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InterSystems IRIS® intègre de puissantes capacités d'IA générative afin que vous puissiez construire des applications d'entreprise intelligentes alimentées par la recherche sémantique et l'IA générative sur n'importe quel type de données.
Les capacités vectorielles font partie intégrante du moteur de base de données multi-modèle d'InterSystems IRIS, au même titre que JSON, le texte intégral, les objets, les tables relationnelles, les clés-valeurs et d'autres types de données. Il est ainsi possible d'alimenter des applications d'IA avec des données structurées et non structurées dans le même moteur, sans déplacement de données. C'est plus simple et plus efficace que d'utiliser une base de données vectorielle dédiée séparée.
Avec sa performance de requête à faible latence et son ingestion à grande vitesse, InterSystems IRIS offre des capacités en temps réel inégalées. Vous pouvez appliquer l'IA générative aux données en continu, y compris la vidéo, et la combiner à plusieurs types de données.
Recherche vectorielle
Les capacités de recherche vectorielle intégrées d'InterSystems IRIS vous permettent de rechercher des données non structurées et semi-structurées. Les données sont converties en vecteurs (également appelés « embeddings ») puis stockées et indexées dans InterSystems IRIS pour la recherche sémantique, la génération augmentée par récupération (RAG), l'analyse de texte, les moteurs de recommandation et d'autres cas d'utilisation.
La recherche vectorielle comprend un type de données SQL vectoriel pour le stockage et l'interrogation des "embeddings" et des fonctions intégrées pour le calcul des similitudes vectorielles. Ces fonctions sont intégrées au cœur d'InterSystems IRIS pour un maximum de vitesse, d'échelle, de sécurité et de fiabilité. Les opérations sur les données vectorielles tirent parti de l'accélération matérielle (traitement vectoriel SIMD intégré) pour des performances extrêmes.
Ajouter de la sémantique à vos applications
La recherche vectorielle vous permet d'interroger vos données sur la base de la sémantique, ou du sens des données, plutôt que sur les données elles-mêmes. Imaginez un espace multidimensionnel où chaque point de données (par exemple, une phrase ou un enregistrement) correspond à un vecteur. Les données ayant des significations ou des contextes similaires se retrouvent proches les unes des autres dans cet espace vectoriel.
Grâce aux progrès récents de l'IA, ces vecteurs sont désormais mieux à même de capturer la signification des données en projetant des données de faible dimension dans un espace de dimension supérieure, qui contient davantage de contexte sur les données. Les encastrements vectoriels fournissent un modèle de signification beaucoup plus fin.
La première étape consiste à convertir les données en encastrements vectoriels et à les stocker sous forme de vecteurs dans InterSystems IRIS. Vous pouvez ensuite interroger et trouver rapidement des données similaires à l'aide de fonctions vectorielles. Cela vous permet de répondre à des requêtes telles que "afficher les CV correspondant à cette description de poste" ou "trouver des recommandations de voyage personnalisées pour des vacances à la plage dans les Caraïbes en fonction de mes préférences". Cela permet de débloquer une toute nouvelle classe de capacités pour vos applications InterSystems IRIS.
![programmers reviewing code on their computers in the office](https://assets.intersystems.com/dims4/default/94f9fc3/2147483647/strip/true/crop/780x412+0+0/resize/780x412!/quality/90/?url=https%3A%2F%2F1.800.gay%3A443%2Fhttp%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F3d%2F98%2F44ff375845fb9f90cc090655521c%2Fmachine-learning.jpg)
Créer des expériences basées sur l'IA avec RAG
La recherche vectorielle prend en charge l'architecture RAG, qui s'impose rapidement comme le principal moyen de surmonter les limites des grands modèles de langage (LLM), telles que les données périmées, les limites de jetons et les hallucinations.
RAG combine deux étapes : un récupérateur qui utilise la recherche vectorielle pour extraire les documents et données pertinents de la base de données IRIS d'InterSystems, et un générateur - le LLM lui-même, qui élabore des réponses contextuellement pertinentes dans le format et le ton souhaités.
Vous pouvez utiliser des informations récentes et faisant autorité - y compris vos données propriétaires - pour générer une réponse précise, en tirant parti du LLM de votre choix pour comprendre la question, formuler la réponse et ajouter des informations supplémentaires.
Les développeurs peuvent tirer parti d'un vaste écosystème GenAI, en utilisant des plates-formes, des plugins et des bibliothèques pour créer des applications d'IA générative avancées rapidement et facilement, y compris :
- ChatGPT
- LangChain
- Visage étreint
- Llama2
- LlamaIndex
- Cohère
Orchestration de l'IA
La prolifération de nouveaux services de GenAI basés sur le cloud ouvre de nouvelles possibilités étonnantes, mais elle peut aussi rendre difficile la création et la gestion d'un système fiable. InterSystems IRIS Interoperabilité vous permet de créer facilement des applications composites qui s'étendent sur plusieurs modèles, quel que soit leur lieu d'exécution. Un éditeur graphique à faible code permet de créer des solutions d'IA sans programmation, et des capacités intégrées de gestion des API assurent la protection, la publication et la monétisation des nouveaux services alimentés par GenAI.
Les opérations distribuées sont automatiquement capturées à des fins d'audit et de débogage. La fonction Visual Trace permet aux développeurs et aux administrateurs de suivre les messages tout au long du flux d'orchestration et d'en examiner le contenu. Vous voulez comprendre si un problème est dû à un service d'IA, aux données que vous lui fournissez ou à la logique métier dans laquelle il est utilisé ? Utiliser la trace visuelle.
Prêt pour l'entreprise
InterSystems IRIS a fait ses preuves en matière de sécurité des données, de conformité et de haute disponibilité pour les applications d'entreprise critiques.
La création d'applications d'IA générative avec nos capacités de recherche vectorielle intégrées vous offre.. :
- Contrôle total de vos données
- Choix du LLM, du cadre d'orchestration et du cadre d'agent
- Audit et traçabilité complets
- Exécuter les LLM localement, en gardant vos données sensibles entièrement locales et sécurisées
- Tirer parti d'un vaste écosystème de services d'IA, quel que soit leur lieu d'exécution, avec une sécurité et une fiabilité totales