Les systèmes de gestion de base de données (SGBD) adaptés aux vecteurs sont particulièrement utiles pour les applications nécessitant des opérations sur des données vectorielles, comme l'apprentissage automatique, la recherche de similarité, ou la gestion de données géospatiales.

Voici une liste de SGBD spécialisés ou adaptés pour gérer des données vectorielles, puis une liste de base de données les plus adaptées à un système de RAG.

SGBD spécialisés pour les vecteurs

Weaviate

- Un SGBD open-source conçu pour les données vectorielles.

- Idéal pour la recherche sémantique et l'intégration avec des modèles de machine learning.

- Supporte des intégrations avec des modèles comme OpenAI, Hugging Face, etc.

Pinecone

- Un service de base de données vectorielles entièrement géré.

- Optimisé pour la recherche de similarité et les applications de machine learning.

- Supporte des index vectoriels à grande échelle.

Milvus

- Un SGBD open-source conçu pour la gestion et la recherche de données vectorielles.

- Utilisé pour des applications comme la recherche d'images, la reconnaissance faciale, et la recherche sémantique.

- Supporte des index avancés comme IVF, HNSW, et Annoy.

Qdrant

- Un SGBD vectoriel open-source et performant.

- Conçu pour la recherche de similarité et les applications de machine learning.

- Supporte des intégrations avec des frameworks comme TensorFlow et PyTorch.

Vespa

- Un moteur de recherche et de recommandation open-source qui supporte les données vectorielles.

- Idéal pour les applications de recherche en temps réel et de personnalisation.

Redis avec le module RedisAI ou Redisearch

- Redis peut être étendu avec des modules pour gérer des données vectorielles.

- RedisAI permet d'exécuter des modèles de machine learning, tandis que Redisearch supporte la recherche vectorielle.

FAISS (Facebook AI Similarity Search)

- Bien que ce ne soit pas un SGBD traditionnel, FAISS est une bibliothèque optimisée pour la recherche de similarité vectorielle.

- Souvent utilisé en combinaison avec d'autres systèmes pour gérer des index vectoriels.

Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)

- Une bibliothèque développée par Spotify pour la recherche de voisins les plus proches.

- Utilisée pour des applications de recommandation et de recherche vectorielle.

SGBD traditionnels avec support vectoriel

PostgreSQL avec l'extension pgvector

- PostgreSQL peut être étendu avec pgvector pour gérer des données vectorielles.

- Idéal pour les applications nécessitant une intégration avec une base de données relationnelle.

Elasticsearch avec des plugins vectoriels

- Elasticsearch peut être utilisé pour la recherche vectorielle avec des plugins comme Elasticsearch Learning to Rank.

- Adapté pour des applications de recherche et d'analyse de données.

OpenSearch (fork d'Elasticsearch)

- Similaire à Elasticsearch, OpenSearch supporte également la recherche vectorielle.

SGBD pour données géospatiales (vecteurs 2D/3D)

PostGIS (extension de PostgreSQL)

- Spécialisé pour les données géospatiales vectorielles.

- Utilisé pour des applications de cartographie et de géolocalisation.

SpatiaLite (extension de SQLite)

- Une alternative légère pour gérer des données géospatiales vectorielles.

Choix en fonction de vos besoins

- Pour des applications de machine learning : Milvus, Pinecone, Weaviate.

- Pour une intégration avec des bases relationnelles : PostgreSQL + pgvector.

- Pour des données géospatiales : PostGIS, SpatiaLite.

- Pour des applications légères ou expérimentales : FAISS, Annoy.

Les meilleures bases de données pour un RAG

Pour un système de RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui combine la recherche d'informations précises dans une base de données avec la génération de texte via des modèles de langage (comme GPT), il est crucial de choisir une base de données vectorielle performante et adaptée. Voici les meilleures options de bases de données vectorielles pour un système de RAG :

Pinecone

Adaptation à un RAG

Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée, optimisée pour la recherche de similarité à grande échelle. Elle permet de stocker et d'interroger rapidement des embeddings vectoriels, ce qui est essentiel pour la phase de retrieval dans RAG.

Points forts

- Scalabilité et performance élevées.

- Intégration facile avec des frameworks de machine learning.

- Gestion des index vectoriels optimisés pour la recherche de similarité.

- Site officiel :

Weaviate

Adaptation à un RAG

Weaviate est une base de données vectorielle open-source qui supporte la recherche sémantique et peut être intégrée directement avec des modèles de langage comme OpenAI ou Hugging Face. Il est conçu pour des applications de recherche et de recommandation.

Points forts

- Recherche sémantique et hybridation (combinaison de recherche vectorielle et textuelle).

- Intégration native avec des modèles de machine learning.

- Extensible et personnalisable.

- Site officiel :

Milvus

Adaptation à un RAG

Milvus est une base de données vectorielle open-source conçue pour la gestion et la recherche de données vectorielles à grande échelle. Elle est largement utilisée pour des applications de recherche de similarité et de recommandation.

Points forts

- Supporte des index avancés comme HNSW, IVF, et Annoy.

- Scalabilité horizontale pour de grands volumes de données.

- Communauté active et documentation complète.

- Site officiel :

Qdrant

Adaptation à un RAG

Qdrant est une base de données vectorielle open-source, performante et facile à utiliser. Elle est optimisée pour la recherche de similarité et peut être intégrée avec des modèles de langage pour des applications RAG.

Points forts

- Performances élevées avec un faible temps de latence.

- API simple et bien documentée.

- Supporte des intégrations avec des frameworks comme TensorFlow et PyTorch.

- Site officiel :

Vespa

Adaptation à un RAG

Vespa est un moteur de recherche et de recommandation open-source qui supporte les données vectorielles. Il est conçu pour des applications en temps réel et peut être utilisé pour la phase de retrieval dans RAG.

