Analyse et reporting modernes avec Milvus Vector DB et GenAI
À mesure que la technologie progresse, le rôle des systèmes d’IA s’étend, avec de multiples parties prenantes qui s’appuient sur ces systèmes pour obtenir des informations et prendre des décisions tout en interagissant activement avec eux. Cette complexité croissante a rendu les outils modernes d’analyse et de reporting essentiels pour comprendre et évaluer les performances des systèmes d’IA. Lors du récent Unstructured Data Meetup en août à New York, Bill Reynolds de Qarbine — une entreprise spécialisée dans la collaboration moderne autour des données - a expliqué comment l’intégration de Milvus avec Qarbine et l’IA générative (GenAI) peut transformer la manière dont les données non structurées sont analysées, offrant une excellente efficacité et des informations précieuses.
Bill Reynolds de Qarbine s’exprimant au NYC August Unstructured Data Meetup
Dans ce blog, comprenons le rôle des bases de données vectorielles telles que Milvus, comment Qarbine simplifie le processus d’analyse, et comment Milvus et Qarbine peuvent être intégrés pour créer des applications GenAI avancées.
Entrons directement dans le vif du sujet.
Comprendre Milvus : la principale base de données vectorielle par Zilliz
Que sont les bases de données vectorielles ?
Les bases de données traditionnelles étaient utilisées pour stocker des données structurées, et les recherches de similarité étaient effectuées à l’aide de correspondances exactes de requêtes. Cette approche était inefficace, car elle ne pouvait pas gérer les données non structurées ou de grande dimension et ne pouvait pas effectuer de recherches de requêtes sémantiquement efficaces.
Les bases de données vectorielles sont conçues pour stocker, gérer et interroger des données de grande dimension représentées sous forme de vecteurs. Les vecteurs sont des représentations numériques de données, telles que du texte, des images ou de l’audio. Ces vecteurs capturent les caractéristiques des données d’une manière qui fait que les éléments similaires ont des représentations vectorielles proches. Par conséquent, les bases de données vectorielles stockent efficacement les données non structurées et effectuent des recherches de requêtes sémantiquement pertinentes.
Fonctionnalités clés de Milvus
- Scalabilité: Milvus prend en charge la gestion de données vectorielles à grande échelle. Sa capacité à gérer des millions, voire des milliards de vecteurs, le rend adapté à des applications comme la recherche d’images, les systèmes de recommandation et la récupération basée sur le contenu.
- Traitement en temps réel: Milvus peut récupérer des vecteurs en temps réel, permettant des applications dynamiques telles que les recommandations de produits personnalisées et l’analyse pilotée par l’IA.
Recherche haute performance: Milvus utilise des algorithmes de recherche de plus proches voisins approximatifs (ANN), optimisés pour une récupération rapide et précise des vecteurs pertinents basée sur la similarité. Cette fonctionnalité est cruciale pour gérer l’analyse en temps réel et les flux de travail d’IA.
Support multimodal: Milvus fonctionne avec divers types de données - texte, images, vidéo, et plus encore. En convertissant ces types de données en vecteurs, Milvus permet une intégration transparente des données multimodales.
- Apportez votre propre LLM (Large Language Model): La flexibilité d’intégrer à la fois des grands modèles de langage (LLM) publics et privés dans des applications propulsées par Milvus permet aux organisations de mettre en œuvre des systèmes de recherche et de recommandation personnalisés selon leurs besoins spécifiques.
Qarbine : améliorer l’analyse et le reporting
Défis des applications modernes
Dans son intervention, Bill Reynolds met en évidence les défis des applications modernes auxquels sont confrontées diverses parties prenantes lorsqu’elles accèdent à la même application d’IA.
Comme le montre l’image, de nombreuses applications ne sont pas conviviales pour les différentes parties prenantes simultanément. Par exemple, les développeurs disposent d’une expertise en schémas et en requêtes, et les responsables commerciaux recherchent des options de rapports et d’analyse. En revanche, les analystes ayant une connaissance des outils et compétences hérités s’intéressent aux données et peuvent ne pas comprendre des termes techniques tels que requête vectorielle. Par conséquent, Qarbine comble cette lacune en fournissant une gamme d’outils utiles pour les développeurs et les analystes, ainsi que des visualisations et des rapports d’analyse accessibles.
