Zen v17 AI : la même base de données, mais désormais avec des avis sur vos vecteurs

Zen 17 : La même base de données, mais désormais avec des avis sur vos vecteurs

Résumé

Zen v17 AI apporte la recherche vectorielle native à la base de données « Embarqué », que les équipementiers déploient déjà dans des environnements périphériques et hors connexion.
Ses capacités vectorielles reposent sur la même technologie de base que celle d'Actian VectorAI DB, plutôt que d'être ajoutées sous la forme d'un système distinct.
Cette version prend en charge l'indexation HNSW, les représentations indépendantes du modèle, les données multimodales et la recherche par « faible latence s » locales.
Les équipementiers peuvent intégrer des fonctionnalités d'IA destinées à la fabrication, à la santé, au commerce de détail et à d'autres domaines d'application réglementés sans avoir recours au cloud.
Le message principal est simple : il faut étendre la base de données déjà intégrée au produit plutôt que d'ajouter une nouvelle infrastructure uniquement dédiée à l'IA.

Une petite précision avant de commencer : si vous connaissez mes écrits, vous savez de quoi je parle. J’écris généralement sur Informix, l’équivalent, dans le monde des bases de données, de ce parent fiable qui ne manque jamais un dîner de famille. Zen, en comparaison, est le cousin que je commence seulement à connaître vraiment. Le mérite, ou la faute, revient à Desmond Tan, vice-président de l’ingénierie pour Zen et VectorAI DB, qui m’a convaincu avec, si je me souviens bien, un enthousiasme démesurément convaincant. Pour l’ enregistrement, j’aime toutes nos bases de données de la même manière. J’écris simplement davantage sur certaines d’entre elles que sur d’autres, ce qui n’est pas la même chose, et si vous demandez à Informix, elle sera d’accord.

Voici un scénario qui vous semblera familier si vous développez des logiciels destinés à être déployés sur le matériel d’autres entreprises : votre client souhaite disposer de fonctionnalités d’IA : une recherche sémantique, un moteur de recommandation, un agent d’ support s qui connaisse réellement le produit. Et votre premier réflexe, comme celui de tout le monde, est de vous tourner vers une base de données vectorielle dans le cloud.

Puis la réalité s'impose, sans y être invitée, comme à son habitude. Votre application fonctionne dans une usine dépourvue d'une connexion Internet fiable. Ou dans un hôpital, où la loi interdit que les données des patients quittent l'établissement, sans parler de contacter un fournisseur de services cloud à ce sujet. Ou encore sur un terminal de point de vente qui doit fonctionner, que le réseau soit coopératif ou non. Du jour au lendemain, « il suffit d'appeler une API » n'est plus une solution : c'est un risque de non-conformité.

Ce n’est pas un hasard si c’est exactement l’univers dans lequel Zen évolue depuis des décennies : Embarqué, une solution peu encombrante, ne nécessitant aucun administrateur de base de données, fonctionnant discrètement au sein des produits tiers (Sage, Global Shop Solutions et une longue liste d’OEM qui préfèrent ne pas avoir à se soucier de leur base de données, ce qui est justement le but recherché). Zen 17 reste fidèle à cette promesse et à cette réputation, tout en apportant la seule chose qui manquait jusqu’à présent : l’ support vectorielle native .

Ce n'est pas un simple accessoire. C'est l'original.

La fonctionnalité vectorielle IA de Zen v17 n’est pas une simple interface rajoutée à la va-vite sur le moteur d’un autre éditeur. Elle repose sur la même technologie que celle qui sous-tend Actian VectorAI DB, la base de données vectorielle portable et « local-first » d’Actian. Cela signifie que Zen hérite, de manière native, d’une précision que Desmond et moi apprécions particulièrement dans nos ramen (Desmond, tu connais l’endroit : il est grand temps qu’on y retourne) :

L'indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche approximative du plus proche voisin, l'approche standard permettant une recherche rapide et à haut taux de rappel à grande échelle
Représentations indépendantes du modèle : importez des vecteurs provenant d'OpenAI, d'Anthropic, de Cohere, de Hugging Face ou de votre propre modèle finement ajusté ; Zen ne se soucie pas de leur provenance ; il se contente de les stocker.
support multimodale : texte, images, audio, vidéo… Tous ces éléments peuvent être stockés et recherchés sous forme de vecteurs, et non pas simplement comme des chaînes de caractères censées faire preuve d'ingéniosité.
Les mêmes cibles d'déploiement s que Zen a toujours visées : serveurs périphériques, appareils « Embarqué », environnements hors ligne et isolés, jusqu'au Raspberry Pi, si c'est ce qui vous fait plaisir.