Points forts

- Recherche hybride (texte + vecteurs).

- Scalabilité et performances élevées.

- Intégration avec des modèles de machine learning.

- Site officiel :

FAISS (Facebook AI Similarity Search)

Adaptation à un RAG

FAISS est une bibliothèque open-source développée par Facebook pour la recherche de similarité vectorielle. Bien que ce ne soit pas une base de données traditionnelle, elle est largement utilisée pour des applications de recherche de similarité.

Points forts

- Optimisé pour la recherche de voisins les plus proches (k-NN).

- Très performant pour des datasets de grande taille.

- Intégration facile avec des pipelines de machine learning.

- Site officiel :

Redis avec Redisearch ou RedisAI

Adaptation à un RAG

Redis peut être étendu avec des modules comme Redisearch (pour la recherche textuelle et vectorielle) ou RedisAI (pour exécuter des modèles de machine learning). Il est idéal pour des applications nécessitant une faible latence.

Points forts

- Faible latence et haute performance.

- Supporte la recherche hybride (texte + vecteurs).

- Facile à intégrer dans des systèmes existants.

- Site officiel :

Elasticsearch avec des plugins vectoriels

Adaptation à un RAG

Elasticsearch peut être utilisé pour la recherche vectorielle avec des plugins comme Elasticsearch Learning to Rank. Il est adapté pour des applications de recherche et d'analyse de données.

Points forts

- Recherche hybride (texte + vecteurs).

- Scalabilité et performances élevées.

- Large écosystème et communauté.

- Site officiel :

Comparaison des bases de données RAG

Nos conseils

Pour un système RAG, Pinecone, Weaviate, et Milvus sont parmi les meilleurs choix en raison de leur intégration native avec des modèles de langage et leur capacité à gérer des recherches de similarité à grande échelle.

Si vous préférez une solution open-source, Qdrant ou Milvus sont excellents.

Pour des applications nécessitant une faible latence, Redis est une option solide.

Le choix final dépendra de vos besoins spécifiques en termes de scalabilité, de budget, et d'intégration avec votre infrastructure existante.

Jadis exigeants en temps et en expertise, les livres blancs peuvent aujourd'hui être générés rapidement grâce aux LLMs. Voici les alternatives qui s'offrent à vous et que nous avons présentées lors d'un webinaire organisé par TechEthic

The Golden RAGtriever est une application open-source de Retrieval Augmented Generation (RAG) conçue pour vous permettre de créer rapidement des applications d'IA générative de type chatbot s'appuyant sur vos données ou base de connaissance d'entreprise.

Voici la méthode officielle d'OpenAI d'optimisation d'un LLM avec le fine-tuning, la RAG et le prompt engineering.

Voici 12 des meilleurs outils logiciels de RAG, Retrieval Augmentation Generation.

Mistral lance un SDK et des services de fine-tuning pour ses modèles. Mais, au fait, c'est quoi le fine-tuning, c'est la même chose que le RAG et cela permet de personnaliser des LLMs pour qu'ils répondent avec nos connaissances ?

Qu'a annoncé Mistral ?
Mistral lance "Mistral-Finetune", un soft qui permet de fine-tuner ses modèles Open Source sur des stations de travail, serveurs ou noeuds de data center (donc, sur toutes les machines où l'on peut imaginer finetuner des LLMs).

Mistral-Finetune semble optimisé (pour être concret, il permet de ré-entrainer le plus petit de ses modèles (Mistral 7B) avec un jeu de dialogues Ultrachat -1,4 millions de dialogues- sur un petit gros serveur équipé d'une "simple" carte Nvidia H100 en seulement 30 minutes. Cela peut suffire pour fine-tuné un modèle pour spécialiser un modèle sur un domaine très précis.

Si le besoin est plus important, Mistral-Finetune peut aussi être utiliser pour finetuner les modèles OpenSource plus costauds de Mistral (comme Mixtral 8X7B) et il peut alors tourner sur des serveurs plus solides équipés de plusieurs GPUs.

Mistral-Finetune est également disponible sous forme de services en ligne pour fine-tuner les modèles disponibles sous forme d'API (mais seulement pour Mistral7B et Mistral small). Visiblement pour les modèles plus importants comme Mistral Large disponibles via l'API, il faudra attendre.

Fin du passage pour les experts 😊

Qu'est-ce que le fine-tuning ?

Pour simplifier, le fine-tuning est l'une des techniques qui permet de d'adapter un LLM afin qu'il réponde comme les collaborateurs auraient pu le faire.

Mais, le fine-tuning fonctionne, d'une façon totalement différente de la RAG.

Dans la RAG, lorsqu'un internaute envoie son prompt, le système récupère d'abord des données d'une base de connaissance interne que l'on transmet ensuite à un LLM existant que l'on a pas modifier.

Dans le fine-tuning, on ré-entraine un LLM existant en lui injectant de nouvelles données. On crée, donc, un nouveau modèle.

Avantage
On injecte les nouvelles données au coeur du modèle et on peut, donc, normalement, non seulement optimiser les réponses mais aussi les temps de réponses.

Inconvénients

C'est difficile: on peut totalement dérégler le LLM. Dans le cas extrêmes, le LLMs peut même désapprendre à parler !

C'est coûteux: car il faut, pour ré-entrainer le modèle, il faut de grosses machines, qu'il faut faire travailler des heures (des jours ?) durant.

Les mises à jour des connaissances sont moins fréquentes car il faut repasser par tout le process de ré-entrainement pour injecter les nouvelles connaissances.

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique qui combine les capacités de génération de texte des modèles de langage de grande taille (LLM) avec des techniques de récupération d'information, afin de mieux maîtriser le contenu des réponses produites par un LLM.