Chez Osedea, nous sommes constamment à l'avant-garde des technologies émergentes, et nous avons une perspective unique sur les tendances en matière d'adoption technologique parmi notre base de clients diversifiée. Ces derniers mois, l'IA a fait son entrée dans les médias grand public grâce à ChatGPT. Depuis lors, les outils et le soutien au développement de l'IA ont explosé. Il y a quelques semaines à peine, le Dr Andrew Ng, un leader mondialement reconnu en IA, a prononcé un discours sur les opportunités offertes par l'IA, mettant en évidence l'importance de l'intégration de l'IA dans le flux de travail de votre organisation.
BEARING.ai, la première entreprise à exploiter la puissance de l'IA générative dans l'industrie maritime, est un excellent exemple de la rapidité avec laquelle l'adoption de l'IA peut apporter d'énormes avantages. En utilisant leurs données pour surveiller, prévoir, simuler et optimiser, les clients de BEARING.ai ont réalisé des améliorations substantielles des performances des navires tout en réduisant simultanément les coûts de carburant et les émissions de carbone, contribuant ainsi à un environnement plus vert. Des opportunités similaires ne sont pas des rêves lointains ; elles sont à portée de main. L'IA est prête à être adoptée, et la clé pour en exploiter tout son potentiel réside dans l'utilisation des données de votre organisation.
Les avantages de la centralisation des données
Pour de nombreuses entreprises établies, les données s'accumulent depuis des années dans divers départements et systèmes. Les PDF, les images, les présentations, les e-mails, l'audio, la vidéo et les analyses regorgent d'informations (et sont des actifs importants lorsqu'ils sont exploités correctement). La première étape vers l'adoption de l'IA au sein de votre organisation consiste à centraliser vos données. La centralisation (la consolidation de diverses sources/emplacements dans un seul référentiel ou système) en mettant en place une plateforme de gestion unifiée des données ou en intégrant des systèmes existants grâce à des solutions middleware offre de nombreux avantages :
Base de connaissances alimentée par l'IA : Une fois centralisées, les données peuvent être organisées et indexées de manière efficace grâce à l'aide de modèles d'incorporation. Ces modèles sont formés pour extraire les informations les plus significatives de vos données non structurées. En indexant vos données de cette manière, les grands modèles de langage tels que GPT-4 peuvent étendre leur contexte avec le contexte commercial de votre organisation pour évoluer en un assistant complet et omniscient. Cette approche innovante est connue sous le nom de génération augmentée de récupération (RAG) avec des bases de données vectorielles, un concept que nous aborderons bientôt.
Formation de modèles prédictifs : Le pool de données consolidé devient une ressource précieuse pour la formation de modèles d'IA. Les analyses prédictives, les prévisions et l'analyse des tendances deviennent des objectifs réalisables lorsque vous capitalisez sur les données historiques de votre organisation.
Avantages en matière de sécurité : La centralisation des données offre une infrastructure de sécurité plus robuste pour protéger les informations sensibles. Elle permet un meilleur contrôle d'accès et une meilleure auditabilité, réduisant ainsi le risque de violations de données.
Sauvegardes plus faciles : Les données centralisées sont plus faciles à sauvegarder que les données provenant de sources disparates. Cela simplifie les mesures de protection des données, garantissant que les informations critiques sont préservées en toute sécurité et récupérables en cas de perte de données.
Redondance : La mise en place de la redondance, telle que la mise en miroir ou la réplication des données, devient plus réalisable avec des données centralisées. La redondance améliore la disponibilité des données et la tolérance aux pannes, réduisant les temps d'arrêt et assurant la continuité des activités.
Création d'une base de connaissances alimentée par l'IA
Comme mentionné précédemment, les systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) ont pris de l'importance en tant que solution précieuse pour interroger les données d'une organisation à l'aide de grands modèles de langage (LLM). Les systèmes RAG permettent d'interroger les données en langage naturel. Fondamentalement, cela vous permet de "parler" à vos données de la même manière que vous parlez à ChatGPT. L'accessibilité des LLM au cours des derniers mois a rendu cette approche beaucoup plus faisable, c'est pourquoi cette approche de l'exploration des données gagne rapidement du terrain. Cependant, le succès de ces systèmes dépend non seulement des LLM et de l'ingénierie des invites, mais aussi de la vectorisation et de l'indexation correctes des données. C'est là que les bases de données vectorielles et les incorporations jouent un rôle crucial.
Qu'est-ce que les incorporations vectorielles ?
Dans le contexte de l'IA et de l'apprentissage automatique, les incorporations vectorielles sont une représentation numérique de la sémantique d'une entité. Ces représentations capturent les caractéristiques essentielles et les relations au sein des données, facilitant ainsi le traitement et la compréhension par les algorithmes d'IA. Les incorporations sont essentielles pour des tâches telles que le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et la reconnaissance d'images. Grâce aux incorporations, nous pouvons rapidement trouver du contenu similaire en fonction de la similitude. De plus, les incorporations ne se limitent pas aux seuls textes, il est possible de créer des vecteurs à partir d'images, d'audio, de vidéos ou de tout type de données en utilisant des modèles d'encodeur formés pour extraire leurs informations significatives. Certains modèles, comme le modèle d'incorporation de texte d'OpenAI-ada-002, sont même agnostiques à la langue, ce qui signifie qu'ils peuvent comprendre la similitude dans diverses langues de manière native.
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?
Une base de données vectorielle est une base de données spécialisée conçue pour stocker et récupérer efficacement des incorporations vectorielles en haute dimension, ce qui les rend idéales pour les applications d'IA et d'apprentissage automatique. Elles utilisent des algorithmes de recherche d'approximation du plus proche voisin (ANN) pour mesurer la distance entre les incorporations, ce qui donne une liste classée de vecteurs voisins.
