samedi, 18 mai 2024

Google Cloud ajoute la prise en charge des vecteurs à toutes ses offres de bases de données

Google Cloud a annoncé jeudi l’ajout de l’assistance vectorielle et l’intégration de LangChain à toutes ses offres de bases de données dans le but de surpasser les fournisseurs de services cloud concurrents, tels qu’Amazon Web Provider (AWS), Microsoft et Oracle.

Les fournisseurs de services cloud se sont lancés dans une course pour inclure l’IA générative et les capacités liées à l’IA à leurs offres de bases de données afin de bénéficier des avantages du premier arrivé afin de s’emparer d’une part plus importante du marché croissant de l’IA et de l’IA générative.

Les nouvelles mises à jour des offres de bases de données incluent l’ajout d’un support vectoriel pour les bases de données relationnelles, de valeur cruciale, de fichiers et en mémoire telles que CloudSQL, Spanner, Firestore, Bigtable et Memorystore pour Redis.

La recherche du voisin le plus proche est un différenciateur crucial

Les capacités vectorielles apportées aux bases de données comportent des capacités de recherche consistant en une recherche approximative du voisin le plus proche (ANN) et la recherche exacte du voisin le plus proche (KNN).

Bien que ANN soit utilisé pour optimiser la recherche, en termes simples, minimiser la latence, pour les grands ensembles de données, KNN est utilisé pour renvoyer une page de résultats de recherche plus particulière ou précise sur des ensembles de données de plus petite taille, a déclaré David Menninger, directeur exécutif de Ventana Research d’ISG.

« La prise en charge d’ANN et KNN montre qu’il n’existe pas de méthode universelle pour rechercher des vecteurs dans différents cas d’utilisation. nécessitent différents algorithmes d’indexation pour offrir le niveau de précision et d’efficacité nécessaire », a expliqué Menninger, soulignant notamment qu’il incombe aux développeurs de comprendre la nature de leurs données et de leurs applications, et d’expérimenter diverses bases de données pour reconnaître les capacités qui correspondent le mieux. aux exigences d’un projet privé. L’autre avantage du point de vue de Google, selon Noel Yuhanna, analyste principal de Forrester, est que de nombreux fournisseurs de bases de données n’utilisent pas à la fois ANN et KNN.

« Certains fournisseurs prennent en charge KNN, tandis que d’autres soutiennent l’approche ANN. ANN est plus populaire étant donné qu’il est évolutif et fonctionne bien pour les grands ensembles de données et les vecteurs de grande dimension », a déclaré Yuhanna.

Toutes les capacités vectorielles apportées aux offres de bases de données sont actuellement en avant-première. En juillet 2015, Google a publié la prise en charge de l’extension populaire pgvector dans AlloyDB et Cloud SQL pour prendre en charge les applications d’IA génératives de structure.

L’ajout de fonctionnalités vectorielles dans plusieurs offres de bases de données depuis juillet de l’année dernière à intervalles réguliers rend apparemment Google Cloud « plus agressif » que les hyperscalers concurrents, selon Menninger.

Il a souligné que pratiquement tous les fournisseurs de bases de données incluent une assistance pour les capacités de recherche de vecteurs et de vecteurs.

Microsoft, AWS et Oracle, selon Yuhanna, disposent d’un certain niveau de capacités de prise en charge des vecteurs dans le fonctionnement de leur base de données respective. offres.

Les annonces de Google Cloud pourraient simplement lui donner un avantage sur ses concurrents, car il semble être un peu plus avancé que d’autres dans le processus de mise à disposition de ces fonctionnalités normalement proposées aux entreprises, a déclaré Yuhanna. .

Les deux analystes ont également mentionné que l’inclusion de la prise en charge des capacités vectorielles deviendra bientôt un enjeu de table pour les fournisseurs de plateformes d’information afin de soutenir l’avancement des applications d’IA générative en complétant les grands modèles de langage (LLM) avec des informations d’entreprise autorisées pour améliorer la précision et la confiance.

