Un autre jour à AWS re:Invent et encore plus de discussion sur l’intelligence artificielle ont dominé, avec un haut dirigeant montant sur scène pour éloger l’impact des bases de données vectorielles sur la technologie et plus encore. Le Dr Swami Sivasubramanian, vice-président d’AWS Data et d’IA, 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, vice-président des données et de l’IA, décrit la pile générative d’IA d’AWS Sivasubramanian a donné la perspective de la base de données, disant aux participants que les résultats en IA de haute qualité dépendent de données de haute qualité, et mettant en vedette des fonctionnalités, y compris la possibilité de générer du SQL à partir d’une entrée de texte pour Amazon Redshift, (un service de stockage de données), et l’ajout de recherche vectorielle aux gestionnaires de base de données, y compris OpenSearch serverless (disponible en général), MemoryDB for 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 traduisent les entrées de 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 trouver plus facilement 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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