L’exposition tout AI continue sur AWS: générer du SQL à partir du texte, recherche vectorielle et plus encore.

Un autre jour à AWS re:Invent et on en a encore parlé de l’intelligence artificielle, avec un haut responsable qui est monté sur scène pour s’extasier sur l’impact des bases de données vectorielles sur la technologie. Le Dr Swami Sivasubramanian, vice-président d’AWS pour les données et l’IA, a prononcé le discours officiel sur l’IA lors du re:Invent de Las Vegas, un jour après que le PDG d’AWS, Adam Selipsky, ait également parlé en grande partie de l’IA. Sivasubramanian, vice-président des données et de l’IA, décrit la pile générative AWS Sivasubramanian a donné la perspective de la base de données, déclarant aux participants que les résultats en IA de haute qualité dépendent de données de haute qualité, et mettant en avant des fonctionnalités, notamment la capacité de générer du SQL à partir d’une entrée textuelle pour Amazon Redshift (un service de stockage de données), et l’ajout de la recherche vectorielle aux gestionnaires de base de données, y compris OpenSearch serverless (disponible), MemoryDB pour Redis (en prévisualisation), 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 textuelles 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 des mots similaires, par exemple, un chat est plus proche d’un chaton, ou un chien est plus proche d’un chiot.»