Qu’est-ce qu’une base de données vec­to­rielles ?

Une base de données vec­to­rielles (en anglais vector database) est un type de base de données qui stocke, gère et récupère ses données sous forme de vecteurs de grande dimension. Découvrez-en plus sur le fonc­tion­ne­ment et les domaines d’ap­pli­ca­tion des bases de données vec­to­rielles dans cet article !

Qu’est-ce qu’une base de données vec­to­rielles ?

Tout comme une base de données struc­tu­rée tra­di­tion­nelle, les bases de données vec­to­rielles peuvent stocker de nombreux types de données dif­fé­rents, y compris du texte, des images ou d’autres médias. La dif­fé­rence réside dans la manière dont les données sont stockées et con­sul­tées. Alors que les données dans les bases de données ré­gu­lières sont souvent stockées dans un format tabulaire indexé, les objets de données dans les bases de données vec­to­rielles sont re­pré­sen­tés par des vecteurs nu­mé­riques de haute dimension. Les valeurs qui se trouvent dans un vecteur peuvent être con­si­dé­rées comme des pa­ra­mètres qui décrivent chacun une propriété de la donnée originale. Il est ainsi possible de pa­ra­mé­trer des ensembles de données, de les comparer et de les regrouper selon des métriques de si­mi­li­tude.

Avec les bases de données vec­to­rielles, il est donc beaucoup plus facile de ca­té­go­ri­ser et d’in­ter­ro­ger les données selon leurs pro­prié­tés brutes. Ceci est par­ti­cu­liè­re­ment avan­ta­geux pour les systèmes d’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique (aussi appelé machine-learning) et de deep-learning.

Comment fonc­tion­nent les bases de données vec­to­rielles ?

Les bases de données vec­to­rielles offrent de nombreux avantages par rapport aux bases de données re­la­tion­nelles tra­di­tion­nelles dans le domaine de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et de l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique. Toutefois, le stockage et la gestion des données vec­to­rielles pré­sen­tent quelques défis. Le premier grand défi de ces bases de données est de convertir les objets de données nu­mé­riques tra­di­tion­nels en vecteurs nu­mé­riques qui re­pré­sen­tent avec précision les pro­prié­tés de ces objets de données. C’est là qu’in­ter­vien­nent les modèles d’in­té­gra­tion de vecteurs.

Les vecteurs peuvent être con­si­dé­rés comme des points de coor­don­nées dans un espace mul­ti­di­men­sion­nel. L’espace à haute dimension dans lequel se trouvent les vecteurs stockés dans une base de données vec­to­rielle est appelé vector embedding. Pour passer d’un objet de données nu­mé­riques à une in­té­gra­tion de vecteurs cor­res­pon­dante, il faut un modèle d’in­té­gra­tion de vecteurs. Un modèle d’in­té­gra­tion vec­to­rielle est un modèle d’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique spé­cia­lisé qui analyse les objets de données et génère une re­pré­sen­ta­tion vec­to­rielle ap­pro­priée sur la base de leur sig­ni­fi­ca­tion et de leur contexte.

Prenons l’exemple d’une base de données vec­to­rielle qui stocke et ca­té­go­rise des mots. Les mots « sushi » et « pâtes » ont une sig­ni­fi­ca­tion sé­man­tique similaire malgré leur or­tho­graphe dif­fé­rente. En con­sé­quence, le modèle d’inclusion devrait générer des in­clu­sions vec­to­rielles si­mi­laires pour les deux mots. Pour ce faire, le modèle pourrait par exemple analyser les contextes textuels dans lesquels les deux mots ap­pa­rais­sent souvent.

L’in­ter­ro­ga­tion des données de la base de données vec­to­rielles s’effectue de la même manière que l’ins­crip­tion. Le modèle d’in­té­gra­tion génère un vecteur (ou point de coor­don­nées dans l’espace à haute dimension) approprié pour la requête elle-même. Des al­go­rithmes ma­thé­ma­tiques spé­cia­li­sés dans les vecteurs per­met­tent ensuite de trouver les vecteurs les plus proches. Ainsi, il est possible de récupérer non seulement des résultats précis dans la base de données, mais aussi des objets de données dont les vecteurs sont si­mi­laires au vecteur de la requête. Par exemple, si l’on saisit « nour­ri­ture » comme requête, les entrées pour « pâtes » et « sushi » peuvent être re­tour­nées. En revanche, si l’on saisit « nour­ri­ture japonaise », le vecteur de requête serait beaucoup plus proche du vecteur « sushi » que du vecteur « pâtes ».

