Briser les barrières : démocratiser l’accès aux bases de données vectorielles pour tous
Cet article a été initialement publié sur The New Stack et est republié ici avec autorisation.
Les grands modèles de langage (LLM) et les technologies liées à l’IA sont sur toutes les lèvres. Les bases de données vectorielles, l’infrastructure essentielle pour les LLM et les applications d’IA, ont suscité une large attention auprès d’une base d’utilisateurs plus vaste, s’étendant des ingénieurs en algorithmes aux développeurs d’applications et backend.
Examinons les avantages des bases de données vectorielles, pourquoi leur démocratisation est cruciale et comment les rendre accessibles à tous. Nous proposons également un outil de benchmark pour vous aider à choisir la base de données vectorielle la mieux adaptée à vos projets.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Contrairement aux bases de données relationnelles ou NoSQL traditionnelles qui stockent et organisent les données dans des formats structurés, une base de données vectorielle est spécialement conçue pour stocker et gérer des données non structurées, telles que des images, de l’audio, des vidéos et du texte sous forme de représentations numériques appelées embeddings.
Les bases de données vectorielles sont cruciales pour effectuer des recherches de similarité à l’aide de l’algorithme approximate nearest neighbor (ANN). Cet algorithme permet de trouver le point le plus proche d’un point donné au sein d’un ensemble donné, ce qui rend les bases de données vectorielles précieuses pour divers cas d’utilisation, notamment les systèmes de recommandation, la détection d’anomalies et les systèmes de questions-réponses.
Bases de données vectorielles vs techniques traditionnelles de recherche vectorielle
La recherche vectorielle n’est pas un concept nouveau. Avant l’émergence des bases de données vectorielles spécialisées, diverses piles technologiques étaient disponibles pour effectuer des recherches vectorielles. Parmi les exemples figurent des bibliothèques vectorielles comme Facebook FAISS, Spotify Annoy, Google ScaNN, et des extensions de recherche vectorielle comme pgvector. De grandes entreprises comme Google, Microsoft et Netflix ont utilisé ces technologies pour des tâches telles que les systèmes de recommandation.
Bien que les techniques traditionnelles de recherche vectorielle disposent de fonctionnalités de base telles que le stockage, l’indexation et la recherche de vecteurs, elles présentent des limites. Par exemple, lorsque vous devez traiter un grand ensemble de données avec des millions ou des milliards de vecteurs de grande dimension et que, dans le même temps, vous avez besoin de réponses rapides et d’un rappel élevé, les systèmes de recherche traditionnels peuvent difficilement répondre à vos attentes. Dans ce cas, une base de données vectorielle spécialement conçue est nécessaire.
Par rapport aux piles traditionnelles de recherche vectorielle, les bases de données vectorielles spécialement conçues offrent des fonctionnalités améliorées et variées, notamment :
Prise en charge complète de CRUD (create, read, update, and delete)
Filtrage scalaire et vectoriel
Prise en charge des SDK de plusieurs langages de programmation et des API restful
Capacités de niveau entreprise telles que la haute disponibilité et la scalabilité, les groupes de ressources, le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) et les déploiements en production
Et plus encore.
Les bases de données vectorielles sont devenues de plus en plus populaires et essentielles en raison de l’essor de ChatGPT et de l’intérêt croissant pour l’IA générative et les LLM. Par conséquent, davantage de développeurs et d’organisations cherchent à y accéder.
Pourquoi les bases de données vectorielles sont-elles essentielles à l’ère de l’IA ?
Les bases de données vectorielles sont devenues indispensables pour les LLM et les piles technologiques d’IA connexes. Elles servent de mémoire à long terme des LLM, étendant les connaissances et les capacités de récupération des LLM et permettant des réponses plus précises liées à vos données et à votre activité.
ChatGPT peut générer des réponses hallucinatoires en raison de ses connaissances hors ligne de préentraînement limitées ou obsolètes. De plus, la limite de tokens de ChatGPT rend difficile pour les utilisateurs de fournir trop de contexte. Pour résoudre ce problème, la pile CVP (ChatGPT/LLM + une base de données vectorielle + prompt as code) gagne en popularité, utilisant une base de données vectorielle pour stocker des faits propres à un domaine ou propriétaires en dehors du LLM à des fins de récupération. Cette expansion conduit à des résultats plus précis.
Les piles d’IA populaires telles que LlamaIndex, AutoGPT et LangChain sont des exemples qui exploitent les bases de données vectorielles pour le stockage vectoriel à long terme et/ou l’augmentation des connaissances des LLM.
Démocratiser les bases de données vectorielles pour tous
Les bases de données vectorielles sont cruciales dans la révolution actuelle de l’IA. Mais seules certaines personnes ont un accès égal à cette technologie en raison de divers obstacles, tels que les technologies propriétaires, la complexité de l’architecture et du déploiement, les coûts élevés pour les développeurs individuels ou les petites équipes, et une mauvaise expérience utilisateur. Il est donc essentiel de démocratiser les bases de données vectorielles pour progresser, avec des pionniers et des fournisseurs qui montrent la voie.
