Rationaliser le déploiement des applications GenAI d’entreprise grâce à une gestion efficace des données non structurées
Déployer des applications GenAI dans des environnements de production n’est pas une mince affaire, surtout lorsqu’il s’agit de données non structurées. Les entreprises ont souvent du mal à gérer et à utiliser efficacement ce type de données pour en tirer des insights et conserver un avantage concurrentiel. Lors d’un récent Unstructured Data Meetup organisé par Zilliz, Joe Maionchi, vice-président de la recherche et du développement chez Aparavi, et Hendrik Knack ont discuté de techniques de pointe pour gérer les données non structurées afin de rationaliser le déploiement d’applications GenAI.
Joe Maionchi s’exprimant lors du SF Unstructured Data Meetup de juillet
Regarder la présentation de Joe et Handrik
Le défi de la gestion des données non structurées
Les données non structurées comprennent tout, des e-mails et publications sur les réseaux sociaux aux vidéos, images et documents qui ne peuvent pas être stockés de manière uniforme. Contrairement aux données structurées, qui s’insèrent parfaitement dans des lignes et des colonnes, les données non structurées sont vastes, variées et difficiles à gérer avec des bases de données traditionnelles. Comme l’a souligné Joe Maionchi, « 75 à 80 % des données d’entreprise sont actuellement non structurées, et leur volume augmente chaque année. » Cette croissance rapide rend de plus en plus difficile pour les organisations de stocker, traiter et extraire des insights précieux de leurs données.
Les principaux défis des données non structurées comprennent :
Complexité de la gestion : Les données non structurées se présentent dans une variété de formats, ce qui les rend difficiles à standardiser et à traiter. De plus, le volume considérable de ces données peut entraîner des coûts de stockage élevés et une complexité de gestion.
Préoccupations relatives à la confidentialité des données : La protection des informations sensibles est une préoccupation majeure pour les entreprises. Les violations de données, en particulier celles impliquant des informations personnelles identifiables (PII), peuvent être désastreuses. Le stockage et le traitement des données dans des environnements externes, tels que des solutions basées sur le cloud ou de grands modèles de langage (LLMs) comme GPT, augmentent le risque de violations de données et de manquements à la conformité.
Mauvaise qualité des données : Les données non structurées contiennent souvent des incohérences, des valeurs manquantes et des informations redondantes. Ce problème rend difficile l’extraction d’insights exploitables de haute qualité sans un nettoyage approfondi des données.
Complexité du traitement et de l’intégration : L’analyse des données non structurées nécessite des techniques avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la recherche d’informations. Cependant, de nombreuses équipes ne disposent pas de l’expertise technique nécessaire, ce qui conduit à une utilisation inefficace des données.
Rationaliser la gestion des données non structurées avec Aparavi
Pour relever ces défis, des fournisseurs de services de gestion des données comme Aparavi offrent une plateforme de données complète conçue pour simplifier la gestion et l’utilisation des données non structurées. Voici comment la plateforme répond aux principaux points de friction.
Flux de données dans l’environnement du client
Données sur place : Cette plateforme permet aux entreprises de gérer et d’analyser les données sans les transférer vers des environnements externes, garantissant ainsi la confidentialité des données. La plateforme s’intègre parfaitement à un large éventail de sources de données, notamment des bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus entièrement géré), des magasins de fichiers et des services cloud comme Outlook et OneDrive.
Confidentialité des données : Les entreprises peuvent extraire des informations exploitables sans compromettre les informations sensibles en conservant les données en toute sécurité sur site. Les applications de la plateforme sont déployées là où résident vos données non structurées, réduisant ainsi le risque de violations de données.
Architecture distribuée : Aparavi utilise une architecture de données distribuée, permettant aux organisations de gérer leurs données plus efficacement et à grande échelle. Cette architecture élimine le besoin de vastes fermes de serveurs, car les métadonnées, les magasins vectoriels et les index sont distribués entre les nœuds.
Ingestion robuste des données : La plateforme prend en charge l’ingestion de plus de 1 000 types de fichiers et inclut des capacités avancées d’OCR (Optical Character Recognition) pour extraire du texte à partir d’images. Cette capacité garantit que diverses sources de données peuvent être intégrées et analysées efficacement.
Agrégation et interrogation des données : Une fois ingérées, les données non structurées sont agrégées, permettant aux utilisateurs d’effectuer des requêtes pour extraire des informations précieuses. Cette capacité est cruciale pour identifier les tendances et mener des analyses granulaires.
