Imaginez que vous essayiez de trouver un seul point de repère dans une ville étrangère sans carte. Les encastrements vectoriels font office de carte pour les systèmes d'intelligence artificielle (IA), en traduisant des données complexes telles que des textes et des images en coordonnées numériques. Ces coordonnées révèlent les relations entre les points de données, ce qui permet à l'intelligence artificielle d'effectuer des tâches telles que la recherche ou les recommandations avec précision. Mais sans l'infrastructure adéquate, la gestion de ces embeddings peut s'avérer fastidieuse.
SnapLogic simplifie ce processus. Grâce à GenAI App Builder, SnapLogic facilite la création d'embeddings à partir de vos données, leur stockage dans des bases de données vectorielles et leur interrogation pour obtenir des informations. Grâce à la prise en charge de bases de données vectorielles telles que Pinecone, MongoDB, Snowflake et bien d'autres, SnapLogic aide les entreprises à exploiter les embeddings pour améliorer le site les workflows piloté par l'IA et alimenter des applications plus intelligentes.
Qu'est-ce que l'intégration vectorielle ?
Les encastrements vectoriels sont essentiels à de nombreuses applications d'intelligence artificielle. Ils aident les machines à traiter des données complexes et non structurées telles que du texte, des images et du son. En convertissant ces données en vecteurs numériques, les embeddings révèlent des modèles et des relations qui échappent souvent aux méthodes traditionnelles. Par exemple, dans la recherche sémantique, les embeddings permettent aux systèmes de comprendre le sens des mots, et pas seulement de faire correspondre les mots-clés. De même, ils alimentent les moteurs de recommandation en identifiant les similitudes entre les articles ou les comportements des utilisateurs.
Dans l'IA générative (GenAI), les encastrements sont essentiels à chaque étape. Lors de la formation, les grands modèles de langage (LLM) apprennent à partir de données vectorisées, ce qui leur permet de saisir les relations entre les mots et les concepts. Lorsqu'un utilisateur saisit une invite, le modèle la convertit en vecteurs afin d'en saisir le sens et le contexte. Ce processus permet aux LLM de générer des réponses précises et adaptées au contexte en identifiant des modèles dans l'entrée.
En tirant parti de ces enchâssements, l'IA générative ne se contente pas de répondre : elle récupère des informations, s'appuie sur les données existantes et trouve des liens significatifs. Cela en fait un outil puissant pour les workflows comme la recherche, la personnalisation et l'automatisation, ce qui stimule l'innovation dans les applications d'entreprise.
Générer des embeddings vectoriels avec SnapLogic
L'intégration de SnapLogic avec OpenAI et d'autres grands modèles de langage (LLM) simplifie la génération d'embeddings vectoriels. Grâce à Azure OpenAI Embedder Snap, les utilisateurs peuvent rapidement créer des embeddings à partir de différents types de données, comme du texte ou des images. Ce processus convertit les données d'entrée en vecteurs numériques, ce qui les rend facilement et efficacement lisibles par les machines.
L'interface conviviale de SnapLogic simplifie le processus de vectorisation des données. Grâce à sa fonctionnalité de glisser-déposer, la création de pipelines pour générer des embeddings est intuitive, même pour les utilisateurs non techniques. Prenons l'exemple d'une organisation qui stocke des documents de connaissances internes, tels que des politiques, des rapports de recherche ou des manuels de formation. En générant des embeddings pour ces documents, l'entreprise peut utiliser Retrieval Augmented Generation (RAG) pour améliorer les réponses d'un LLM. Lorsqu'un utilisateur saisit une question, le système récupère les documents pertinents sur la base des enchâssements vectorisés, et le LLM utilise ces informations pour générer des réponses plus précises et plus riches en contexte.
Stockage et interrogation des embeddings avec GenAI App Builder
Les bases de données vectorielles sont essentielles pour la mise à l'échelle des applications de GenAI en stockant et en récupérant efficacement les encastrements. Elles permettent des recherches et des récupérations rapides de données d'une manière que les bases de données traditionnelles ont du mal à égaler. SnapLogic prend en charge plusieurs bases de données vectorielles, notamment Pinecone, OpenSearch, MongoDB, AlloyDB, PostgreSQL et Snowflake, ce qui permet aux entreprises de stocker et de gérer de manière transparente les encastrements générés à partir de leurs données.
L'interrogation d'embeddings vectoriels est essentielle pour alimenter les fonctions avancées de l'IA telles que les moteurs de recherche et de recommandation. En trouvant des similitudes entre les embeddings, les systèmes d'IA peuvent rapidement retrouver des contenus pertinents, personnalisant ainsi les résultats pour les utilisateurs. SnapLogic simplifie ce processus en s'intégrant aux bases de données vectorielles qui prennent en charge la recherche par approximation du plus proche voisin (ANN), ce qui permet d'interroger efficacement les embeddings stockés.
Le GenAI App Builder de SnapLogic améliore encore ces capacités en prenant en charge les principaux LLM d'Amazon, d'OpenAI, d'Azure et de Google. Ces LLM permettent aux entreprises non seulement d'interroger les embeddings, mais aussi d'utiliser ces modèles avancés pour des tâches telles que la génération d'invites, le remplissage de chats et la création de contenu. Grâce à l'intégration transparente de SnapLogic avec les bases de données vectorielles et les LLM, les entreprises peuvent stocker, interroger et générer du contenu de manière efficace tout en maintenant des performances et une précision élevées. En pratique, ce processus peut ressembler à ceci :
- Étape 1: L'entreprise génère des embeddings vectoriels à partir de sa base de connaissances interne (par exemple, FAQ, manuels de produits) à l'aide de SnapLogic's Azure OpenAI Embedder Snap.
- Étape 2: Ces encastrements sont stockés dans la base de données vectorielles Pinecone, optimisée pour une recherche rapide.
- Étape 3: Lorsqu'il reçoit une requête d'un client, Pinecone effectue une recherche par approximation des plus proches voisins (ANN) pour récupérer les documents pertinents.
- Étape 4: En utilisant Gemini LLM de Google via le Google GenAI LLM Snap Pack, le système génère une réponse personnalisée et riche en contexte en combinant les données récupérées avec la génération de contenu d'IA en temps réel.
Exploitez la puissance des bases de données vectorielles pour votre entreprise
Si vous cherchez à créer une application d'IA générative qui tire pleinement parti des données vectorielles, GenAI App Builder de SnapLogic est la solution qu'il vous faut. Grâce à une intégration facile, à la prise en charge de plusieurs bases de données vectorielles et à la transparence de les workflows, vous pouvez faire évoluer vos projets d'IA en toute confiance.
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