Comprenez les intégrations vectorielles et quand et comment les utiliser. Explorez des applications du monde réel avec les bases de données vectorielles Milvus et Zilliz Cloud.
Les intégrations vectorielles sont des représentations numériques de points de données, ce qui facilite la recherche de données non structurées. Ces intégrations sont stockées dans des bases de données spécialisées comme Milvus et Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré), qui utilisent des algorithmes avancés et des techniques d'indexation pour une récupération rapide des données.
Les modèles d'intelligence artificielle (IA) modernes, comme les grands modèles linguistiques (LLM), utilisent des intégrations de vecteurs de texte pour comprendre le langage naturel et générer des réponses pertinentes. De plus, les versions avancées des LLM utilisent la génération augmentée de récupération (RAG) pour récupérer des informations à partir de magasins de vecteurs externes pour des applications spécifiques à des tâches.
Dans cet article de blog, nous comprendrons le concept des intégrations vectorielles et explorerons ses applications, les meilleures pratiques et les outils pour travailler avec les intégrations vectorielles.
Une intégration vectorielle est une liste de points de données numériques, chaque nombre représentant une caractéristique de données. Ces intégrations sont obtenues en analysant les connexions au sein d'un ensemble de données. Les points de données les plus proches les uns des autres sont identifiés comme sémantiquement similaires.
Les intégrations sont formulées à l'aide de modèles d'apprentissage profond entraînés pour mapper les données sur un espace vectoriel de grande dimension. Les modèles d'intégration populaires tels que BERT et Data2Vec constituent la base de nombreuses applications modernes d'apprentissage en profondeur.
De plus, les intégrations vectorielles sont couramment utilisées dans les applications PNL et CV en raison de leur efficacité.
Il existe trois principaux types de plongements en fonction de leur dimensionnalité : les plongements denses, clairsemés et binaires. Voici en quoi ils diffèrent en termes de caractéristiques et d’utilisation :
Les intégrations vectorielles qui représentent des points de données avec la plupart des éléments non nuls sont denses. Ils capturent des détails plus fins puisqu’ils stockent toutes les données, même les valeurs nulles, ce qui les rend moins efficaces en matière de stockage.
Word2Vec, GloVe, CLIP et BERT sont des modèles qui génèrent des intégrations vectorielles denses à partir des données d'entrée.
Les plongements vectoriels clairsemés sont des vecteurs de grande dimension avec la plupart des éléments vectoriels nuls. Les valeurs non nulles dans les intégrations clairsemées représentent l'importance relative des points de données dans un corpus. Les intégrations clairsemées nécessitent moins de mémoire et de stockage et conviennent aux données clairsemées de grande dimension comme la fréquence des mots.
TF-IDF et SPLADE sont des méthodes populaires pour générer des intégratio...
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