- BigQuery, Google Cloud Platform, IA
- Big Query, Google Cloud
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Christopher Maier
Dans de nombreux secteurs, l'efficacité et la précision sont d'une importance capitale. La gestion de grandes quantités de données de projet, telles que les rapports quotidiens, les protocoles, les descriptions, les plans de matériel et les fiches techniques de produits, représente souvent un défi complexe. Avec l'IA et BigQuery, vous pouvez cependant interagir facilement avec vos documents et consulter en temps réel les informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
Ce wiki explique, à l'aide d'un exemple tiré du secteur de la construction, comment ces technologies peuvent conduire à des améliorations significatives. De plus, un prototype que nous avons développé, qui utilise une interface innovante de documentation et de chat avec BigQuery comme base de données vectorielle, est présenté.
Table des matières
- Qu'est-ce que BigQuery ?
- Le rôle des bases de données vectorielles dans le secteur de la construction
- Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?
- Comment fonctionnent les bases de données vectorielles ?
- Espaces multidimensionnels :
- Introduction au cache de contexte :
- Exemples d'utilisation pour la recherche de documents :
- Conclusion :
- En savoir plus ?
Qu'est-ce que BigQuery?
BigQuery est l'entrepôt de données entièrement géré et sans serveur de Google, qui permet des requêtes SQL extrêmement rapides. Grâce à la puissante infrastructure de calcul de Google, BigQuery est idéal pour le traitement de grands ensembles de données et offre des analyses en temps réel. Ceci est particulièrement avantageux pour le secteur de la construction, qui a besoin d'un accès rapide à de vastes données de projet.
Le rôle des bases de données vectorielles dans le secteur de la construction
Les bases de données vectorielles stockent les données sous forme de vecteurs de haute dimension et sont idéales pour les recherches de similarité. Dans le logiciel, les incorporations vectorielles sont utilisées pour représenter le texte des documents de construction. Cela permet une recherche efficace des informations les plus pertinentes.
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?
Une base de données vectorielle est un type spécial de base de données qui stocke les données sous forme de vecteurs dans un espace multidimensionnel. Ces vecteurs sont des objets mathématiques qui ont une direction et une taille. Dans ce contexte, il s'agit généralement de points de données qui ont été convertis en une forme numérique par des algorithmes.
Comment fonctionnent les bases de données vectorielles ?
Espaces multidimensionnels :
Un espace multidimensionnel ne contient pas seulement les trois dimensions classiques (longueur, largeur, hauteur), mais de nombreuses dimensions, parfois des centaines ou des milliers. Chacune de ces dimensions représente une caractéristique spécifique des données.
- Coordonnées dans cet espace : chaque vecteur dans cet espace multidimensionnel a un nombre de dimensions déterminé. Les coordonnées d'un vecteur indiquent exactement où se trouve un point de données dans cet espace. Un vecteur dans un espace tridimensionnel a par exemple les coordonnées (2, 3, 5). Dans un espace à 100 dimensions, un vecteur peut contenir 100 nombres de ce type.
Introduction au cache de contexte :
Le cache contextuel est une fonction qui stocke les données fréquemment appelées afin de ne pas devoir les traiter à chaque fois. Cela permet de réduire les coûts et d'améliorer les temps de réponse.
Avantages de la mise en cache contextuelle :
- Réduction des coûts : La mise en cache des données fréquemment utilisées réduit les coûts d'exploitation, car moins de jetons doivent être traités pour chaque requête.
- Latence réduite : L'accès aux données mises en cache est plus rapide, ce qui améliore l'expérience utilisateur.
- Durabilité : Moins de puissance de calcul signifie moins de consommation d'énergie et conduit à un fonctionnement plus durable.
Exemples d'utilisation pour la recherche de documents :
Conclusion :
L'IA et BigQuery offrent des solutions rapides, précises et évolutives pour l'analyse des données et la récupération d'informations, ce qui peut considérablement améliorer la gestion de projet dans divers secteurs. Notre prototype montre comment ces technologies peuvent être utilisées pour développer une interface de chat performante qui accède et traite efficacement les documents pertinents.
Êtes-vous intéressé(e) ? Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur la manière dont vos processus peuvent être optimisés grâce à l'utilisation de l'IA et de BigQuery.
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