Tirer parti de l'IA et des incorporations vectorielles

Pour des capacités de recherche avancée

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Avec la technologie de l’IA devenant de plus en plus courante dans l’industrie des affaires, chacun cherche à trouver des moyens de l’appliquer à son secteur afin de développer de nouvelles fonctionnalités ou d’améliorer celles existantes.

Une fonctionnalité particulièrement notable est l’encodage vectoriel, une méthode de conversion des formes de données existantes comme les images ou les mots en leurs équivalents numériques sans qu’ils perdent leurs liens et significations initiaux.

Mais comment cela peut-il aider les entreprises ? C’est ce que nous allons découvrir.

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Qu'est-ce que l'encodage vectoriel ?

L’encodage vectoriel, comme mentionné ci-dessus, est un moyen de transformer des données existantes en vecteurs que la technologie de l’IA peut mieux traiter afin de produire des résultats meilleurs et plus précis et de pouvoir fournir une réponse à travers des « indices contextuels », en quelque sorte.

Cela permet aux utilisateurs de rechercher des requêtes vaguement liées à leur entrée, de faire des comparaisons entre deux exemples et même de créer des bases de connaissances complètes qui peuvent ensuite servir de base pour former de nouveaux modèles d’IA.

Son utilisation actuelle est celle d’un outil essentiel souvent trouvé dans les moteurs de recherche qui offrent la recherche d’images comme exemple, mais ayant une utilisation plus largement applicable pour permettre aux modèles d’IA de mieux comprendre les données sur lesquelles ils sont formés.

Comment Bicom Systems prévoit d'utiliser cette méthode

Notre offre de produits, en particulier, est assez robuste, avec de nombreuses fonctionnalités qui peuvent laisser certaines personnes submergées lorsqu’elles essaient de tout assimiler, en particulier pour les nouveaux utilisateurs qui peuvent avoir du mal à naviguer dans notre documentation et notre base de connaissances générale.

C’est pourquoi nos équipes travaillent dur pour appliquer la méthode d’encodage vectoriel et la transformer en une fonctionnalité de recherche polyvalente qui peut aider les gens à trouver ce dont ils ont besoin à partir de différentes bases de données, qu’il s’agisse de notre documentation, de l’historique des chats COMMUNICATOR ou autre, le tout grâce à l’aide d’un modèle d’IA sûr pour les clients.

Nous recherchons actuellement des modèles d’IA open-source qui peuvent fournir un niveau de qualité de résultats souhaitable sans trop solliciter les ressources tout en respectant la confidentialité des données des clients.

Avec le temps, ce processus devrait nous permettre de constituer une base de connaissances riche et détaillée de l’ensemble de notre suite de produits, ce qui devrait permettre à nos utilisateurs de trouver plus facilement ce dont ils ont besoin.

Comment c'est implémenté

Cela peut sembler complexe, mais la méthode d’implémentation peut être visualisée à travers quelques étapes simples :

  1. Récupération des données : Récupérer les données pertinentes.
  2. Prétraitement des données : Fragmenter les données.
  3. Intégration du modèle d’IA : Utiliser un modèle d’IA pour l’encodage vectoriel.
  4. Vectorisation : Transformer les données en vecteurs.
  5. Intégration de la base de données vectorielle : Stocker les vecteurs dans une base de données dédiée.

Le processus de recherche est encore plus intuitif, utilisant seulement trois étapes :

  1. Requête utilisateur : Saisir une requête de recherche.
  2. Requête à la base de données vectorielle : Récupérer les résultats de la base de données vectorielle en fonction du nombre de vecteurs correspondants.
  3. Pénétration des résultats : Afficher les résultats ordonnés par similarité vectorielle.

Problèmes de confidentialité

Le concept en lui-même est excellent et devrait aider à réduire la monotonie de la recherche d’une fonctionnalité spécifique à travers des captures d’écran et des indices sémantiques. Nous souhaitons que cela ait une application plus large pour tous les utilisateurs de la suite de produits Bicom Systems.

Ce souhait, cependant, comporte quelques défis compte tenu de la clientèle robuste que nos partenaires gèrent, en particulier ceux qui accordent une grande importance à la confidentialité, comme les hôpitaux, les banques, les agences de forces de l’ordre, et plus encore.

Ils ne peuvent pas exactement fournir des informations confidentielles à cette base de données sans enfreindre des lois assez strictes, un obstacle que l’un des modèles d’encodage vectoriel de base d’OpenAI rencontre.

Nous pensons toutefois avoir réussi à éviter cet obstacle en fournissant un outil avec une fonction similaire, mais qui peut être configuré de manière à fonctionner avec des ensembles de règles de confidentialité que ces institutions doivent suivre, en faisant une solution plus favorable sur le marché ouvert.

Aller de l'avant avec la technologie d'encodage vectoriel

La technologie derrière l’encodage vectoriel semble avoir beaucoup de potentiel inexploité, attendant d’être découvert et utilisé pour améliorer davantage le flux de travail des entreprises dans différents aspects.

En concevant cette technologie grâce à l’utilisation de transformateurs de phrases open source de SBERT dans un environnement hors ligne, nous avons découvert quelques cas d’utilisation potentiels pour l’avenir et avons été surpris de constater une compatibilité de notre modèle d’IA avec plusieurs langues sans diminuer trop drastiquement la qualité des résultats de recherche.

Ces tests nous ont donné une feuille de route à suivre, ou au moins quelques idées qui pourraient se révéler fructueuses, comme :

  • Optimisation et raffinement supplémentaires de la recherche.
  • Utilisation d’autres modèles open source dans un environnement hors ligne pour améliorer la qualité des résultats et enrichir davantage la base de connaissances.
  • Utilisation des recherches existantes et futures pour construire un modèle d’encodage vectoriel hors ligne de notre propre création.
  • Application des connaissances et des outils recueillis pour reconfigurer l’IA en tant que moteur de recherche avancé au sein de COMMUNICATOR pour des résultats optimaux.

Bien que nous n’ayons actuellement pas de priorité particulière quant à la direction à suivre sans approfondir davantage nos recherches, nous avons quelques idées en tête et attendons les retours de nos partenaires avant de décider comment aborder cette tâche monumentale.

Si vous souhaitez tirer parti de l’IA et des incorporations vectorielles, contactez-nous dès maintenant. Nos équipes se feront un plaisir de répondre à toutes vos interrogations.

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