Bienvenue en 2024 : Dans le monde en constante évolution de l'IA, ne pas exploiter la puissance de l'IA générative vous expose à des risques de retard. Les organisations, des technologies de la santé aux objets du quotidien, ont tracé des feuilles de route pour l'IA. Si vous n'avez pas encore élaboré votre stratégie, voici un plan en trois étapes.
Étape 1 : Constituez votre équipe - Réunissez une équipe compétente, de préférence composée de personnes ayant suivi des formations, comme celles d'Andrew Ng. Une certification est un gage de préparation aux technologies IA de pointe.
Étape 2 : Assurez-vous un accès API - Obtenez des clés API auprès d'OpenAI. N'oubliez pas que ChatGPT ne peut pas être appelé directement ; il n'est pas conçu pour cela.
Étape 3 : Exploitez les bases de données vectorielles - Utilisez les embeddings et les bases de données vectorielles, votre arme secrète dans l'arsenal de l'IA. Une fois vos données rassemblées dans une base de données vectorielle (DB), intégrez une architecture de génération augmentée par récupération (RAG) et appliquez l'ingénierie des requêtes. Vous aurez ainsi réussi à intégrer l’IA générative dans votre organisation. Attendez-vous maintenant à des résultats transformateurs, même si la patience est essentielle pendant que la magie opère.
À mesure que les organisations se précipitent pour adopter l'IA générative et explorer les modèles de langage de grande taille (LLMs), beaucoup perdent de vue des cas d'utilisation pratiques, poursuivant des tendances technologiques. Cela conduit souvent à des attentes trompeuses : lorsque l'IA devient votre seul outil, chaque défi semble soluble.
Comprendre les fondements de l'IA : Malgré l'engouement autour des LLMs et des bases de données vectorielles, la représentation vectorielle en traitement du langage naturel a des racines historiques profondes. Notamment, le travail de George Miller en 1951 sur la sémantique distributionnelle a établi que les mots apparaissant dans des contextes similaires tendent à avoir des significations liées. Cette idée fondamentale a ouvert la voie à la représentation moderne basée sur les vecteurs.
La publication de Thomas K. Landauer en 1997 sur l'analyse sémantique latente (LSA) a détaillé comment les techniques mathématiques pouvaient créer des espaces vectoriels pour les mots, améliorant la relation sémantique pour une récupération efficace des informations. L’évolution s'est poursuivie avec les travaux innovants de Yoshua Bengio et d'autres, introduisant des modèles de réseaux neuronaux qui sous-tendent les technologies d'embeddings modernes telles que word2vec et BERT.
Le paysage des bases de données vectorielles : Le domaine des bases de données vectorielles devient de plus en plus concurrentiel, avec divers fournisseurs rivalisant sur des caractéristiques telles que la performance, l'évolutivité et les intégrations. Cependant, le facteur essentiel reste la pertinence : fournir des résultats précis rapidement est plus important que d'atteindre la rapidité avec des réponses irrélevantes.
Les bases de données vectorielles utilisent des algorithmes de voisinage approximatif (ANN), qui peuvent être classés selon plusieurs méthodologies :
- Approches basées sur le hachage (hashing sensible au local, deep hashing)
- Approches basées sur les arbres (arbres K-means, Annoy)
- Techniques basées sur des graphes (petit monde hiérarchique navigable)
Avec ces complexités, la simplicité initiale des LLMs peut devenir écrasante. Cependant, si vous générez des embeddings de vos données en utilisant les APIs d'OpenAI et les récupérez avec des ANN comme HSNW, la pertinence reste primordiale.
Naviguer à travers les attentes : Lors de l’utilisation des systèmes vectoriels, il est crucial de garantir que l’alignement des données corresponde à l'intention de l'utilisateur. Par exemple, une requête pour "Erreur 221" pourrait aboutir à un document sur "Erreur 222", ce qui est frustrant pour l'utilisateur à la recherche de solutions spécifiques.
Le récit des bases de données vectorielles : Les bases de données vectorielles promettent d'améliorer la récupération d'informations, mais elles ne sont pas entièrement nouvelles. Les bases de données traditionnelles, les solutions SQL et NoSQL, ainsi que les applications de recherche en texte intégral comme Apache Solr et Elasticsearch, ont longtemps offert des capacités de récupération puissantes. Bien que les bases de données vectorielles facilitent la recherche sémantique, elles souffrent encore de certaines lacunes en matière de traitement de texte.
Ainsi, les bases de données vectorielles ne peuvent pas complètement remplacer les bases de données traditionnelles, ni dominer le marché comme certains pourraient l'attendre. Avec des concurrents comme Weaviate, Vespa et Elasticsearch, le paysage est compétitif et en pleine évolution, mais des fonctionnalités distinctives sont nécessaires pour prospérer.
Les dangers de l'engouement : Adopter les dernières tendances peut conduire au « syndrome de l'objet brillant ». Une recherche d'entreprise efficace ne consiste pas simplement à intégrer un magasin vectoriel ; cela nécessite une planification et une exécution approfondies, depuis la structuration des données jusqu'à l'application des bons contrôles d'accès. Les organisations doivent évaluer soigneusement si leur cas d'utilisation bénéficie réellement de l'adoption de la technologie vectorielle.
En fin de compte, les utilisateurs privilégient la précision plutôt que les détails techniques. Ils recherchent des réponses fiables, quelle que soit la méthodologie de recherche sous-jacente, qu'il s'agisse de recherche vectorielle, de recherche par mot-clé ou d'une autre approche. Se concentrer sur votre cas d'utilisation et valider les résultats conduira à des solutions plus efficaces.
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