Un autre jour à AWS re:Invent et encore plus de discussions sur l’intelligence artificielle ont dominé, avec un haut responsable prenant la parole pour s’extasier sur l’impact des bases de données vectorielles sur la technologie et davantage encore. Dr Swami Sivasubramanian, vice-président d’AWS Data et AI, a donné le discours officiel sur l’intelligence artificielle à re:Invent à Las Vegas, un jour après que le PDG d’AWS, Adam Selipsky, a également principalement parlé d’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, déclarant aux participants que les résultats d’IA de haute qualité dépendent de données de haute qualité, et présentant des fonctionnalités, notamment la possibilité de générer du SQL à partir d’une entrée textuelle pour Amazon Redshift (un service de warehousing de données), et l’ajout de la recherche vectorielle aux gestionnaires de base de données, y compris OpenSearch serverless (disponible en version générale), MemoryDB pour Redis (version préliminaire), DocumentDB (disponible en version générale) 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 textuelles 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 repérer 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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