Les données complexes et non structurées d'aujourd'hui—comprenant du texte, des images, de l'audio et de la vidéo—représentent des défis majeurs pour les bases de données traditionnelles, souvent incapables de gérer ces ensembles de données multidimensionnelles caractérisés par de nombreuses variables.
Pour surmonter ce problème, les bases de données vectorielles ont émergé comme des solutions spécialisées, capables d'indexer, d'interroger et de récupérer efficacement les données essentielles au développement et à l'exécution de l'IA.
Présentation de Qdrant Hybrid Cloud
Avec le lancement récent de Qdrant Hybrid Cloud, les organisations disposent désormais d'une option puissante. Qdrant se positionne comme la première base de données vectorielle hybride gérée du secteur, permettant aux entreprises de tirer parti des bases de données vectorielles tout en gardant un contrôle total sur leurs données.
« Les bases de données vectorielles sont conçues pour gérer des données complexes et multidimensionnelles, constituant l'épine dorsale des applications AI révolutionnaires », a déclaré Andre Zayarni, PDG de Qdrant. Il a souligné que le service de cloud hybride permet aux entreprises d'explorer des cas d'utilisation innovants que les services cloud tiers pourraient ne pas soutenir.
Bases de Données Vectorielles dans Divers Environnements
Le marché des bases de données vectorielles devrait connaître une croissance significative, passant de 1,5 milliard de dollars en 2023 à 4,3 milliards de dollars d'ici 2028. Aux côtés de Qdrant, d'autres fournisseurs notables comme Pinecone, MongoDB, Milvus et Rockset se taillent des niches dans ce secteur.
Ce qui distingue Qdrant, c'est sa base de données dédiée spécifiquement conçue pour les données vectorielles à haute dimension. Le Qdrant Hybrid Cloud permet aux clients d'exécuter des charges de travail de recherche vectorielle au sein de leurs environnements, garantissant la sécurité de leurs données.
« Nous avons conçu cette offre pour garantir un contrôle et une souveraineté maximaux sur les données et les charges de travail de recherche vectorielle, peu importe le fournisseur de cloud, la solution sur site ou l'emplacement edge », a expliqué Zayarni.
Cas d'Utilisation de Qdrant Hybrid Cloud
Le Qdrant Hybrid Cloud prend en charge une variété d'applications, y compris l'IA générative, la génération augmentée par récupération (RAG), la recherche sémantique, les recommandations personnalisées, l'analyse de données et la détection d'anomalies. Il est déployable dans n'importe quel environnement Kubernetes et de plus en plus sur d'autres plateformes.
« L'IA excelle à extraire des insights significatifs à partir de vastes ensembles de données non structurées, aidant les entreprises à tirer parti de ces informations avec précision et en contexte avancé », a noté Zayarni.
Assurer le Contrôle des Données et la Conformité
Une application critique est le développement d'assistants de connaissance internes ou de chatbots adaptés à des fonctions telles que les ventes ou la R&D. Ces solutions IA nécessitent un accès à des documents internes sensibles, ce qui impose de stricts protocoles de sécurité des données pour respecter les réglementations sur la confidentialité.
Un contrôle insuffisant des données entraîne des risques significatifs, y compris une rigidité d'infrastructure et des difficultés à optimiser les coûts, car les organisations manquent de propriété sur les systèmes sous-jacents. « Les entreprises doivent avoir la flexibilité d'exécuter des applications de base de données vectorielle dans n'importe quel environnement tout en assurant un contrôle total sur leurs données », a déclaré Zayarni.
Mettre l'accent sur la Confidentialité et les Déploiements Sécurisés
Alors que les entreprises passent de la prototypage de l'IA à un déploiement actif, des aspects tels que la confidentialité, la souveraineté des données et la flexibilité de déploiement deviennent primordiaux. Ces éléments sont cruciaux pour développer et étendre de nouvelles applications, qu'il s'agisse d'assistants IA orientés client ou d'outils internes de récupération de connaissance.
Zayarni a souligné que le paysage des bases de données vectorielles est encore relativement naissant, avec des options de déploiement limitées, généralement confinées aux configurations sur site open-source ou aux services gérés. L'introduction de bases de données vectorielles hybrides gérées répond au besoin du marché en matière de confidentialité et de sécurité tout en permettant des opérations rentables.
« C'est la direction que prend le marché, soulignant l'importance des options de déploiement en cloud hybride », a-t-il conclut.
En fin de compte, les bases de données vectorielles représentent une nouvelle frontière dans la gestion des données, où la complexité n'est pas un obstacle mais un catalyseur d'innovation.