Fonctionnalités clés de Qarbine
Alors que Milvus fournit l’infrastructure de base de données, Qarbine simplifie le processus d’analyse et de reporting. Qarbine agit comme un pont entre les développeurs et les analystes, garantissant que même les utilisateurs non techniques peuvent exploiter les capacités de recherche vectorielle de Milvus sans connaissances approfondies en science des données ou en requêtes de base de données.
Requêtes de données simplifiées
Qarbine abstrait les complexités des algorithmes de recherche vectorielle de Milvus, en offrant une interface facile à utiliser. Par exemple, les utilisateurs de Qarbine peuvent écrire des requêtes de type SQL pour interagir avec la base de données, leur permettant d’effectuer des recherches, d’exécuter des rapports et de générer des informations sans avoir à se plonger dans les subtilités des opérations vectorielles.
Reporting personnalisable
En plus de la simplification des requêtes, Qarbine propose des outils de reporting personnalisables. Grâce à l’intégration avec des plateformes de business intelligence (BI), Qarbine permet aux utilisateurs de visualiser et d’analyser les données de Milvus en temps réel. Les analystes peuvent créer des rapports et des tableaux de bord dynamiques, en extrayant des informations précieuses à partir de données non structurées tout en garantissant la scalabilité et les performances de Milvus.
Architecture de l’application Qarbine avec Milvus
Qarbine est un outil destiné aux utilisateurs qui agit comme une plateforme d’analyse de données et de collaboration où plusieurs parties prenantes, comme les développeurs, les analystes, etc., peuvent interagir. Son backend comprend Node.js et Express. Il fournit des plugins de services modulaires qui s’intègrent à diverses plateformes externes d’IA et de cloud telles que Microsoft Azure, AWS, Hugging Face, OpenAI, Mistral AI, etc. Cette modularité lui permet d’être flexible et scalable afin de s’adapter à différentes technologies ou services. De plus, Qarbine propose également des pilotes de données modulaires qui peuvent être utilisés pour se connecter à une base de données telle que Milvus. Ces intégrations avec Qarbine permettent l’analyse et la génération de rapports pour diverses tâches d’IA.
Requêtes Node.js simplifiées avec Qarbine
Requête de récupération Milvus de base
var milvusClient = new MilvusClient(options:ClientConfig)
milvusClient.query({
collection_name: COLLECTION_NAME,
filter: ‘id>0’,
output_fields: [‘vector’, ‘id’],
})
Requête de récupération vectorielle Milvus de base
milvusClient.search({
vector: [ … ],
collection_name: COLLECTION_NAME,
output_fields: [‘*’],
expr: “color in [‘pink_8682’, ‘red_9392’]”,
limit:5,
})
Faire progresser les applications GenAI avec Milvus et Qarbine
Flux d’exécution global de la base de données vectorielle à la récupération des résultats d’analyse
Flux d’exécution global pour récupérer les résultats d’analyse avec Qarbine, OpenAI et Milvus
Analyse RAG dynamique
Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche du traitement du langage naturel (NLP) qui combine des méthodes basées sur la récupération et basées sur la génération afin d’améliorer les capacités des modèles de langage. L’objectif est d’améliorer l’exactitude, la pertinence et la factualité du texte généré en exploitant des sources de données externes. Elle repose sur deux concepts clés -
Méthodes basées sur la récupération :
- Ces méthodes se concentrent sur la récupération d’informations pertinentes à partir d’un vaste corpus ou d’une base de connaissances. Lorsqu’une requête est effectuée, le système recherche les documents ou les données les plus pertinents pour la requête et les récupère.
Méthodes basées sur la génération :
- Les méthodes basées sur la génération consistent à générer du texte à partir de zéro en fonction de l’entrée. Des modèles comme GPT ou d’autres modèles basés sur des transformeurs utilisent des connaissances préapprises pour générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes.
Comment fonctionne RAG ?
