels pour trouver rapidement les éléments les plus similaires à une requête donnée, souvent en utilisant des métriques de distance comme la distance euclidienne ou la similarité cosinus.

3 - Technologies: Plusieurs technologies peuvent être utilisées pour implémenter des bases de données vectorielles, incluant des index spécialisés comme les arbres KD, les graphes de proximité approximative, ou d'autres structures de données qui supportent des requêtes de voisinage les plus proches.

Ce type de base de données est particulièrement utile dans les domaines de la recherche d'information, du traitement automatique des langues, de la reconnaissance d'images et de la recommandation de produits, où la capacité de comparer des éléments sur la base de caractéristiques similaires est cruciale.

L'encodage

Une des principales difficultés réside dans l'encodage, ou la création de l'embedding, qui requiert des algorithmes spécifiques. Voici quelques exemples :

1 - Réseaux de neurones profonds: Ces modèles sont fréquemment utilisés pour transformer des données brutes en vecteurs denses. Par exemple, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont utilisés pour les images, tandis que les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les transformateurs sont utilisés pour le traitement du langage naturel.

2 - Word Embeddings: Pour le texte, des modèles comme Word2Vec, GloVe, ou FastText apprennent à représenter les mots sous forme de vecteurs de manière à ce que les mots ayant des significations similaires aient des vecteurs proches dans l'espace vectoriel.

3 - Auto-encodeurs: Ces réseaux de neurones sont formés pour compresser les données d'entrée dans une représentation plus petite (encodeur) avant de les reconstruire à partir de cette représentation (décodeur). La partie de compression est utilisée pour générer les vecteurs.

4 - Modèles pré-entraînés: Pour de nombreuses applications, les praticiens utilisent des modèles déjà entraînés disponibles publiquement, tels que BERT pour le texte ou ResNet pour les images, pour extraire des vecteurs caractéristiques sans avoir à former un modèle à partir de zéro.

À présent, il est clair que les bases de données vectorielles présentent un potentiel immense. Cependant, le choix de la plateforme la plus appropriée dépend de plusieurs facteurs internes (besoins du projet) et externes (contraintes budgétaires et ressources) . Voici comment ces éléments peuvent influencer votre décision :

Il existe de nombreuses solutions de bases de données vectorielles sur le marché, chacune avec ses propres caractéristiques et avantages. En plus des plateformes spécialisées dans cette approche, les principaux SGBD proposent maintenant un support pour les approches vecttorielles.

Voici quelques-unes des solutions les plus populaires et les plus performantes :

• Milvus se distingue par sa capacité à gérer de grandes bases de données vectorielles, avec des améliorations notables en termes de performance de requête et de scalabilité. Milvus est très apprécié pour sa nature open-source et son fort soutien communautaire.

• Pinecone offre une plateforme évolutive et facile à utiliser, bien qu’elle ne soit pas open-source. Elle est reconnue pour ses performances élevées et ses faibles latences, idéale pour les applications de recherche vectorielle.

• Qdrant représente une option intéressante, notamment pour les projets avec des contraintes budgétaires, grâce à son prix compétitif. Il supporte une large gamme de types de données et de critères de requête, et est noté pour sa simplicité et sa configurabilité.

• Weaviate est une autre base de données vectorielle open-source qui s'intègre facilement avec les modèles de machine learning, offrant des capacités comme la vectorisation automatique de textes et d'images et supportant GraphQL.

• Chroma offre également des fonctionnalités spécialisées dans la gestion de bases de données vectorielles, avec le support de plusieurs métriques de distance, comme la distance euclidienne et la similarité cosinus, ce qui permet d'effectuer des recherches précises dans des ensembles de données complexes.

• Elasticsearch reste un acteur clé, particulièrement adapté pour ceux qui ont besoin d'une solution robuste et distribuée capable de gérer des données textuelles, numériques et vectorielles. Il est bien adapté pour des applications nécessitant une haute disponibilité et une grande capacité de montée en charge.