Les bases de données vectorielles répondent efficacement aux défis qui sont conçus pour gérer la complexité de la recherche sémantique dans les modèles de langage large (LLMS) et l'intelligence artificielle générative (ai). Contrairement aux systèmes traditionnels de gestion des données, les bases de données vectorielles sont capables de traiter et de rechercher à travers différents types de données, y compris des images, des vidéos, du texte, de l'audio, et d'autres formes de données non structurées, en utilisant le contenu des données elles-mêmes plutôt que des étiquettes ou des balises.

Les limites des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) sont bien documentées, notamment dans leurs difficultés liées aux représentations de données massives et aux données non structurées communes aux applications d'IA. Les SGBDR nécessitent souvent un processus long et source d'erreurs, qui consiste à aplatir les données en structures plus gérables, ce qui entraîne des retards et des inefficacités dans les recherches. Les bases de données vectorielles, en revanche, sont conçues pour contourner ces problèmes et offrir une solution plus efficace et plus précise pour la gestion et la recherche de données complexes et dimensionnelles, facilitant ainsi l'avancement des applications d'IA.

Ce document fournit un guide complet aux clients qui utilisent ou prévoient d'utiliser des bases de données vectorielles, en détaillant les bonnes pratiques d'utilisation des bases de données vectorielles sur des plateformes telles que NetApp ONTAP, NetApp StorageGRID, Amazon FSxN pour NetApp ONTAP et SnapCenter. Le contenu fourni dans ce document couvre une grande variété de sujets :