Avez-vous déjà utilisé des outils d'IA comme ChatGPT pour discuter avec un robot ou Stable Diffusion pour générer des images uniques ? Vous vous demandez comment ils fonctionnent ?
Les applications familières, comme l'application Contacts que vous utilisez, utilisent des données structurées, c'est-à-dire le nom, le numéro de téléphone, l'adresse e-mail et quelques champs de texte et numériques supplémentaires. Tandis que les applications d’IA traitent différents types de données non structurées. Quelques exemples de données non structurées sont les articles, les discussions, les images, le multimédia, etc. Ceux-ci sont assez complexes à traiter et à comprendre par les programmes informatiques.
Les applications telles que les applications de contact fonctionnent très bien avec les bases de données de type SQL car leurs exigences sont assez simples. Cependant, lorsqu’il s’agit d’applications et d’outils d’IA faisant référence à différents types de données non structurées, les bases de données classiques ne sont pas conçues pour les gérer. C'est là qu'interviennent les bases de données vectorielles ! Il s'agit d'un type spécial de base de données qui aide les plateformes d'IA à stocker et à traiter facilement des données non structurées. C’est pourquoi de nombreux outils d’IA se tournent vers les bases de données vectorielles ou les utilisent dès le début.
Les bases de données vectorielles constituent l’épine dorsale de toute application d’IA. Dans cet article de blog, nous comprendrons ce qu'elles sont et en quoi elles diffèrent des bases de données SQL et No-SQL traditionnelles, ainsi que les avantages qu'elles apportent. Commençons 🚀.
Avant de plonger plus profondément dans les vecteurs et les bases de données vectorielles, comprenons d'abord les types de données et comment ils affectent le type de base de données le mieux adapté à ses capacités de stockage et d'interrogation.
(Académie K21)Toutes les données qui ont un schéma prédéfini et fixe sont appelées données structurées. Ces données peuvent être représentées sous forme de tableau. Les bases de données SQL, les feuilles de calcul, etc. sont les mieux adaptées pour stocker et interagir avec ce type de données.
Les données semi-structurées sont des données avec un schéma flexible. Autrement dit, il s’agit de données « auto-descriptives » comme les fichiers JSON ou XML. Ces fichiers contiennent des données ainsi que des détails structurels les concernant. Ce type de données est en constante évolution, car il lui manque un schéma fixe.
Les magasins de documents, les magasins de valeurs clés et les bases de données graphiques sont quelques exemples de bases de données appropriées pour stocker et analyser des données semi-structurées.
Les données non structurées désignent toute au...
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