Les bases de données vectorielles sont des systèmes conçus pour stocker, indexer et interroger des données sous forme de vecteurs multidimensionnels. Ces vecteurs représentent des caractéristiques ou des qualités spécifiques et peuvent varier de quelques dimensions à plusieurs milliers, en fonction de la complexité et du détail des données¹. Voici une description plus détaillée de l’environnement des bases de données vectorielles :
- Stockage de Données Multidimensionnelles :
- Les bases de données vectorielles sont optimisées pour gérer des points de données multidimensionnels, souvent appelés vecteurs, qui peuvent représenter des données textuelles, des images, de l’audio et de la vidéo.
- Recherche Sémantique :
- Elles permettent une recherche basée sur la proximité ou la ressemblance des vecteurs, offrant ainsi des résultats de recherche sémantiques ou contextuels plutôt que des correspondances exactes.
- Techniques d’Indexation :
- Ces bases de données utilisent diverses techniques telles que le hachage, la quantification ou des méthodes basées sur des graphes pour organiser et indexer efficacement les données.
- Applications de l’IA Générative :
- L’essor de l’IA générative et l’adoption généralisée des modèles de langage de grande taille ont transformé la gestion des données, rendant les bases de données vectorielles essentielles pour les applications d’IA d’entreprise.
- RAG (Retrieval Augmented Generation) :
- Un modèle logiciel qui repose sur la recherche de sens en transformant les données brutes en vecteurs, ce qui est crucial pour les applications d’IA générative à l’échelle de l’entreprise.
En résumé, les bases de données vectorielles jouent un rôle clé dans l’ère moderne de l’IA, en permettant une gestion avancée des données non structurées et en soutenant des applications d’IA complexes.