Comment utiliser les bases de données vectorielles pour pallier les faiblesses du LLM

[Aperçu de diffusion en direct] Les grands modèles remplaceront-ils les programmeurs ? "

Les bases de données vectorielles permettent aux entreprises d'adapter de manière rentable et durable de grands modèles de langage à usage général pour une utilisation spécifique à l'organisation.

Traduit de Comment guérir les faiblesses du LLM avec des bases de données vectorielles , auteur Naren Narendran.

Depuis des années, on spécule sur l’impact potentiel de l’intelligence artificielle sur les entreprises. Aujourd’hui, nous voyons des entreprises de différents secteurs commencer à tirer parti des grands modèles de langage (LLM) et de l’intelligence artificielle générative (GenAI). McKinsey estime que l'économie mondiale pourrait bénéficier jusqu'à 4 400 milliards de dollars de l'adoption de GenAI , rendant l'utilisation de l'IA et du LLM plus attrayante que jamais.

Les LLM prêts à l'emploi sont attrayants car ils constituent un moyen relativement simple d'intégrer l'intelligence artificielle générale dans les structures organisationnelles. Cependant, le LLM présente un inconvénient majeur qui peut contrebalancer les avantages potentiels : un manque d’expérience spécifique au domaine. Dans des cas d’utilisation simples, cela ne pose peut-être pas de problème. Cependant, en production et dans d’autres contextes plus complexes, le LLM à usage général peut créer son propre ensemble de défis.

Alors que les entreprises se tournent de plus en plus vers des applications et des outils d’IA en temps réel, elles doivent dépasser ces limites. Vous vous demandez peut-être comment un environnement axé sur l’IA peut être amélioré de manière abordable et durable. La réponse réside dans les bases de données vectorielles , que je vais décortiquer dans cet article, le premier d'une série en deux parties.

Limites du LLM pour les entreprises

Avant de plonger dans le monde des bases de données vectorielles, j'examinerai trois limitations importantes des LLM disponibles dans le commerce.

Données de formation obsolètes

Les données de formation ingérées par un LLM déterminent en fin de compte ses capacités. Il s’agit d’une limitation importante car les données sont rarement persistantes. Au lieu de cela, les données sont souvent un instantané d’un moment précis, ce qui signifie qu’elles peuvent éventuellement devenir non pertinentes ou incorrectes.

Les données anciennes et obsolètes ont un impact significatif car la précision des applications d'IA dépend entièrement de la qualité et de la fraîcheur des données d'entraînement.

Manque de contexte spécifique à l'organisation

Les données de formation pour les LLM disponibles dans le commerce proviennent de différentes sources publiques et privées. Ces données confèrent à LLM toutes ses fonctions. Ce qui est inquiétant pour les entreprises, c'est que les LLM génériques manquent de contexte spécifique à l'organisation. En effet, aucun LLM existant n'exploite des données propriétaires spécifiques à une entreprise particulière, ce qui signifie que divers contextes uniques ne seront pas reconnus.

Illusion d'intelligence artificielle

La confiance est à la fois une force et une faiblesse du LLM. Ils ont l’étrange capacité de répondre aux questions avec une certitude absolue, même si leurs réponses sont complètement fausses. Ce phénomène, connu sous le nom d'hallucination de l'IA , peut conduire à des résultats inexacts, ridicules ou potentiellement dangereux.

Pour les entreprises dont la crédibilité et l’efficacité opérationnelle dépendent d’un LLM solide et de haute qualité, l’illusion de l’IA constitue une menace importante. Et comme les LLM disponibles dans le commerce courent toujours le risque d’utiliser des données obsolètes ou sans rapport avec le domaine, la menace de l’illusion de l’IA se profile.

Comprendre les bases de données vectorielles : les plongements vectoriels

Pour comprendre comment les bases de données vectorielles peuvent améliorer le LLM et d'autres applications d'IA en temps réel, je décrirai d'abord ce qu'elles contiennent.

Une base de données vectorielles est un référentiel indexé d'intégrations vectorielles. Les intégrations vectorielles sont des représentations mathématiques ou numériques de données sous diverses formes telles que du texte, de la vidéo, des photos et de l'audio. Les intégrations vectorielles fournissent une valeur sémantique (plutôt que superficielle) en convertissant des données lisibles disparates en séquences de nombres. Essentiellement, l'intégration vectorielle classe les données en fonction des relations, du contexte et de leur signification profonde .

Dans le contexte du LLM, il est crucial de convertir une sémantique complexe dans différents formats de données en représentations numériques standardisées. En utilisant un langage et une logique mathématiques, l’intégration vectorielle offre un degré plus élevé de précision de recherche et de récupération sur des données auparavant hétérogènes. Cela permet d’optimiser la recherche, le clustering, la classification et la détection des anomalies. Ceci est potentiellement transformateur pour les entreprises, car tout algorithme d’apprentissage automatique (ML) peut bénéficier des intégrations vectorielles.

Comment les bases de données vectorielles améliorent le LLM standard

Dans les LLM disponibles dans le commerce, les intégrations vectorielles utilisées lors de la formation restent souvent inédites et inconnues, ce qui rend difficile l'évaluation des limites de leur compréhension et de leurs capacités. Cependant, la plupart des LLM disposent de fonctionnalités intégrées, ce qui signifie que les entreprises peuvent y injecter des données spécifiques à un domaine pour combler les lacunes en matière de connaissances spécifiques à l'organisation. En intégrant une base de données vectorielle LLM complémentaire contenant des intégrations vectorielles d'informations exclusives et d'autres informations spécifiques à un domaine dans leur LLM, les entreprises peuvent améliorer les solutions d'IA prêtes à l'emploi en fonction de leurs besoins uniques.

L'enrichissement et l'optimisation du LLM avec des bases de données vectorielles éliminent également les risques liés aux produits disponibles dans le commerce répertoriés ci-dessus.

Par exemple, les entreprises n'ont pas à craindre que leur LLM exploite des données obsolètes si des données plus récentes et pertinentes peuvent être ajoutées régulièrement. De plus, en ajoutant des bases de données vectorielles contenant des données exclusives, les organisations peuvent réduire considérablement le risque d’hallucinations liées à l’IA.

Les avantages de l’adoption de l’IA ne seront pas faciles. Cependant, en comprenant et en exploitant la base de données vectorielles LLM, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel des puissantes applications d’IA en temps réel.

LLM et bases de données vectorielles : la voie à suivre

L’IA générative et le LLM prolifèrent dans divers domaines. De nombreuses organisations exploitent ces technologies pour renforcer leur infrastructure backend, améliorer leurs services et produits et devenir leaders dans leur domaine. Bien que les LLM disponibles dans le commerce constituent un bon point de départ pour exécuter des applications d’IA en temps réel, ils comportent de nombreux défis et limites. Parmi ces problèmes figurent notamment les données de formation obsolètes, le manque de contexte spécifique à l’organisation et les illusions de l’IA.

Les bases de données vectorielles et les intégrations sont de puissants antidotes à ces défis LLM et peuvent considérablement améliorer la précision de la recherche.

Dans la deuxième partie de cette série, j'explorerai comment le cadre architectural Retrieval Augmented Generation (RAG) peut aider les entreprises à ajouter des bases de données vectorielles propriétaires à leurs écosystèmes LLM et IA pour répondre aux limites du LLM standard. *Découvrez* comment la solution de recherche vectorielle d'entreprise d'Aerospike__ offre une précision constante à grande échelle.

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