L’exposition tout en intelligence artificielle continue sur AWS : génération de code SQL à partir du texte, recherche vectorielle et bien plus encore.

Un autre jour à AWS re:Invent et encore plus de discussions sur l’intelligence artificielle ont dominé, avec un cadre supérieur montant sur scène pour déclamer sur 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 prononcé 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, 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 génération de code SQL à partir d’une entrée de texte 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 en général), MemoryDB pour Redis (pré-version), 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 représentations vectorielles sont produites 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.»