ISG, selon Menninger, pense que presque toutes les entreprises créant des applications basées sur l’IA générative vérifieront en utilisant la recherche vectorielle et la génération augmentée par récupération pour compléter les conceptions de structure avec des informations et du contenu exclusifs en fin 2026.

Concurrence entre les bases de données vectorielles et les bases de données conventionnelles

L’ajout de capacités vectorielles par les hyperscalers et d’autres fournisseurs de bases de données à leurs offres a en fait entraîné une concurrence croissante entre bases de données vectorielles et bases de données traditionnelles, selon les experts.

Alors que les bases de données conventionnelles ont ajouté des fonctionnalités vectorielles pour faire valoir leurs arguments auprès des entreprises, les bases de données vectorielles ont été capables de rendre leurs produits plus facilement utilisables par des non-experts, ils ajouté.

Cependant, Menninger d’ISG estime que plus de 50 % des entreprises utiliseront les offres de bases de données conventionnelles avec prise en charge vectorielle d’ici 2026, compte tenu de leur dépendance à l’égard de ces bases de données standard.

Bases de données vectorielles spécialisées continuera d’exister, mais uniquement pour des cas d’utilisation plus complexes et avancés, a déclaré Menninger. Pinecone, Chroma, Weaviate, Milvus et Qdrant sont des exemples de bases de données spécialisées.

En décrivant encore plus, Menninger a déclaré que la meilleure façon d’effectuer la recherche de vecteurs à l’aide d’une base de données de vecteurs spécialisée ou d’une base de données à usage général dépendra sur une variété d’éléments, comprenant la dépendance relative d’une entreprise à l’égard d’une base de données existante, les compétences du concepteur, la taille de l’ensemble de données et les exigences spécifiques de l’application.

Intégration de LangChain avec toutes les offres de bases de données Google

Google Cloud inclut des combinaisons LangChain pour toutes ses bases de données. « Nous prendrons en charge trois intégrations LangChain qui incluent des boutiques de vecteurs, des chargeurs de fichiers et une mémoire de messages de discussion », a déclaré Andi Gutmans, vice-président de l’ingénierie pour la division bases de données de Google Cloud.

LangChain est un framework permettant de développer des applications optimisées. par les LLM et l’intégration dans les bases de données permettront aux développeurs d’intégrer des flux de travail de génération améliorée de récupération (RAG) dans leur source d’informations préférée, a ajouté Gutmans.

Bien que l’intégration des magasins de vecteurs LangChain soit proposée pour AlloyDB, Cloud SQL pour PostgreSQL, Cloud SQL pour MySQL, Memorystore pour Redis et Spanner, l’intégration de la mémoire des chargeurs de fichiers et des messages de discussion est proposée pour toutes les bases de données, comprenant Firestore, Bigtable et SQL Server.

Les analystes voient l’ajout de Combinaisons LangChain comme une relocalisation « affirmée » de Google.

« LangChain est actuellement la structure la plus populaire pour relier les LLM aux sources personnelles de données d’entreprise, offrant une combinaison indépendante du fournisseur avec des bases de données d’entreprise, en plus du fabricant industriel. découvrir des environnements de développement et de déploiement, tels que SageMaker Studio et Vertex AI Studio », a expliqué Menninger.

AlloyDB AI rendu généralement disponible

Google a rendu son AlloyDB AI généralement disponible. Il peut être utilisé via AlloyDB et AlloyDB Omni.

AlloyDB AI, qui a été mis en avant-première en août 2015, est une suite de capacités intégrées qui permettent aux concepteurs de construire des applications génératives basées sur l’IA en utilisant le temps réel. données.

Il s’appuie sur le support vectoriel de base facilement disponible avec PostgreSQL standard et peut introduire une simple fonction PostgreSQL pour générer des intégrations sur les informations. AlloyDB AI fait partie intégrante d’AlloyDB et d’AlloyDB Omni et est disponible sans frais de service, a déclaré la société.

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