Le spectacle de tout AI continue sur AWS: génération de SQL à partir du texte, recherche vectorielle et plus encore.

Un autre jour à AWS re:Invent et encore plus de discussion sur l’intelligence artificielle ont dominé, avec un cadre supérieur montant sur scène pour déclamer sur l’impact des bases de données vectorielles sur la technologie et plus encore. Le Dr Swami Sivasubramanian, VP d’AWS Data et AI, a donné le discours officiel sur l’IA à re:Invent à Las Vegas, un jour après que le PDG d’AWS Adam Selipsky a également parlé principalement de l’IA. Sivasubramanian, VP Data et AI, décrit la pile générative d’IA AWS Sivasubramanian a donné la perspective de la base de données, déclarant aux participants que les résultats d’IA de haute qualité dépendent de données de haute qualité, et mettant en vedette des fonctionnalités, y compris la capacité de générer du SQL à partir d’une entrée texte pour Amazon Redshift, (un service de base de données), et l’ajout de la recherche vectorielle aux gestionnaires de base de données, y compris OpenSearch serverless (disponible), MemoryDB pour Redis (aperçu), DocumentDB (disponible), et bientôt pour Amazon Aurora et MongoDB. La recherche vectorielle est également disponible pour PostgreSQL via l’extension pgvector. Alors, pourquoi toute cette activité autour de la recherche vectorielle? « Les embeddings vectoriels sont produits par des modèles fondamentaux, qui transforment les entrées texte comme les mots, les phrases ou les grandes unités de texte en représentations numériques », a déclaré Sivasubramanian. « Les vecteurs permettent à vos modèles de mieux trouver la relation entre les mots similaires, par exemple, un chat est plus proche d’un chaton, ou un chien est plus proche d’un chiot. »