La science derrière la recherche de vecteurs : comment elle transforme la recherche d'informations

La croissance exponentielle des données dans les centres de données et les référentiels en ligne d'aujourd'hui a marqué le début d'une nouvelle ère de défis en matière de gestion de l'information pour les organisations. Au-delà de la simple capacité de stockage, la récupération efficace de ce vaste pool de Big Data est devenue une préoccupation primordiale. Les algorithmes de recherche vectorielle sont apparus comme une solution transformatrice, permettant aux organisations de naviguer efficacement dans ce déluge de données. Cet article explore l’impact révolutionnaire de la recherche vectorielle, révolutionnant la façon dont nous accédons et exploitons les données sur le Web.

Comment fonctionne la recherche vectorielle ?

Maintenant que nous avons une idée de ce qu’est le Big Data et la recherche vectorielle, voyons comment cela fonctionne exactement.

Les moteurs de recherche de vecteurs – appelés bases de données vectorielles , recherche sémantique ou cosinus – trouvent les voisins les plus proches d'une requête donnée (vectorisée).

Il existe essentiellement trois méthodes pour l'algorithme de recherche vectorielle, discutons de chacune d'elles une par une.

Incorporation de vecteurs

Ne serait-il pas simple de stocker les données sous une seule forme ? En y réfléchissant, une base de données contenant des points de données sous une forme fixe rendra beaucoup plus facile et plus efficace la réalisation d'opérations et de calculs sur la base de données. Dans la recherche vectorielle, l'intégration de vecteurs permet d'y parvenir. Les intégrations vectorielles sont la représentation numérique des données et du contexte associé, stockées dans des vecteurs de haute dimension (dense).

Score de similarité

Une autre méthode de recherche vectorielle qui simplifie la comparaison de deux ensembles de données est le score de similarité. L’idée du score de similarité est que si deux points de données sont similaires, leur représentation vectorielle le sera également. En indexant à la fois les requêtes et les documents avec des intégrations vectorielles, vous trouvez des documents similaires aux voisins les plus proches de votre requête.

Algorithme ANN

L'algorithme ANN est encore une autre méthode pour tenir compte de la similarité entre deux ensembles de données. La raison pour laquelle l'algorithme ANN est efficace est qu'il sacrifie une précision parfaite en échange d'une exécution efficace dans des espaces d'intégration de grande dimension, à grande échelle. Cela s'avère efficace par rapport aux algorithmes traditionnels du plus proche voisin, comme l'algorithme du k-plus proche voisin (kNN), qui conduit à des temps d'exécution excessifs et zappe les ressources de calcul.

Recherche vectorielle vs recherche traditionnelle

L’examen d’une analyse différenciante détaillée de la recherche vectorielle et de la recherche traditionnelle permettra de mieux comprendre comment la recherche vectorielle a révolutionné les algorithmes de recherche et la récupération d’informations.

Comment les représentations vectorielles des éléments de données sont-elles créées ?

C'est bien beau que les algorithmes de recherche vectorielle constituent le moyen nouveau et plus rapide de récupérer des informations sur le Web, mais comment exactement un élément de données est-il représenté sous forme de vecteur dans la base de données ? Les modèles spatiaux vectoriels permettent aux ingénieurs de données de stocker des éléments de données sous forme de vecteurs dans un espace multidimensionnel.

La sélection d'un modèle spatial vectoriel approprié est cruciale, car un mauvais choix pourrait conduire à l'inexactitude et à l'inefficacité des données.

Le processus de transformation vectorielle des éléments de données varie en fonction de leur type de données. Voici une brève explication de la façon dont divers éléments de données sont transformés en vecteurs.

Données texte

• Pour commencer à transformer des données textuelles en vecteur, le texte doit être tokenisé, ce qui signifie que le texte doit être décomposé en unités plus petites telles que des mots ou des phrases.
• Viennent ensuite quelques étapes de prétraitement du texte telles que la recherche de racines et la lemmatisation.
• À l'étape suivante, ces jetons sont convertis en vecteurs numériques.

Données d'images

• Afin de cartographier des images sous forme de vecteurs, les caractéristiques de l'image doivent être extraites. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont des modèles d'apprentissage profond bien connus utilisés pour extraire des caractéristiques d'images haute définition.
• Ces caractéristiques sont nécessairement les bords, les textures et les formes d'une image.
• Ces caractéristiques peuvent ensuite être facilement converties en équivalents numériques sous forme de vecteurs.

Données structurées

• Une autre variante de données est celle des données structurées qui sont généralement stockées sous forme de lignes et de colonnes.
• L'extraction d'entités de ce format se fait en choisissant les colonnes les plus informatives de l'ensemble de données.
• Les valeurs numériques récupérées doivent être comprimées dans une plage viable et pour cela, la normalisation est appliquée aux données numériques avant de les mapper dans un vecteur.

Tendances futures de la recherche de vecteurs

Avec les développements constants dans le domaine de l’IA et de l’apprentissage automatique, toute cette science des algorithmes de recherche de vecteurs et d’apprentissage automatique ne fera que se développer davantage. La gestion d'énormes quantités de données, également connues sous le nom de Big Data, constitue aujourd'hui le véritable défi pour la plupart des organisations. Le domaine de la recherche vectorielle et les algorithmes de recherche correspondants vont répondre à toutes ces préoccupations dans un avenir proche.

Certains des concepts nouveaux et avancés que nous pourrions voir dans les tendances futures de la recherche vectorielle sont :

1. Recherche multimodale
2. Recherche multimodale
3. Modèles hybrides
4. Apprentissage en quelques coups
5. IA explicable
6. Apprentissage fédéré
7. Personnalisation améliorée
8. Intégration avec les Knowledge Graphs
9. Recherche sémantique de code
10. Recherche vocale et conversationnelle
11. IA éthique et équité

Considérations éthiques avec l’IA

Faites attention au dernier point mentionné dans les tendances futures de la recherche vectorielle. Bien que l’IA puisse être très utile pour atteindre l’efficacité et la précision, une enquête appropriée est nécessaire pour contrôler les activités éthiques. Récemment, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a suggéré que le moment était venu de nommer un comité qui sera chargé de vérifier si les pratiques d'IA mises en œuvre sont éthiques. Les implications éthiques liées à la recherche vectorielle impliquent des problèmes de confidentialité et des biais dans les résultats. Ce n’est que lorsque ces aspects éthiques sont pris en compte que nous pouvons réellement dire que l’IA est réellement « intelligente ». Pour ce faire, les meilleures pratiques permettant de répondre à ces questions éthiques doivent être présentées et mises en œuvre.