L’exposition 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 discussions sur l’intelligence artificielle ont dominé, avec un haut dirigeant montant sur scène pour discourir sur l’impact des bases de données vectorielles sur la technologie et plus encore. Le Dr Swami Sivasubramanian, VP de Data et d’IA d’AWS, a donné le discours officiel sur l’IA à re:Invent à Las Vegas, un jour après que Adam Selipsky, PDG d’AWS, ait également parlé principalement de l’IA. Sivasubramanian, VP de Data et d’IA, décrit la pile générative d’IA d’AWS Sivasubramanian a donné la perspective de la base de données, indiquant aux participants que des résultats d’IA de haute qualité dépendent de données de haute qualité, et mettant en évidence des fonctionnalités, y compris la capacité de générer du SQL à partir d’une entrée de texte pour Amazon Redshift (un service de data warehouse) 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 transposent 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 les mots similaires, par exemple, un chat est plus proche d’un chaton, ou un chien est plus proche d’un chiot.»