À titre d'exemple, Spotify utilise des bases de données vectorielles depuis un certain temps pour comparer les goûts musicaux des utilisateurs. Ils détaillent également comment ils ont utilisé des incorporations pour interroger leurs épisodes de podcast dans leur article de blog : Présentation de la recherche de langage naturel pour les épisodes de podcast. Ils sont même allés jusqu'à créer leur propre bibliothèque ANN !
Des cas d'utilisation pour les bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles conviennent parfaitement à un large éventail de cas d'utilisation impliquant la recherche de similitudes, les systèmes de recommandation et l'analyse des données dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et bien d'autres. Voici quelques cas d'utilisation courants pour les bases de données vectorielles :
Systèmes de recommandation : Les bases de données vectorielles sont souvent utilisées dans les systèmes de recommandation pour trouver des articles ou du contenu similaire à ce avec quoi un utilisateur a interagi dans le passé. Cela peut s'appliquer au commerce électronique, à la recommandation de contenu, et aux plateformes de musique ou de streaming vidéo.
Recherche basée sur le contenu : Dans les plates-formes de contenu multimédia, les bases de données vectorielles permettent la recherche basée sur le contenu pour les images, l'audio et les fichiers vidéo. Les utilisateurs peuvent rechercher du contenu avec des caractéristiques visuelles ou auditives similaires.
Détection d'anomalies : La détection d'anomalies dans les données de haute dimension, telles que les journaux de trafic réseau, les données de capteurs ou les transactions financières, peut être effectuée à l'aide de bases de données vectorielles. Les points de données inhabituels peuvent être identifiés en les comparant à un ensemble de vecteurs normaux.
Filtrage collaboratif : Les algorithmes de filtrage collaboratif peuvent utiliser des bases de données vectorielles pour trouver des utilisateurs ayant des préférences similaires et recommander des éléments en fonction du comportement d'utilisateurs similaires.
Mémoire à long terme : Les bases de données vectorielles peuvent être utilisées pour stocker les générations de réponses passées d'un LLM. Ces incorporations peuvent être rappelées pour améliorer davantage le contexte d'un modèle de langage avec son contexte passé.
Regroupement : Dans les bases de données vectorielles, le regroupement peut être appliqué pour organiser les données en groupes distincts, facilitant ainsi l'identification de motifs et de similitudes au sein de l'ensemble de données.
Mesure de la diversité : Dans les bases de données vectorielles, la mesure de la diversité peut être appliquée pour évaluer l'étendue et l'inclusivité des recommandations, garantissant une sélection équilibrée d'articles ou de contenu pour répondre à un large éventail de préférences ou de sujets d'utilisateurs.
Les écueils des modèles d'incorporation et des bases de données vectorielles
Bien que les incorporations soient puissantes, elles ne sont pas sans leurs défis. Il est important de connaître les écueils potentiels, tels que les biais dans les données d'entraînement. Par exemple, OpenAI explique dans sa documentation comment un modèle peut associer de manière plus marquée des noms européens américains à un sentiment positif par rapport aux noms africains américains. De plus, les modèles d'incorporation ont des dates de coupure sur leurs données d'entraînement, ce qui signifie que certaines données peuvent varier sémantiquement au fil du temps (par exemple, la popularité d'une célébrité). Le choix des bonnes techniques d'incorporation et des paramètres est essentiel pour obtenir des résultats optimaux, et des techniques appropriées de prétraitement des données doivent être appliquées pour exploiter correctement les incorporations.
Les bases de données vectorielles ne sont que la moitié de la solution
Bien que les bases de données vectorielles et les incorporations soient des composants essentiels de l'adoption de l'IA, il est essentiel de reconnaître qu'ils font partie d'un écosystème plus vaste. La création d'une infrastructure d'IA robuste implique de s'attaquer à d'autres aspects clés tels que le prétraitement des données, la sélection de modèles, l'ingénierie des invites et les stratégies de déploiement. Les bases de données vectorielles sont une pièce puissante du puzzle, mais elles ne sont pas la solution complète.
L'un des problèmes récurrents avec les LLM et l'IA en général est le compromis en termes de précision. Pendant des siècles, les ordinateurs ont été binaires et déterministes. Bien que les bases de données vectorielles puissent représenter une avancée monumentale dans l'exploration des connaissances, elles doivent encore être combinées avec des architectures structurées traditionnelles pour offrir une expérience de recherche ultime. Certaines plateformes, telles qu'Azure Cognitive Search et Elastic Search, travaillent activement à l'amélioration et à l'ajustement des recherches hybrides en utilisant la fusion des classements réciproques (RRF) pour mélanger les classements obtenus. Elastic s'attaque également à d'autres problèmes liés aux bases de données vectorielles, tels que la confidentialité des données et le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC). Du côté de l'ingénierie des invites, divers cadres tels que guidance ai, Langchain et LMQL sont en cours de développement pour fournir une manière robuste de transformer les données des LLM en réponses structurées significatives. Inutile de dire que nous vivons des moments passionnants, et les architectures RAG émergentes s'améliorent chaque jour.
Chez Osedea, nous reconnaissons le potentiel des bases de données vectorielles, des incorporations et de l'IA pour provoquer des changements transformateurs au sein des organisations. Nos services de développement complets sont conçus pour donner à votre organisation les moyens d'exploiter ses données et de réaliser pleinement le potentiel de l'IA. Que ce soit la centralisation des données, la mise en place de bases de données vectorielles ou la navigation dans les complexités de l'adoption de l'IA, Osedea est là pour être votre partenaire de confiance sur la voie du succès axé sur les données. Soyez assuré que nous restons à l'avant-garde des technologies émergentes et que nous nous engageons à suivre les dernières avancées dans le domaine.
