De nos jours, tout le monde parle de vecteurs. Cosinus, recherches ANN, normalisations, intégrations de phrases : il y a tellement de choses à savoir que cela peut parfois sembler un peu écrasant !
Au cours des six derniers mois environ, l'équipe d'ingénierie de DataStax s'est efforcée de proposer une expérience de base de données vectorielles performante, efficace et évolutive. Notre travail couvrait de nombreux domaines, notamment – et surtout – celui de conseiller les clients et de les aider à comprendre comment tirer le meilleur parti de leurs applications vectorielles.
Au cours de ce voyage (qui, comme on dit, est loin d'être terminé), nous avons constaté des embûches récurrentes, des impasses et, d'une manière générale, « des choses qu'il aurait fallu savoir plus tôt », sur des sujets allant des fondamentaux jusqu'aux des cas d'angle étranges auxquels on ne pense pas souvent.
Cette série d'articles en quatre parties tente de rassembler certaines de ces découvertes pour le bénéfice du lecteur et de ses futurs efforts basés sur les vecteurs. Bien que ces articles portent principalement sur les propriétés « mathématiques » des vecteurs (qui sont valables quel que soit le backend que vous utilisez), quelques remarques seront spécifiques à la position d'Apache Cassandra® et de DataStax Astra DB sur les vecteurs.
Ce premier article couvre les propriétés générales des vecteurs et des astuces pour interagir avec eux, indépendamment de leur origine et de leur objectif. Le deuxième article examinera les différentes notions de similarité vectorielle et leurs propriétés. Dans le troisième article, nous examinerons de plus près l'utilisation de Cassandra et Astra DB avec des vecteurs. Enfin, nous proposerons quelques bizarreries et cas particuliers à garder à l'esprit dans vos applications vectorielles compatibles Cassandra ou Astra DB, a...
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