La recherche de vecteurs, également connue sous le nom de recherche de similarité vectorielle ou recherche du voisin le plus proche, est une technique utilisée dans la récupération de données pour les applications RAG et les systèmes de récupération d'informations afin de trouver des éléments ou des points de données similaires ou étroitement liés à un vecteur de requête donné. Cette méthode est souvent présentée comme étant simple lorsqu’il s’agit de gérer de grands ensembles de données. La perception générale est que vous pouvez simplement introduire des données dans un modèle d'intégration pour générer des intégrations vectorielles, puis transférer ces vecteurs dans votre base de données vectorielles pour récupérer les résultats souhaités.
De nombreux fournisseurs de bases de données vectorielles vantent leurs capacités avec des descripteurs tels que « facile », « convivial » et « simple ». Ils affirment que vous pouvez obtenir des résultats significatifs avec seulement quelques lignes de code, en évitant les complexités de l'apprentissage automatique, de l'IA, des processus ETL ou du réglage détaillé du système.
Et ils ont raison ; la recherche de vecteurs est aussi simple que l'utilisation d'une bibliothèque numérique de base comme NumPy. Pour démontrer ce concept, j'ai écrit une courte démo en seulement dix lignes de code Python en utilisant l'algorithme des k-plus proches voisins (KNN). Cette approche simple est efficace et précise pour les applications à petite échelle avec des ensembles de données comprenant jusqu'à mille ou dix mille vecteurs.
importer numpy as np # Fonction pour calculer la distance euclidienne def euclidean_distance(a, b): return np.linalg.norm(a - b) # Fonction pour exécuter KNN def knn(data, target, k): # Calculer les distances entre la cible et tous les points dans les données distances = [euclidean_distance(d, target) for d in data] # Combiner les distances avec les indices de données distances = np.array(list(zip(distances, range(len(data))))) # Trier par distance sorted_distances = distances[distances[:, 0].argsort()] # Récupère les k premiers indices les plus proches.Cependant, cette approche ne fonctionnera pas lorsque votre ensemble de données atteint un niveau modeste de plus d'un million ou dix millions de vecteurs. C'est simplement parce que les applications du monde réel doivent interagir avec les utilisateurs, être disponibles et sont toujours bien plus compliquées. Créer une application réelle et évolutive nécessite de prendre en compte minutieusement divers facteurs au-delà du codage, notamment la qualité de la recherche, l'évolutivité, la disponibilité, la multilocation, le coût, la sécurité, et bien plus encore !
Alors soyons honnêtes. Vous souvenez-vous de l'adage « Ça fonctionne sur ma machine ? » La recherche de vecteurs n'est pas différente, où votre prototype fonctionne toujours ; La recherche de vecteurs en production est souvent complexe, alors quelles sont les meilleures pratiques pour créer une application basée sur la recherche de vecteurs en production ?
Pour vous aider à relever ces défis, nous partagerons trois conseils essentiels pour déployer efficacement votre base de données vectorielles dans votre environnement de production d'applications RAG avec Milvus :
Concevez un schéma efficace : réfléchissez attentivement à votre structure de données et à la manière dont elles seront interrogées pour créer un schéma qui optimise les performances et l'évolutivité.
Planifiez l’évolutivité : anticipez la croissance future ...
[Courte citation de 8% de l'article original]