LanceDB : la base vectorielle clé pour l'IA multimodale

LanceDB : la base vectorielle clé pour l'IA multimodale

Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?

En termes simples, les bases de données vectorielles sont des bases de données qui stockent des vecteurs numériques de haute dimension (embeddings) de morceaux de documents. Une base de données vectorielle stocke les embeddings de manière indexée, ce qui signifie que tous les embeddings similaires se trouvent proches les uns des autres dans la base de données.

Nous utilisons une requête pour trouver les éléments les plus similaires dans la base de données vectorielle. Lorsque nous appliquons cette approche et transmettons les éléments les plus similaires à un LLM (modèle de langage de grande taille), cela devient un RAG (Retrieval Augmented Generation).

Mais comment trouvons-nous les similarités ? Nous utilisons les embeddings ou les documents réels et nous nous aidons des approches suivantes :

• Métriques de distance : L2, cosinus, produit scalaire, distance de Hamming
• Approximate Nearest Neighbor (ANN) : IVF, HNSW, PQ, rapide même avec des milliards de lignes, échangeant une petite quantité de rappel pour de grandes accélérations
• Filtrage de métadonnées : Combinaison d'autres approches avec filtrage

LanceDB et ses caractéristiques

LanceDB est une base de données vectorielle open-source. Elle peut être utilisée localement, ou vous pouvez opter pour la version entreprise, ou l'héberger vous-même.

• Multimodal par conception : texte, vecteurs, images, audio et vidéo coexistent dans les mêmes colonnes d'une table, et non comme des données séparées. Mais vous pouvez choisir une approche multi-tables si cela vous convient mieux.

• Types d'index multiples : IVF / HNSW / PQ / RQ pour les vecteurs, BM25 pour le texte intégral

• Recherche hybride : combinaison de la similarité vectorielle et de la recherche par mots-clés (BM25), avec des re-rankers pouvant être utilisés pour classer les documents récupérés.

• Versioning : chaque écriture crée une nouvelle version ; vous pouvez consulter, restaurer ou taguer n'importe quelle version passée, comme dans Git pour votre table.

• Modifications de schéma : ajout, renommage, modification de type ou suppression de colonnes sans réécrire l'ensemble du jeu de données, grâce au stockage en colonnes de Lance.

• Stockage d'objets : la même API fonctionne contre un dossier local ou un chemin S3, GS ou AZ.

• SDKs : Python, TypeScript/JavaScript et Rust.

Applications potentielles

Voici quelques cas d'utilisation de LanceDB :

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) : stocker des morceaux de documents et leurs embeddings, puis transmettre le contexte pertinent à un LLM.

• Recherche sémantique et hybride : recherche par mots-clés ou recherche par mots-clés plus recherche basée sur le sens ensemble.

• Recherche multimodale : recherche d'images, correspondance de clips audio similaires, extraction de frames de vidéos, le tout accompagné de métadonnées structurées.

• Entraînement et magasins de caractéristiques : supporte les ensembles de données pour l'entraînement et l'évaluation, avec évolution du schéma lorsque vous devez ajouter des caractéristiques dérivées plus tard.

• Détection d'anomalies : repérer des enregistrements dupliqués (ou presque dupliqués) ou des valeurs aberrantes à l'aide de recherches basées sur la distance.

LanceDB se révèle être une base de données vectorielle efficace et plus encore. Elle combine vecteurs, métadonnées et médias dans une seule table intégrée versionnée, avec indexation ANN, recherche hybride, et plus encore.