Quels sont les avantages des bases de données vec­to­rielles ?

Les bases de données vec­to­rielles telles que ChromaDB offrent un certain nombre d’avantages par rapport aux bases de données re­la­tion­nelles tra­di­tion­nelles, qui sont par­ti­cu­liè­re­ment précieux pour les ap­pli­ca­tions d’IA. Découvrez certains de ces avantages plus en détail ci-dessous.

Recherche efficace de si­mi­li­tudes

La re­pré­sen­ta­tion d’un objet de données sous forme de point dans un espace à haute dimension permet d’appliquer des al­go­rithmes spé­cia­li­sés dans les vecteurs. Cela permet de trouver ra­pi­de­ment et ef­fi­ca­ce­ment des vecteurs proches (ou des contenus per­ti­nents pour le sujet). Ceci est essentiel pour des ap­pli­ca­tions telles que la re­con­nais­sance d’images, où des images si­mi­laires doivent être iden­ti­fiées, ou pour des systèmes de re­com­man­da­tion qui suggèrent des produits ou des contenus si­mi­laires.

Per­for­mances et évo­lu­ti­vité

Souvent, les systèmes de bases de données vec­to­rielles utilisent toute une série de tech­niques pour accélérer ef­fi­ca­ce­ment la vitesse des requêtes et le trai­te­ment des données. Outre le trai­te­ment efficace de données vec­to­rielles hautement di­men­sion­nelles, les bases de données vec­to­rielles sont conçues pour exécuter un grand nombre d’opé­ra­tions en parallèle. La re­pré­sen­ta­tion de données complexes sous forme de vecteurs permet en outre de traiter ef­fi­ca­ce­ment des struc­tures de données très complexes. Dans l’ensemble, ces tech­niques con­tri­buent à ce que les bases de données vec­to­rielles puissent contenir et traiter de grandes quantités de données sans que cela entraîne une perte de per­for­mance im­por­tante.

In­té­gra­tion de modèles d’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique

Étant donné que les réseaux neuronaux utilisent gé­né­ra­le­ment des vecteurs comme entrée et sortie, de nombreux modèles d’IA peuvent être intégrés sans dif­fi­culté dans des bases de données vec­to­rielles. Cela permet de stocker, de gérer et d’in­ter­ro­ger di­rec­te­ment la sortie et l’entrée du modèle, ce qui simplifie et accélère le processus de dé­ve­lop­pe­ment et de dé­ploie­ment des ap­pli­ca­tions d’IA.

Où les bases de données vec­to­rielles sont-elles utilisées ?

L’un des cas d’uti­li­sa­tion des bases de données vec­to­rielles qui est aujourd’hui très pertinent est l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique et l’IA gé­né­ra­tive. Dans l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique, les bases de données vec­to­rielles sont utilisées pour effectuer des re­cherches de si­mi­la­rité, ce qui est né­ces­saire pour des tâches telles que la clas­si­fi­ca­tion, le clus­te­ring et les systèmes de re­com­man­da­tion. Les modèles peuvent être entraînés de manière à iden­ti­fier ra­pi­de­ment les points de données si­mi­laires et à prendre des pré­dic­tions ou des décisions sur cette base. Par exemple, un al­go­rithme de re­com­man­da­tion peut se baser sur une base de données de vecteurs pour proposer aux uti­li­sa­teurs des produits ou des contenus si­mi­laires à leurs pré­fé­rences an­té­rieures.

De plus, les bases de données de vecteurs peuvent être utilisées pour accélérer l’ap­pren­tis­sage de nouveaux réseaux neuronaux. Les bases de données vec­to­rielles per­met­tent de gérer et de re­cher­cher ef­fi­ca­ce­ment de très grands ensembles de données d’ap­pren­tis­sage, ce qui améliore con­si­dé­ra­ble­ment à la fois la précision et le temps d’ap­pren­tis­sage du modèle.

Une ap­pli­ca­tion spé­ci­fique qui profite de cette op­ti­mi­sa­tion est celle des modèles d’IA gé­né­ra­tifs comme GPT d’OpenAI. Ceux-ci utilisent des bases de données vec­to­rielles pour re­con­naître des modèles complexes dans les données et créer de nouveaux contenus. Le gain d’ef­fi­ca­cité obtenu grâce aux bases de données vec­to­rielles est essentiel pour la per­for­mance de ces systèmes.