QU'EST-CE QUE la base de données VECTOR ?

Il s'agit d'un examen complet de ses fondements conceptuels, de son infrastructure technologique et de ses domaines d'application. Les systèmes de stockage vectoriel sont des infrastructures qui stockent les données sous forme de représentations numériques multidimensionnelles et permettent d'effectuer des recherches rapides basées sur la similarité parmi ces données. L'objectif de cette étude est en fait d'analyser, à un niveau académique, les composants techniques du stockage vectoriel ainsi que ses principes de fonctionnement et ses domaines de développement futurs. Le stockage vectoriel devient essentiellement un système de stockage de données spécial qui stocke les données sous forme de représentations numériques multidimensionnelles appelées vecteurs. En fait, le stockage vectoriel est un système spécialisé conçu pour stocker des vecteurs intégrés. En raison des caractéristiques uniques des intégrations vectorielles, les systèmes de stockage vectoriel sont en réalité une conception spécialisée qui les distingue des systèmes de stockage de données traditionnels. Une base de données vectorielle est une base de données spéciale conçue pour stocker, gérer et rechercher des intégrations vectorielles de haute dimension. La capacité fondamentale d'une base de données vectorielle est la similarité sémantique, qui identifie des points de données conceptuellement similaires plutôt que d'analyser des mots-clés. Elle stocke à la fois des intégrations vectorielles denses et clairsemées générées par des modèles d'apprentissage automatique afin de fournir une recherche et une récupération rapides par similarité. Le vecteur créé par la base de données positionne les éléments connexes plus près les uns des autres, ce qui permet au système de classer les résultats en fonction de leur pertinence.

STOCKAGE VECTORIAL

Il s'agit d'un système de données spécialisé qui représente les données dans des dimensions numériques. Ces vecteurs sont généralement produits par des modèles d'apprentissage automatique qui représentent le contenu sémantique des fichiers audio, des vidéos et des images. Ces représentations sont appelées vecteurs d'intégration.

QU'EST-CE QU'UN VECTEUR D'INCORPORATION ?

Les intégrations, qui constituent en réalité la base du stockage vectoriel, sont la représentation mathématique de données complexes sous une forme transformée. Par exemple, stylo, cahier, école, enseignant : tous ces termes reçoivent des valeurs vectorielles proches du même groupe sémantique. Il est important de noter que les représentations intégrées générées par le modèle d'un fournisseur ne seront pas comprises si elles sont transférées vers un autre fournisseur. Par exemple, une intégration produite par le modèle X ne sera pas compatible avec le modèle d'un autre fournisseur.

COMMENT FONCTIONNE LE STOCKAGE VECTORIAL

Dans une base de données vectorielle, les données sont d'abord traitées lors de leur collecte. Les données brutes telles que le texte, les images ou les vidéos sont enregistrées. La création d'un encodage vectoriel se produit lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique génère un vecteur pour les données. Le vecteur est ensuite stocké, c'est-à-dire enregistré dans la base de données vectorielle. Chroma est un exemple de ce type de système. Pour expliquer le lien entre les bases de données vectorielles et les systèmes de stockage vectoriel, il faut d'abord comprendre les bases de données vectorielles, puis examiner leur relation et les complexités techniques qui en découlent. Enfin, il est nécessaire d'aborder les éléments à prendre en compte lors de l'évaluation des bases de données vectorielles pour vos projets.

CARACTÉRISTIQUES PRINCIPALES DES MAGASINS VECTORIELS

Pour les données à haute dimension, les intégrations vectorielles comportent généralement des centaines, voire des milliers de dimensions, ce qui pose des défis particuliers en matière de stockage et de récupération. Pour les recherches spécialisées, contrairement aux bases de données traditionnelles qui utilisent des requêtes de correspondance exacte, les bases de données vectorielles utilisent la recherche du plus proche voisin avec des mesures de distance spécifiques. Du point de vue de l'efficacité, les bases de données traditionnelles sont généralement inefficaces lorsqu'elles traitent des données vectorielles, car les magasins vectoriels sont construits à partir de zéro pour gérer efficacement le stockage et la récupération de vecteurs à haute dimension.

Flexibilité limitée

Pour optimiser les performances, les magasins vectoriels se concentrent généralement sur la prise en charge des données numériques et à haute dimension, au détriment d'une partie de la polyvalence offerte par les bases de données à usage général.

Conceptions de schémas simplifiées

Par rapport aux bases de données à usage général, les magasins vectoriels ont généralement des schémas moins flexibles et privilégient les structures optimisées pour les données vectorielles.

Assistance spécialisée pour les requêtes

Plutôt que de prendre en charge une grande variété de types de requêtes, les magasins vectoriels sont principalement optimisés pour les opérations de recherche du plus proche voisin effectuées sur des données vectorielles.

BASE DE DONNÉES VECTORIELLE

D'autre part, un base de données vectorielle forme un système plus complet qui intègre les capacités des bases de données vectorielles et des magasins vectoriels tout en fournissant des fonctionnalités et des caractéristiques initiales. Les principales caractéristiques d'une base de données vectorielle sont les suivantes :

Prise en charge étendue des requêtes

Les bases de données vectorielles permettent des requêtes plus complexes qui combinent des recherches par similarité vectorielle avec des opérations traditionnelles de base de données.

Données vectorielles

Ces systèmes relient les vecteurs stockés à des données structurées à l'aide de mécanismes de requête robustes et complexes, similaires à ceux que l'on trouve dans les bases de données relationnelles.

Indexation vectorielle avancée

Beaucoup de vecteurs bases de données inclure des techniques d'indexation avancées pour améliorer les performances des requêtes vectorielles et non vectorielles.

SYSTÈME VECTORIAL BIEN OPTIMISÉ

Ajouter la prise en charge des schémas à haute dimension et des capacités de recherche du plus proche voisin à une base de données n'est pas nécessairement un projet extrêmement complexe. Cependant, optimiser ces fonctionnalités pour une utilisation en production représente un défi de taille. Une base de données vectorielle prête pour la production doit inclure des composants de stockage efficaces. Un stockage efficace et rapide signifie que le système doit être capable d'insérer, de mettre à jour et de supprimer rapidement des données vectorielles, même lorsqu'il traite des ensembles de données volumineux.

Prise en charge de plusieurs mesures de distance

Différentes applications peuvent nécessiter différentes mesures de similarité ; par conséquent, un magasin de vecteurs polyvalent doit prendre en charge diverses métriques de distance.

Cela explique en détail pourquoi le stockage vectoriel a pris une place prépondérante dans la gestion moderne des données. En bref, contrairement aux bases de données traditionnelles, le stockage vectoriel permet d'évaluer les données en fonction de leur signification sémantique, ce qui offre des avantages considérables pour les solutions qui prennent en charge à la fois les systèmes de recherche et d'analyse. Avec l'augmentation du volume de données non structurées, l'importance des technologies de stockage vectoriel devrait encore s'accroître. Actuellement, environ 801 TP3T des données produites dans l'écosystème numérique sont considérées comme non structurées. Les systèmes de stockage de données traditionnels ne parviennent pas à saisir les relations sémantiques au sein de ces données.