- BigQuery, Google Cloud Platform, IA
- Big Query, Google Cloud
- 4 min de lecture
Christopher Maier
Dans de nombreux secteurs, l'efficacité et la précision sont essentielles. La gestion de grandes quantités de données de projets, telles que les rapports quotidiens, les protocoles, les descriptions, les plans de matériel et les fiches techniques de produits, représente souvent un défi complexe. Cependant, grâce à l'IA et à BigQuery, vous pouvez interagir sans effort avec vos documents et obtenir en temps réel les informations dont vous avez besoin 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 considérables. Il présente également un prototype que nous avons développé et qui utilise une interface innovante de documents et de chat avec BigQuery comme base de données vectorielles.
Table des matières
- Qu'est-ce que BigQuery ?
- Le rôle des bases de données vectorielles dans la construction
- Qu'est-ce qu'une base de données vectorielles ?
- Comment fonctionnent les bases de données vectorielles ?
- Des espaces multidimensionnels :
- Introduction au cache contextuel :
- Exemples d'application pour la recherche de documents :
- Conclusion :
- En savoir plus ?
Qu'est-ce que c'est ? BigQuery?
BigQuery est l'entrepôt de données sans serveur entièrement géré de Google, qui permet de extrêmement rapide permet d'effectuer des requêtes SQL. Grâce à la puissante infrastructure de calcul de Google, le 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 dispose d'un a besoin d'un accès rapide à des données de projet volumineuses.
Le rôle des bases de données vectorielles dans la construction
Les bases de données vectorielles stockent les données sous forme de vecteurs à haute dimension et sont idéales pour les recherches de similarité. Dans le logiciel, les incorporations de vecteurs 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 vectorielles ?
Une base de données vectorielle est un type particulier de base de données qui stocke des 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 typiquement de points de données qui ont été convertis en une forme numérique par des algorithmes.
Comment fonctionnent les bases de données vectorielles ?
Des 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 particulière des données.
- Coordonnées dans cet espace : chaque vecteur dans cet espace multidimensionnel a un certain nombre de dimensions. Les coordonnées d'un vecteur indiquent exactement où se trouve un point de données dans cet espace. Par exemple, un vecteur dans un espace tridimensionnel a les coordonnées (2, 3, 5). Dans un espace à 100 dimensions, un vecteur peut contenir en conséquence 100 de ces nombres.
Introduction au cache contextuel :
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 du contexte :
- Réduction des coûts : la mise en cache des données fréquemment utilisées réduit les coûts d'exploitation, car moins de jetons doivent être traités à chaque requête.
- Réduction de la latence : 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'application 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, qui peuvent améliorer considérablement la gestion de projet dans différents 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.
Vous êtes 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.
En savoir plus ?
Vous souhaitez approfondir ce sujet ? Dans ce cas, nous nous ferons un plaisir de discuter personnellement avec vous des possibilités offertes par Google Cloud Platform (GCP).
