MongoDB Atlas VectorSearch pour une performance décuplée des IA et ML

Concept image of an AI wearing a digitized human face. 3d rendering
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MongoDB explore les possibilités de la base de données vectorielles. Baptisée MongoDB Atlas VectorSearch, sa solution dédiée propose une plateforme à la fois flexible, multicloud et unifiée aux professionnels. Elle propose une compréhension contextualisée des recherches émises par les utilisateurs d’IA générative. De plus, elle facilite la recherche de données présentées sous l’aspect de vecteurs.

En juin, MongoDB Atlas VectorSearch est présenté pour la première fois dans sa version préliminaire. L’objectif est de faciliter la compréhension des prompts et des intentions de recherche par les applications IA. Par recours à une base de données vectorielle, les risques d’induire les utilisateurs en erreur dans les données générées sont réduits.

Cette fois-ci, MongoDB revient avec une version optimisée. MongoDB Atlas VectorSearch facilite la tâche des développeurs dans la conception d’applications d’IA générative. Il réduit également le temps nécessaire à la création de ces outils. Cette solution se veut polyvalente, intégrée et compatible avec plusieurs fournisseurs de services cloud. Ainsi, elle répond à un besoin manifeste des entreprises.

La solution qui rejoint les besoins des entreprises

Les professionnels œuvrant dans les jeunes pousses comme les entreprises d’expertise confirmée aspirent à une plateforme pour stocker leurs informations. Et ce, qu’ils soient en début de carrière ou en reconversion professionnelle. Or, le recours à la base de données vectorielle peut être problématique. D’une part, les entreprises ne sont pas habituées à ce type de données.  D’autre part, l’aspect : usage unique des bases de données vectorielles est contraignant.

À titre d’illustration, le développeur doit s’assurer que les informations soient cohérentes et à jour simultanément auprès des systèmes de stockage. Sinon, les requêtes des utilisateurs en bout de chaîne risquent de ne pas être satisfaites à temps. Or, une telle manœuvre est complexe, risquée et onéreuse. Les spécificités de la conception et de l’entretien de chaque service impliquent plus de travail et d’efforts pour le développeur.

C’est en considérant ces besoins que la conception de MongoDB Atlas VectorSearch a été réalisée.  Elle est à la fois :

  • Souple ;
  • Multicloud ;
  • Unifiée.

En fédérant ces avantages, elle permet de lancer les applications plus vite et d’optimiser leur efficience.

Analyse contextuelle de données, un réel avantage

Pour rappel, dans un système de données vectorielles, les informations sont organisées sous forme de vecteurs. En d’autres mots, les diverses propriétés ou caractéristiques sont exprimées en termes de représentations mathématiques. Constituant une partie de la base de données, un vecteur peut-être :

  • Un film ;
  • Une image ;
  • Une vidéo ;
  • Un document ;

Cette approche offre des opportunités importantes aux salariés ou indépendants en reconversion professionnelle. Elle les aide à acquérir de nouvelles compétences et à s’adapter à des domaines technologiques en constante évolution.

En outre, la complexité et la longueur sont des caractéristiques typiques au vecteur. Or, un seul objet peut être caractérisé par plusieurs vecteurs. Ceux-ci sont stockés par la suite comme des points dans un espace de grande dimension où ils peuvent être extraits.

Par ailleurs, la base de données vectorielle permet de retrouver plus rapidement les points les plus proches d’un espace multidimensionnel. En outre, elle permet d’associer et de sélectionner les données. Ainsi, elle élimine les risques d’hallucination, le terme employé dans le milieu pour parler de l’inexactitude des réponses générées.

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