Rendre les bases de données vectorielles accessibles à tous ne peut pas se faire du jour au lendemain. Il est irréaliste de s’attendre à ce que chaque base de données stocke et recherche immédiatement des vecteurs, ou que ces fournisseurs de bases de données vectorielles ouvrent soudainement leurs technologies à tous. Cependant, il existe quelques conseils précieux pour améliorer la démocratisation des bases de données vectorielles.
Promouvoir les connaissances, l’expertise et les technologies des bases de données vectorielles
Pour travailler efficacement avec les bases de données vectorielles, les développeurs doivent se familiariser avec les avantages, les écosystèmes, les cas d’utilisation et les limites de cette technologie. Il est donc essentiel de sensibiliser le public aux connaissances, à l’expertise et aux technologies des bases de données vectorielles à travers divers contenus, notamment des articles universitaires, des articles de blog, des tutoriels et des conférences. Chez Zilliz, nous avons créé une bibliothèque de contenu couvrant tout, des bases des technologies de recherche vectorielle (comme les données non structurées et les Hierarchical Navigable Small Worlds) aux piles d’IA populaires (comme LangChain, LlamaIndex et AutoGPT). Nous proposons également divers événements hors ligne et webinaires qui constituent des ressources précieuses pour les développeurs intéressés par cette pile vectorielle.
Ouvrir le code source à tous les développeurs
L’open source est un moyen crucial de promouvoir la démocratisation des bases de données vectorielles. En éliminant les barrières financières, l’open source rend les bases de données vectorielles accessibles aux développeurs et aux organisations de toutes tailles. Cela signifie également offrir une transparence totale, permettant aux utilisateurs d’utiliser et de modifier le code source selon leurs besoins.
L’open source favorise l’innovation et le partage des connaissances tout en créant une communauté dynamique contribuant à l’amélioration et à la croissance du produit. Cette approche profite à toutes les parties prenantes, y compris le fournisseur de la base de données vectorielle.
Milvus est un pionnier notable dans ce domaine, avec plus de 3,4 millions de téléchargements Docker et plus de 21 000 étoiles sur GitHub. C’est également un projet populaire diplômé de la Linux Foundation AI & Data Foundation. En le rendant open source, Zilliz a rendu cette technologie de base de données vectorielle accessible aux développeurs et aux entreprises de toutes tailles. Cette décision a favorisé une communauté active d’innovateurs enthousiastes contribuant aux mises à niveau et à l’évolution de Milvus. Un excellent exemple d’une telle collaboration est Milvus Lite, une version légère de Milvus apportée par Bin Ji, un membre actif de la communauté.
Fournir des services de bases de données vectorielles entièrement gérés
Rendre les bases de données vectorielles accessibles à tous implique de les rendre faciles à configurer, à utiliser et à maintenir. Bien que l’hébergement de ces bases de données sur votre système local présente des avantages, il peut être chronophage et coûteux. Un service de base de données vectorielle entièrement géré, tel que Zilliz Cloud, peut résoudre ce problème en simplifiant le déploiement et la mise à l’échelle des applications de recherche vectorielle, libérant ainsi les ingénieurs pour qu’ils se concentrent sur l’activité.
Offrir des options cloud gratuites aux développeurs individuels et aux petites équipes
Bien que les services de bases de données vectorielles entièrement gérés soient excellents, ils peuvent être coûteux pour les développeurs individuels et les petites équipes. Pour rendre les bases de données vectorielles plus accessibles, les fournisseurs pourraient envisager d’offrir à ces groupes des options gratuites ou au moins de proposer des options abordables. Cette approche constituerait une étape importante vers la démocratisation des bases de données vectorielles et l’élargissement de la base d’utilisateurs. En retour, les entreprises de bases de données vectorielles pourraient gagner en visibilité et en popularité.
Fournir une excellente expérience utilisateur qui répond aux besoins des utilisateurs
Donner la priorité à une expérience utilisateur fluide est également essentiel à la démocratisation des bases de données vectorielles. Cette approche signifie proposer des fonctionnalités qui résolvent les problèmes des utilisateurs, leur font gagner du temps et de l’argent, et les aident à réussir. Les fonctionnalités clés incluent le stockage, l’indexation et l’interrogation rapides des vecteurs, une faible latence avec un rappel élevé, une organisation et un accès basé sur les rôles pour faciliter la gestion des équipes, la prise en charge de JSON pour une meilleure gestion des données, et la capacité de filtrer rapidement les requêtes à l’aide de clés de partition.
Comment choisir la bonne base de données vectorielle pour votre projet
Choisir la bonne base de données vectorielle pour vos projets peut être déroutant en raison des nombreuses options disponibles. Heureusement, une solution peut vous aider à prendre une décision éclairée : VectorDBBench, un outil d’analyse comparative open source qui évalue et compare en profondeur différents systèmes de bases de données vectorielles selon des métriques critiques telles que les requêtes par seconde (QPS), la latence, le débit et la capacité.
Conclusion
L’accès aux bases de données vectorielles augmente grâce à une entrée plus facile, des fonctionnalités conviviales et des prix abordables. Les projets open source comme Milvus et les services cloud comme Zilliz Cloud sont à la tête de cette tendance.
À mesure que la démocratisation progresse, nous pouvons nous attendre à une hausse des applications et découvertes innovantes qui utilisent les bases de données vectorielles. Cette démocratisation entraînera des avancées dans divers secteurs et façonnera l’avenir de l’innovation axée sur les données.
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