Propriété et autorisations granulaires des données : La plateforme permet aux entreprises de contrôler la propriété des données à un niveau granulaire, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux informations sensibles. Cette fonctionnalité est particulièrement importante pour maintenir la conformité et protéger les PII.
Actions sur les données et automatisation : La plateforme inclut des fonctionnalités intégrées qui permettent aux utilisateurs d’agir sur les informations directement au sein du système. Les processus automatisés garantissent que les données restent conformes et à jour sans nécessiter d’intervention manuelle.
RAG d’entreprise évolutif avec Aparavi et la base de données vectorielle Milvus
Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique d’IA qui fournit aux grands modèles de langage (LLMs) des informations contextuelles sur les requêtes des utilisateurs afin de générer des réponses plus pertinentes et plus précises. Cette approche peut atténuer considérablement les problèmes d’hallucination des LLM. Elle permet également à de nombreuses applications alimentées par des LLM d’exploiter le potentiel d’ensembles de données spécifiques à un domaine, propriétaires ou privés auxquels les LLM n’avaient pas accès auparavant, sans se soucier des problèmes de sécurité des données.
Milvus est une base de données vectorielle open-source qui stocke, indexe et récupère des milliards de vecteurs. Elle est spécialement conçue pour les exigences de production et idéale pour créer des systèmes RAG d’entreprise. En s’intégrant à Milvus, la plateforme d’Aparavi propose des solutions RAG d’entreprise avec deux fonctionnalités remarquables : le Semantic Search Retriever et l’AI Data Loader.
Semantic Search Retriever
Le Semantic Search Retriever améliore la pertinence contextuelle des réponses aux requêtes. Cet outil fournit un point de terminaison API de recherche sémantique qui peut être interrogé pour extraire des blocs de données pertinents pour les projets d’IA.
RAG as a service pour l’interrogation d’informations
Fonctionnement : Les données sont ingérées, traitées et stockées dans la base de données vectorielle Milvus sous forme de vector embeddings. Lorsque vous effectuez une requête, elle est également convertie en un vector embedding. L’API exploite ensuite Milvus pour récupérer les vector embeddings les plus similaires à la requête et renvoie les données pertinentes.
Avantages : Cet outil améliore considérablement la précision des réponses des applications LLM. Les entreprises peuvent choisir des bases de données vectorielles efficaces comme Milvus et alimenter les données directement via le pipeline de données Aparavi.
AI Data Loader
L’AI Data Loader automatise l’importation de données depuis diverses sources, notamment les systèmes sur site, le stockage cloud et les référentiels externes. Il gère des tâches telles que le nettoyage des données, la déduplication et la mise en forme, garantissant que les données sont bien préparées pour l’analyse. Ensuite, le chargeur envoie les données prétraitées à une base de données vectorielle comme Milvus pour la recherche de similarité. Les résultats pertinents récupérés seront fournis au LLM comme contexte de requête utilisateur afin d’obtenir des réponses plus pertinentes.
AI Data Loader dans le pipeline
Limites actuelles de l’Enterprise RAG d’Aparavi
Bien qu’Aparavi fournisse des solutions RAG d’entreprise pour la gestion des données non structurées, certains défis subsistent :
Empreinte importante : Comme Aparavi héberge la plateforme côté client et ne transfère pas les données à l’extérieur, l’empreinte peut être importante, ce qui peut affecter les performances.
Interface utilisateur : En raison de sa complexité, les nouveaux utilisateurs peuvent trouver difficile de prendre en main la plateforme Aparavi et d’y naviguer.
Conclusion
Alors que les entreprises continuent d’explorer le potentiel de la GenAI, la gestion des données non structurées reste un défi crucial. Les organisations peuvent rationaliser leurs projets d’IA et faire évoluer leurs applications à mesure que leur activité se développe en tirant parti de plateformes avancées de gestion des données comme Aparavi et en les intégrant à des bases de données vectorielles hautes performances comme Milvus.
Ressources supplémentaires
La rediffusion de la présentation de Joe Maionchi et Hendrik Krack lors du meetup
Modèles d’IA les plus performants pour vos applications GenAI | Zilliz
Que sont les bases de données vectorielles et comment fonctionnent-elles ?
BGE-M3 et Splade : deux modèles populaires d’embeddings clairsemés
Centre d’apprentissage sur l’IA, le Machine Learning et les bases de données vectorielles
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
ShriVarsheni R
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