Les embeddings et les bases de données vectorielles : un guide complet
🔍 Si vous construisez n’importe quel type de produit d’IA, les embeddings et les bases de données vectorielles sont des outils essentiels à avoir dans votre arsenal. Dans cet article, nous couvrirons ce qu’ils sont, comment les utiliser avec OpenAI et leurs APIs, et comment les intégrer dans vos projets.
Table des matières
1. Introduction
2. Qu’est-ce que les embeddings ?
3. Comment fonctionnent les embeddings ?
4. Qu’est-ce que les bases de données vectorielles ?
5. Comment créer des embeddings avec OpenAI
6. Stockage des embeddings dans une base de données vectorielle
7. Recherche dans une base de données vectorielle
8. Création d’une fonction avec JavaScript
9. Conclusion
10. Ressources
Introduction
L’intelligence artificielle devient de plus en plus populaire dans le monde d’aujourd’hui, et avec elle vient le besoin d’outils puissants pour aider les développeurs à construire de meilleurs produits d’IA. Les embeddings et les bases de données vectorielles sont deux outils essentiels pour construire n’importe quel type de produit d’IA.
Dans cet article, nous couvrirons ce que sont les embeddings et les bases de données vectorielles, comment ils fonctionnent, et comment les utiliser avec OpenAI et leurs APIs. Nous couvrirons également comment stocker des embeddings dans une base de données vectorielle et comment les rechercher. Enfin, nous vous montrerons comment créer une fonction avec JavaScript pour interagir avec les embeddings.
Qu’est-ce que les embeddings ?
Les embeddings sont des données, telles que des mots ou des images, qui ont été converties en un tableau de nombres appelé vecteur. Ces vecteurs contiennent des modèles de relations entre les données, et la combinaison de ces nombres agit comme une carte multidimensionnelle pour mesurer la similarité.
Par exemple, les mots “chien” et “chiot” sont souvent utilisés dans des situations similaires, donc dans un embedding de mots, ils seraient représentés par des vecteurs qui sont proches l’un de l’autre. En réalité, le vecteur a des centaines de dimensions qui couvrent la relation complexe entre les mots. Les images peuvent également être transformées en vecteurs, ce qui vous permet de trouver des modèles de similarité pour celles qui ont des vecteurs étroitement ressemblants.
Comment fonctionnent les embeddings ?
Les embeddings fonctionnent en prenant des données et en les convertissant en un vecteur qui contient des modèles de relations. Ces vecteurs peuvent ensuite être utilisés pour mesurer la similarité entre différentes données.
Par exemple, si vous avez une base de données de PDF, vous pouvez créer des embeddings pour chaque PDF, puis les rechercher pour trouver des documents similaires. Cela est utile pour effectuer des recherches sémantiques basées sur une énorme base de données de PDF connectée directement à une IA.
Qu’est-ce que les bases de données vectorielles ?
Une base de données vectorielle est une base de données pleine d’embeddings qui peuvent être utilisés de plusieurs façons, notamment la recherche, le regroupement et les recommandations. Lors de la recherche, les résultats sont classés par pertinence par rapport à une chaîne de requête. Lors du regroupement, les chaînes de texte sont regroupées par similarité, et lors des recommandations, les éléments avec des chaînes de texte connexes sont recommandés.
Comment créer des embeddings avec OpenAI
OpenAI fournit un excellent modèle d’IA pour créer spécifiquement des embeddings. Cependant, il ne fournit pas de moyen de les stocker, c’est là qu’une base de données cloud entre en jeu.
Pour créer un embedding avec OpenAI, vous pouvez utiliser leur API pour envoyer une requête post avec quelques entrées et obtenir une réponse en retour. Vous pouvez le faire à l’intérieur d’un terminal ou utiliser un logiciel GUI comme Postman.
Stockage des embeddings dans une base de données vectorielle
OpenAI ne fournit pas de bases de données, vous devrez donc créer la vôtre. Une base de données pleine d’embeddings est souvent appelée une base de données vectorielle. Vous pouvez utiliser un fournisseur comme SingleStore, qui fournit une base de données SQL distribuée unifiée en temps réel qui est facile à utiliser et vous permet d’incorporer des bases de données vectorielles directement dedans.
Recherche dans une base de données vectorielle
La recherche dans une base de données vectorielle pour des embeddings est assez simple. Tout d’abord, identifiez ce que vous voulez rechercher. Ensuite, créez un embedding pour votre terme de recherche. Enfin, effectuez une recherche dans la base de données contre les embeddings existants. Cela renverra une liste avec la similarité la plus proche en haut.
Création d’une fonction avec JavaScript
Vous pouvez créer une fonction avec JavaScript pour interagir avec les embeddings. Cette fonction peut être utilisée pour créer des embeddings, les stocker dans une base de données vectorielle et les rechercher.
Conclusion
Les embeddings et les bases de données vectorielles sont des outils essentiels pour construire n’importe quel type de produit d’IA. Ils vous permettent de créer une mémoire à long terme pour un chat GPT ou d’effectuer des recherches sémantiques basées sur une énorme base de données de PDF connectée directement à une IA. Avec l’aide d’OpenAI et de leurs APIs, vous pouvez facilement créer des embeddings et les stocker dans une base de données vectorielle.
Ressources
– OpenAI API: https://beta.openai.com/docs/api-reference
– SingleStore: https://www.singlestore.com/
– Teach Me OpenAI and GPT: https://gumroad.com/l/teach-me-openai-and-gpt