Amazon Web Services (AWS) a annoncé la disponibilité générale de la recherche vectorielle pour Amazon MemoryDB. Cette nouvelle fonctionnalité permet aux développeurs de stocker, d'indexer, de récupérer et de rechercher des données vectorielles en temps réel, ce qui la rend idéale pour les applications de machine learning (ML) en temps réel et d'IA générative.
MemoryDB est un service de base de données en mémoire durable qui offre des performances ultra-rapides. Avec la recherche vectorielle, MemoryDB offre un moyen efficace de trouver des données corrélées en fonction de leur similarité plutôt que de correspondances exactes. Cette fonctionnalité peut être utilisée dans une variété de cas d'utilisation, notamment :
* **Génération augmentée par la récupération (RAG) :** La recherche vectorielle peut être utilisée pour récupérer des passages pertinents d'un large corpus de données afin d'enrichir un grand modèle de langage (LLM).
* **Mise en cache sémantique durable à faible latence :** La recherche vectorielle peut être utilisée pour stocker en mémoire les résultats précédemment inférés du modèle de base (FM), ce qui réduit les coûts de calcul et améliore les performances.
* **Détection d'anomalies (fraude) en temps réel :** La recherche vectorielle peut être utilisée pour détecter les transactions frauduleuses en comparant les nouvelles transactions aux transactions frauduleuses connues.
La recherche vectorielle pour Amazon MemoryDB est un ajout puissant à la plateforme AWS, offrant aux développeurs un moyen efficace et rapide de travailler avec des données vectorielles. Cette fonctionnalité aidera les entreprises à créer des applications plus intelligentes et plus efficaces dans une variété de secteurs.
