générateur de vecteurs ai
Les générateurs de vecteurs d'IA convertissent les textes, les images ou les objets vocaux en une chaîne de nombres calculée mathématiquement et représentant l'objet dans de nombreuses dimensions. La chaîne de nombres (ou vecteurs) représente divers attributs d'un objet. Dans l'espace vectoriel, les objets similaires sont adjacents les uns aux autres. Une recherche vectorielle en langage naturel pilotée par l'IA peut être utilisée pour trouver des objets apparentés avec plus de précision que les requêtes traditionnelles dans les bases de données.
Dans les applications de conception telles qu'Adobe Firefly, les invites textuelles basées sur l'IA permettent aux utilisateurs de générer des fichiers d'images vectorielles modifiables.
Pourquoi les générateurs de vecteurs d'IA sont-ils importants ?
La technologie des générateurs d'IA dans le monde de la conception permet la création rapide de graphiques vectoriels, sans laquelle les utilisateurs auraient une courbe d'apprentissage abrupte à franchir. Les générateurs de graphiques vectoriels peuvent également faciliter la conversion d'images pixellisées existantes en graphiques vectoriels .
Une interface pilotée par une IA peut être utilisée pour écrire des instructions SQL afin de simplifier l'exploration des bases de données pour les utilisateurs moins techniques. Les requêtes qui accèdent à de grandes tables en utilisant des plans de requête parallèles ou vectorisés pour réduire les temps de réponse.
Dans le cas de données hautement dimensionnelles, les requêtes vectorielles peuvent être utilisées pour renvoyer des objets ayant des attributs similaires plus rapidement que les requêtes exprimées à l'aide de SQL.
L'IA au service de l'écriture de requêtes SQL
De nombreux outils d'informatique décisionnelle emploient des chatbots qui utilisent des conversations guidées pour construire des requêtes avec l'utilisateur qui les invite à formuler des exigences, comme dans l'exemple suivant :
- Tout d'abord, demandez quelles entités doivent être interrogées. Il peut s'agir des ventes par région, par exemple.
- Une invite peut demander quels attributs sont intéressants. Il peut s'agir de produits.
- Que faut-il savoir sur les produits ? Peut-être des descriptions et des volumes de vente.
- Faut-il les regrouper ? Peut-être les résultats sont-ils regroupés par magasin dans la région ouest.
- Par ordre ? Par volume, par ordre décroissant, par Top 10 ?
Que fait le traitement vectoriel pour les requêtes de base de données ?
Le traitement vectoriel permet d'exécuter une requête unique sous la forme de plusieurs threads qui opèrent simultanément sur des sous-ensembles de tables afin d'accélérer le traitement des requête . Dans un serveur SMP (Single Session Multiplex Protocol), vous pouvez exécuter autant de threads que vous avez de cœurs de processeur pour traiter chaque thread de requête . Ce scénario est appelé évolutivité verticale.
Au fur et à mesure que les charges de travail augmentent, l'évolutivité verticale peut devenir coûteuse. La configuration d'une grappe à plusieurs nœuds comprenant plusieurs serveurs moins coûteux est souvent plus rentable. Par exemple, un cluster composé de 4 systèmes de serveurs à 32 cœurs coûte moins cher qu'un seul serveur à 128 cœurs. C'est pourquoi l'évolutivité horizontale utilisant des grappes de processeurs massivement parallèles (MPP) est intéressante.
Actian Vector est un système de base de données qui évolue verticalement sur un seul serveur et horizontalement sur les serveurs d'une grappe. Actian Vector est un composant de la plateforme de données Actian qui peut fonctionner sur un cluster tel que Hadoop sur site et sur plateformes en nuage, y compris Google, AWS et Azure. Cela permet de bénéficier d'un traitement des requête massivement parallèle, quel que soit l'endroit où résident vos données.
Recherche vectorielle
Un développement récent dans le monde des bases de données est la recherche vectorielle, qui utilise un algorithme mathématique pour représenter un objet de base de données et ses attributs sous la forme d'une chaîne de nombres. Ces représentations vectorielles d'un objet dans un espace multidimensionnel sont basées sur les similitudes de leurs attributs.
Lorsqu'un utilisateur demande au Chatbot de faire des requête sur des articles ayant des attributs similaires, il peut en résulter des résultats plus rapides sans avoir recours à l'indexation de la base de données. Par exemple, si l'utilisateur souhaite connaître tous les vêtements de taille moyenne sur le thème de Noël, classés par ordre de popularité, il lui suffit de parcourir la colonne des valeurs vectorielles pour obtenir le résultat.
Adobe Firefly AI Génération d'images vectorielles
Firefly, le générateur d'images Adobe text-to-VecteurVecteur IA , peut générer des images à partir de descriptions textuelles via des invites. Firefly prend même en charge des fonctions d'édition pilotées par l'IA qui permettent d'ajuster divers paramètres photo, notamment la profondeur de champ et le flou de bougé.
La plateforme de données Actian
La plateforme de données Actian offre une expérience unifiée pour l'ingestion, la transformation, l'analyse et le stockage des données. La plateforme inclut l'intégration des données pour construire et automatiser les pipelines de préparation des données. La base de données Vector Columnar utilise une architecture hautement évolutif qui parallélise le traitement des requête afin d'exploiter les processeurs et la mémoire cache des serveurs individuels et des clusters pour offrir le traitement des requête le plus rapide de l'industrie.
