Existe-t-il une bien meilleure méthode pour créer un outil de recherche qui produit des résultats plus appropriés que la simple utilisation de méthodes basées sur des mots clés ?
C’est l’une des nombreuses préoccupations que les anciens membres du personnel de Google Amr Awadallah (PDG), Amin Ahmad (CTO) et Tallat Shafaat (architecte en chef) voulaient résoudre avec leur toute nouvelle startup, qui est en fait restée secrète sous le nom de ZIR AI. Aujourd’hui, ZIR AI émerge de la furtivité sous le nom de Vectara, avec l’aide d’un financement de démarrage de 20 millions de dollars et l’accessibilité de la technologie de recherche neuronale en tant que service de l’entreprise.
La propriété fondamentale de Vectara est que les grands modèles de langage (LLM) basés sur le système expert (IA) intégrés au traitement du langage naturel (NLP), les pipelines de combinaison de données et les méthodes vectorielles peuvent développer un réseau neuronal qui est utile pour plusieurs cas d’utilisation, consistant en la recherche.
« Au cœur de ce que nous avons développé se trouve un réseau de neurones qui permet à toute entreprise d’exploiter très simplement cette puissance et d’en faire quelque chose d’utile, » Awadallah a déclaré à VentureBeat. « Les grands modèles de langage et les réseaux de neurones ont transformé la façon dont nous comprenons la signification du texte et la première offre que nous introduisons est la recherche neuronale en tant que service. «
Comment Vectara intègre de nombreuses méthodes d’IA dans quelque chose de nouveau
Les LLM et les réseaux de neurones dans les vecteurs d’utilisation de base en tant que composant fondamental. « L’un des éléments clés de la création de grands modèles de langage et du raisonnement par réseau de neurones est un système de correspondance de vecteurs au milieu », a-t-il déclaré.
Awadallah a expliqué que les informations d’entrée des réseaux de neurones, et la sortie du réseau sont les vecteurs qui représentent les connaissances que le réseau de neurones produit. Il a souligné que la plate-forme de Vectara ne se limite pas à l’analyse de vecteurs, mais que la plate-forme de son entreprise couvre l’ensemble du pipeline de données.
Il existe aujourd’hui sur le marché plusieurs fournisseurs qui proposent des technologies de bases de données vectorielles telles que Pinecone. Une base de données vectorielle n’est qu’une partie de ce que propose Vectara.
Awadallah a expliqué que lorsqu’un utilisateur concerne une requête, Vectara utilise son réseau de neurones pour convertir cette question à partir de la zone linguistique, ce qui implique le vocabulaire et la grammaire. , dans la zone vectorielle, qui est les nombres et les mathématiques. Vectara indexe toutes les informations qu’une entreprise souhaite parcourir dans une base de données vectorielles, qui découvrira le vecteur le plus proche d’une requête utilisateur.
L’alimentation de la base de données vectorielles est un vaste pipeline d’informations qui ingère diverses informations les types. Le pipeline de données comprend comment gérer les documents Word standard, ainsi que les fichiers PDF, et est capable de comprendre la structure. La plate-forme Vectara fournit également des résultats avec une méthode appelée classement attentionnel croisé qui prend en compte à la fois le sens de la requête et les résultats renvoyés pour revenir à de bien meilleurs résultats.
À partir d’énormes données sur Hadoop à la recherche neuronale en tant que service
Vectara n’est pas la première start-up qu’Awadallah a aidé à démarrer ; il a également été cofondateur du fournisseur de services Hadoop Cloudera en 2008. Il y a des leçons tirées de ses expériences qui aident à éclairer la prise de décision au sein de la nouvelle startup.
L’une des leçons qu’il a réellement découvertes au fil des ans, c’est que ce n’est jamais une excellente idée de construire une technologie juste pour le plaisir d’innover. Awadallah a souligné que le pipeline de traitement de données neuronales de Vectara est puissant et pourrait être utilisé pour diverses applications. Ils ont choisi la recherche pour commencer chez Vectara car c’est une difficulté à laquelle sont confrontées un grand nombre d’entreprises.
« Nous souhaitions commencer par un problème que tout le monde a et qui doit être résolu de manière optimale », Awadallah dit
Awadallah et ses cofondateurs ont tous eu une expérience chez Google, où les LLM et l’utilisation de méthodes de transformation ont été utilisés. Il a expliqué qu’avec un transformateur, il est possible de mieux comprendre le contexte pour obtenir un meilleur résultat pour une question. Avec un transformateur, un système ne se contente pas de comprendre la signification d’un mot proposé, il comprend également comment le mot s’associe à d’autres mots depuis la phrase, et dans la phrase précédente, puis la phrase suivante, pour obtenir le bon contexte.
« Nous avons fait cela chez Google », a-t-il déclaré. « Nous savons comment ajuster efficacement les critères pour obtenir le meilleur résultat pour nos clients, et c’est véritablement ce qui nous sépare. »
La recherche n’est que le tout premier service de Vectara. Awadallah a déclaré que son entreprise ajoutera de nouveaux services au fil du temps, avec des perspectives futures probables, notamment la fourniture de recommandations, ainsi que des outils pour aider les utilisateurs à faire émerger des sujets associés.
« La transformation industrielle était liée à la façon dont nous fabriquons les choses avec nos mains et maintenant nous aidons les gens à construire des choses avec des choses qui sortent de leur cerveau », a déclaré Awadallah. « C’est la base de ce pipeline que nous développons, qui est un pipeline de réseau neuronal qui vous permet de traiter et d’extraire de la valeur des données. »
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