Lorsqu’une question ou une entrée est présentée au modèle, le récupérateur recherche dans une base de connaissances les documents les plus pertinents. Le générateur utilise ensuite le contenu récupéré comme contexte d’entrée pour générer la réponse finale, en veillant à ce que les informations soient pertinentes.
Fonctionnement de RAG
Comment RAG peut-il être mis en œuvre avec Milvus et Qarbine ?
L’intégration de Milvus et Qarbine peut ouvrir la voie à l’utilisation d’approches GenAI telles que RAG. Les analystes peuvent utiliser Qarbine pour saisir leurs prompts, qui seront ensuite transmis à Milvus afin d’obtenir des résultats contextuellement pertinents. Cela peut être utilisé dans un cadre RAG dans lequel les données récupérées servent à générer la réponse finale. Ici, Milvus, avec ses opérations rapides et efficaces, sert de base de données idéale pour stocker et récupérer des embeddings. Qarbine, avec ses analyses avancées, est capable de générer des rapports ou des visualisations significatifs pour obtenir des insights plus rapidement et prendre des décisions plus dynamiques.
Ces intégrations sont très utiles pour des applications telles que les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes de questions-réponses.
Exemple de sortie d’analyse RAG dynamique avec Milvus et Qarbine
RAG interactif avec AI Assistant
Avec Qarbine, il est également possible de créer une application RAG interactive simple avec son assistant « Ask AI ». Lorsque vous cliquez sur « Ask AI » dans l’interface de Qarbine, une zone de prompt s’ouvre, dans laquelle vous pouvez saisir votre question et indiquer quel modèle d’IA doit effectuer la tâche.
Par exemple, considérons un scénario réel de chatbot. Le chatbot peut interroger Milvus pour retrouver des interactions clients passées, en récupérant des embeddings vectoriels qui reflètent les conversations précédentes. En utilisant ces données, le chatbot peut répondre de manière personnalisée et proche de l’humain, améliorant ainsi l’expérience utilisateur globale.
RAG interactif avec Milvus et Qarbine
Autres cas d’utilisation réels de Milvus et Qarbine
L’intégration de Milvus et Qarbine peut avoir des applications concrètes dans divers secteurs. Explorons-en quelques-unes.
Recommandations de produits e-commerce
Milvus peut stocker des embeddings vectoriels représentant des produits, des interactions utilisateur et des avis. À l’aide de ces vecteurs, le système peut fournir des recommandations de produits personnalisées en temps réel. L’interface de Qarbine permet aux analystes métier d’ajuster les algorithmes de recommandation sans avoir besoin de comprendre la base de données vectorielle, ce qui rationalise les opérations.
Modélisation prédictive dans le secteur de la santé
Milvus peut stocker des données médicales complexes telles que des IRM, des données génomiques et des dossiers patients sous forme de vecteurs. Ces données peuvent ensuite être analysées par des modèles d’IA afin de prédire le risque cardiovasculaire, la progression d’une maladie, ou même de recommander des plans de traitement personnalisés. L’interface de Qarbine garantit que les professionnels de santé peuvent accéder à ces données et les interpréter de manière significative.
Recommandation de contenu média
Dans le secteur des médias, Milvus peut stocker de grandes quantités d’embeddings vidéo et image. En interrogeant ces embeddings, les plateformes peuvent proposer des recommandations de contenu basées sur les préférences des utilisateurs. Qarbine permet au personnel non technique de créer et de modifier ces requêtes de recommandation sans devoir passer par l’équipe d’ingénierie.
Conclusion
L’intégration de Milvus et de Qarbine représente une excellente application pour permettre aux organisations de gérer les données non structurées et d’en tirer des insights. Milvus, avec ses capacités de recherche vectorielle haute performance, et Qarbine, qui simplifie le processus d’analyse et de reporting, forment une plateforme pour créer des applications GenAI avancées. Cette collaboration améliore l’efficacité et permet aux parties prenantes de différents départements d’exploiter la puissance de l’IA sans nécessiter de connaissances techniques approfondies. Cette combinaison peut être utile pour des secteurs tels que l’e-commerce, la santé et les médias, en fournissant des insights en temps réel et exploitables, et en favorisant des processus de prise de décision dynamiques.
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