Qu’est-ce qu’une base de données vectorielles ?
L'équipe éditoriale IONOS8 mins
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.
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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.
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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.
L’un des inconvénients majeurs des grands modèles linguistiques (LLM) tels que GPT est leur coût d’apprentissage élevé et leur longue durée de formation. En raison de ces deux facteurs, les LLM ne peuvent pas être régulièrement réentraînés avec des données actuelles. Une méthode permettant d’éliminer ce point faible est le Retrieval Augmented Generation (RAG). Vous pouvez vous informer plus en détail à ce sujet dans notre article complémentaire.
