Vecteur IA
Dans le monde de la conception, l'intelligence artificielle vectorielle (IA) applique le traitement du language naturel langage naturel (NLP) pour créer des graphiques vectoriels. Un fichier image vectorisé se compose de graphiques dessinés ou rendus à l'aide de lignes géométriques qui s'échelonnent sans pixellisation parce que les lignes sont exprimées sous forme de coordonnées sur une grille. Cela permet aux concepteurs de faire passer l'image du logo d'une entreprise de la taille d'une icône à celle d'une image géante dans un stand d'exposition.
En informatique, le traitement vectoriel fait référence à la capacité de paralléliser des opérations à fil unique telles que le traitement des requête base de données. Le traitement du language naturel basé sur l'IA permet aux utilisateurs non techniques de formuler des demandes de données à l'aide d'un dialogue conversationnel.
Pourquoi Vecteur IA est-il important ?
L'IA met les rapports complexes et la génération d'images à la portée des personnes qui n'ont pas de compétences en informatique ou en conception, parce qu'elles peuvent utiliser un langage simple pour exprimer leurs besoins. Le langage SQL est difficile à maîtriser pour la plupart des gens, mais les gérants de magasins de détail peuvent demander à l'IA de leur indiquer quels produits ont atteint le niveau de réapprovisionnement ou sont proches de leur date de péremption.
Dans le domaine de la conception, un imprimeur peut fournir un fichier JPG ou PDF à un concepteur d'images de synthèse qui peut le convertir en format graphique vectoriel, le format préféré si vous souhaitez agrandir l'image sans pixellisation. Parmi les formats graphiques vectoriels, on peut citer les fichiers Ai (Adobe Illustrator), EPS (Encapsulated PostScript), PDF (Portable Document Format) et SVGévolutif graphiques vectoriels).
Base de données SQL requête Génération
L'écriture de requêtes SQL peut s'avérer complexe. L'utilisation d'un chatbot basé sur l'IA qui est familier avec SQL peut faire gagner beaucoup de temps et d'efforts. Les outils d'informatique décisionnelle décisionnelle (BI) peuvent aller plus loin en utilisant les requêtes générées pour créer des visuels en plus des résultats sous forme de tableaux. Le chatbot peut avoir une conversation avec l'utilisateur qui lui demande ses besoins, comme dans l'exemple suivant :
- Le chatbot peut demander quelles entités sont impliquées dans la requête afin de décider quelles tables doivent être impliquées.
- Le fait de demander quels sont les attributs intéressants indique au chatbot quelles colonnes de la table de base et des tables jointes sont nécessaires.
- Les prédicats SQL peuvent être demandés en demandant des plages de valeurs ou si les conditions sont vraies.
- Les utilisateurs peuvent être invités à définir les regroupements requis pour les résultats.
- Enfin, l'ordre de tri peut être demandé avant de renvoyer l'ensemble des résultats.
- Les formats de graphiques appropriés peuvent être affichés en option.
Vectorized Database requête Processing
Qu'une requête base de données soit écrite avec l'aide de l'IA ou non, le traitement vectoriel a un impact profond sur les temps de réponse des requête , en particulier pour les grands ensembles de données. La vitesse de traitement d'un cœur de processeur individuel est limitée par des contraintes physiques telles que la taille des espaces entre les composants et la dissipation de la chaleur. Les fabricants de processeurs de serveurs ont ajouté davantage de cœurs de processeur aux puces individuelles pour augmenter la puissance de traitement, ce qui n'aide pas beaucoup les tâches à un seul fil.
Le traitement vectoriel permet à tous les processeurs d'un serveur en cluster de participer au traitement des requête la base de données. La base de données Actian Vector peut diviser une seule requête importante en un nombre suffisant de threads parallèles pour tirer parti de tous les cœurs de processeur disponibles dans chaque configuration de serveur en cluster . Chaque cache de processeur à haute vitesse peut être chargé avec des données et exécuté avec une seule instruction pour fournir la vitesse de requête la plus rapide, même pour des opérations inefficaces telles qu'un balayage complet de table, qui doit lire chaque enregistrement dans une table. L'utilisation du stockage en colonnes de la base de données permet à la base de données vectorielle de ne pas lire toutes les colonnes de la table qui ne sont pas spécifiées dans une requête. C'est pourquoi le moteur de base de données Actian Vector est si spectaculairement rapide.
Exemples de création de graphiques vectoriels à l'aide de l'IA
Vous trouverez ci-dessous un exemple de la manière dont l'IA peut créer des graphiques vectoriels.
AdCreative.ai
Il permet à un professionnel du marketing d'exprimer en langage clair ce qu'il veut qu'une publicité numérique transmette. L'annonce est générée avec un texte ciblant un public segmenté spécifique.
Shutterstock
Un générateur de dessins AI permet de créer des images évolutif et libres de droits.
Canva
Crée du contenu visuel généré par l'IA.
VectorArt.ai
Comprend une bibliothèque d'images vectorielles générées par l'IA et un générateur d'art vectoriel de l'IA.
Adobe
Adobe Illustrator dispose d'un nouveau générateur de vecteurs ai alimenté par Adobe Firefly qui utilise des invites textuelles pour créer des graphiques vectoriels entièrement modifiables.
Vectorizer.ai
Principalement utilisé pour transformer des pixels en vecteurs à l'aide de l'IA.
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 offre des performances de requête ultra-rapides, même pour les charges de travail complexes, sans tuning utilisant le traitement vectoriel. Ceci est dû à une architecture hautement évolutif qui utilise le stockage en colonnes avec le traitement vectoriel pour un parallélisme inégalé pour le traitement des requête .
