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 vanter les mérites de la base de données vectorielle sur la technologie et plus encore. Le Dr Swami Sivasubramanian, vice-président 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 ait également parlé principalement de l’IA. Sivasubramanian, vice-président d’AWS Data et AI, décrit la pile générative d’IA d’AWS Sivasubramanian a donné la perspective de la base de données, disant aux participants que les résultats d’IA de haute qualité dépendent de données de haute qualité, et mettant en évidence des fonctionnalités, notamment la capacité de générer du SQL à partir d’une entrée de texte pour Amazon Redshift (un service de gestion de données), et l’ajout de la recherche vectorielle aux gestionnaires de base de données, y compris OpenSearch serverless (disponible en général), MemoryDB pour Redis (prévisualisation), DocumentDB (disponible en général) 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 de texte telles que 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 des mots similaires, par exemple, un chat est plus proche d’un chaton, ou un chien est plus proche d’un chiot.»
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