Selon les tests de performance réalisés par Actian (méthodologie VectorDBBench, 10 millions de vecteurs, matériel identique hébergé en interne), ce moteur offre un débit jusqu’à 22 fois supérieur à celui des alternatives open source telles que Milvus et Qdrant Local à cette échelle, avec une latence d’ requête s locales inférieure à 15 ms et un taux de rappel de 99 % qui reste stable à mesure que l’ jeu de données s’étoffe. Vos résultats varieront bien sûr en fonction de votre matériel et de vos données, comme on peut s’y attendre, mais les faits sont là : il ne s’agit pas d’un simple magasin de vecteurs de pacotille, greffé à un pipeline maladroit dans le seul but de cocher une case de fonctionnalité.

Pourquoi est-ce important si vous êtes un équipementier ?

Si vous intégrez Zen à votre produit depuis des années, vous connaissez déjà les arguments de vente : faible encombrement, pas besoin d’administrateur de base de données, fonctionne partout où votre application est déployée, ne demande rien en retour. À sa manière discrète, Zen fait ce qu’Informix réalise depuis des décennies pour les déploiements à grande échelle, mais sans l’équipe d’administrateurs de bases de données ni la salle des serveurs. Zen 17 étend cette même proposition de valeur à l’IA :

Fabrication : Maintenance prédictive et contrôle qualité en atelier, sans aller-retour vers le cloud, sans signal, sans problème, sans souci même en cas de panne de votre FAI.
Santé : support s d’aide à la décision clinique et recherche enregistrement qui préservent l’ sur site des données des patients, car une « IA conforme à la loi HIPAA » n’est pas censée être hébergée sur un cloud dont vous ne savez rien.
Commerce de détail et point de vente : Recherche sémantique et recommandations qui fonctionnent, que la connexion Internet du magasin soit au rendez-vous ou non, le tout avec une « faible latence » ultra-rapide permettant d’engager une véritable conversation avec le client.
Tout ce qui est déconnecté, régulé ou sensible à la latence : Ce qui, si vous développez des logiciels d Embarqué , représente de toute façon la majeure partie de ce que vous développez

Vous n'avez pas besoin d'une nouvelle architecture, d'une nouvelle relation avec un fournisseur, ni d'un nouveau poste budgétaire intitulé « base de données IA ». Vous avez besoin que la base de données à laquelle vous faites déjà confiance accomplisse une tâche supplémentaire avec brio. C'est là tout le principe, et cela a toujours été le cas.

Encore une chose (pour plus tard)

Il y a ici une implication plus subtile qu’il convient de souligner avant de vous laisser partir : une base de données capable de stocker des vecteurs localement, aux côtés de vos données existantes, est également une base de données capable de faire quelque chose de plus intéressant avec métadonnées. Des données actives et interrogeables métadonnées, situées exactement là où réside déjà votre application, constituent une pièce d’un puzzle bien plus vaste que la simple recherche vectorielle. Je laisse volontairement ce sujet en suspens : il mérite un article à part entière plutôt qu’une note de bas de page rédigée à la hâte ici. Je reviendrai bientôt là-dessus.

Pour l'instant : Zen v17 AI est disponible, avec l'support vectorielle native incluse, sans aucune dépendance au cloud. Lancez-vous et créez quelque chose qui ne nécessite pas de connexion à un serveur distant pour fonctionner.

Et Desmond, puisque tu vas inévitablement me poser la question : oui, ça m'a pris plus de temps que prévu pour écrire cet article ; non, ce n'est pas parce que je préférais Informix ; c'était simplement parce que je rencontrais mon nouveau cousin pour la première fois. C'est toi qui paies la prochaine tournée.

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