Progress, éditeur de logiciels d'infrastructure optimisés pour l'IA, annonce la sortie en accès anticipé de Progress MarkLogic Server 12. Avec cette version, Progress développe les capacités de recherche reconnues de MarkLogic Server en proposant un support natif des base de données vectorielles et de nouveaux algorithmes basés sur la pertinence, afin de permettre à ses clients d'exploiter la puissance de l'IA au sein de l'entreprise. Les utilisateurs peuvent désormais intégrer plus facilement l'IA générative (GenAI) dans leurs applications d'entreprise grâce à un modèle RAG (Retrieval Augmented Generation) flexible et ancrer en toute sécurité les modèles LLM à leurs données privées pour générer des réponses aux requêtes enrichies contextuellement à partir de modèles d'IA.
Les nouvelles fonctionnalités de MarkLogic Server 12 améliorent la pertinence et la précision des réponses GenAI grâce à des techniques de recherche améliorées. Une API unique permet aux utilisateurs de définir, d'orchestrer et de reclasser les scores de recherche pour une mise en œuvre plus rapide, plus souple et plus sûre de graphe de conaissanceraph RAG. L'architecture RAG simplifiée correspond au modèle de données et à la maturité des métadonnées, ce qui rend possible une plus grande utilisation des données de l'entreprise pour les applications enrichies par la GenAI.
« MarkLogic Server permet d’améliorer la précision et la pertinence de GenAI tout en protégeant les données sensibles de l’entreprise. Cette version offre accès à un système de gestion de base de données fiable capable de générer des réponses d’IA de haute qualité, tout en protégeant la réputation et l’investissement en propriété intellectuelle de nos clients. », explique Matthieu Jonglez, VP, Technology - Application & Data Platform, Progress.
Nouveautés de MarkLogic Server 12 :
Recherche vectorielle native – Permet des recherches de similarité à grande échelle pour les systèmes d'intelligence artificielle sur de grandes quantités de données non structurées. Exécutez nativement des opérations vectorielles sur MarkLogic Server pour améliorer la précision des recherches de la GenAI. Stockez les embeddings vectoriels à proximité de vos données au format JSON ou XML. Complétez avec des requêtes de type « text search » via l'API Optic pour une plus grande pertinence des résultats.
Classement par pertinence BM25 – Amélioration de la mémorisation grâce à un meilleur classement des documents afin de faire apparaître les résultats de recherche les plus pertinents en tête de liste. Combinez la recherche par correspondance à la recherche vectorielle pour reclasser les résultats afin d'optimiser la pertinence de la recherche. Avec la recherche globale de MarkLogic Server, les entreprises peuvent combiner les requêtes, fusionner les scores des résultats et les reclasser avec une expression unique via son API Optic unifiée qui analyse le contenu le plus pertinent par rapport à la requête de l'utilisateur selon le modèle LLM.
Algorithme de parcours le plus rapide sur les graphes de connaissances – Résolution de problèmes réels liés à la planification des itinéraires, à l'optimisation des réseaux et à l'affectation des ressources. Amélioration de la pertinence contextuelle des résultats et du temps de réponse dans les systèmes de recommandation améliorés par l'IA à l'aide de recherches sémantiques sur des graphes de connaissances ou des données sémantiques dans des architectures de graphes de connaissances RAG.
Progress a également publié une nouvelle application, MarkLogic Flux, pour ajouter des capacités améliorées de mouvement et de transformation des données aux fonctionnalités de base de la plateforme MarkLogic. Il s'agit notamment de la prise en charge d'un nombre nettement plus important de sources de données, telles que les bases de données relationnelles et les systèmes de stockage dans le Cloud comme Amazon S3, ainsi que de meilleures performances grâce à l'ingestion plus rapide de données extrêmement volumineuses, prenant en charge n'importe quelle charge de travail opérationnelle, analytique ou d'IA.
La plateforme Progress MarkLogic, qui inclut MarkLogic Server, associe la gestion de données multi-modèles à des capacités sémantiques et de recherche en temps réel basées sur la pertinence, afin de fournir une base adaptable et sécurisée pour les solutions GenAI d'une entreprise. Elles peuvent tirer parti du Generative AI dans leur entreprise grâce à une architecture RAG flexible qui enrichit les LLM de connaissances spécifiques à un domaine afin d'améliorer la précision des réponses, de démocratiser l'accès à l'information dans l'ensemble de l'entreprise et d'alimenter les applications enrichies par l'IA.
Les nouvelles fonctionnalités de MarkLogic Server 12 améliorent la pertinence et la précision des réponses GenAI grâce à des techniques de recherche améliorées. Une API unique permet aux utilisateurs de définir, d'orchestrer et de reclasser les scores de recherche pour une mise en œuvre plus rapide, plus souple et plus sûre de graphe de conaissanceraph RAG. L'architecture RAG simplifiée correspond au modèle de données et à la maturité des métadonnées, ce qui rend possible une plus grande utilisation des données de l'entreprise pour les applications enrichies par la GenAI.
« MarkLogic Server permet d’améliorer la précision et la pertinence de GenAI tout en protégeant les données sensibles de l’entreprise. Cette version offre accès à un système de gestion de base de données fiable capable de générer des réponses d’IA de haute qualité, tout en protégeant la réputation et l’investissement en propriété intellectuelle de nos clients. », explique Matthieu Jonglez, VP, Technology - Application & Data Platform, Progress.
Nouveautés de MarkLogic Server 12 :
Recherche vectorielle native – Permet des recherches de similarité à grande échelle pour les systèmes d'intelligence artificielle sur de grandes quantités de données non structurées. Exécutez nativement des opérations vectorielles sur MarkLogic Server pour améliorer la précision des recherches de la GenAI. Stockez les embeddings vectoriels à proximité de vos données au format JSON ou XML. Complétez avec des requêtes de type « text search » via l'API Optic pour une plus grande pertinence des résultats.
Classement par pertinence BM25 – Amélioration de la mémorisation grâce à un meilleur classement des documents afin de faire apparaître les résultats de recherche les plus pertinents en tête de liste. Combinez la recherche par correspondance à la recherche vectorielle pour reclasser les résultats afin d'optimiser la pertinence de la recherche. Avec la recherche globale de MarkLogic Server, les entreprises peuvent combiner les requêtes, fusionner les scores des résultats et les reclasser avec une expression unique via son API Optic unifiée qui analyse le contenu le plus pertinent par rapport à la requête de l'utilisateur selon le modèle LLM.
Algorithme de parcours le plus rapide sur les graphes de connaissances – Résolution de problèmes réels liés à la planification des itinéraires, à l'optimisation des réseaux et à l'affectation des ressources. Amélioration de la pertinence contextuelle des résultats et du temps de réponse dans les systèmes de recommandation améliorés par l'IA à l'aide de recherches sémantiques sur des graphes de connaissances ou des données sémantiques dans des architectures de graphes de connaissances RAG.
Progress a également publié une nouvelle application, MarkLogic Flux, pour ajouter des capacités améliorées de mouvement et de transformation des données aux fonctionnalités de base de la plateforme MarkLogic. Il s'agit notamment de la prise en charge d'un nombre nettement plus important de sources de données, telles que les bases de données relationnelles et les systèmes de stockage dans le Cloud comme Amazon S3, ainsi que de meilleures performances grâce à l'ingestion plus rapide de données extrêmement volumineuses, prenant en charge n'importe quelle charge de travail opérationnelle, analytique ou d'IA.
La plateforme Progress MarkLogic, qui inclut MarkLogic Server, associe la gestion de données multi-modèles à des capacités sémantiques et de recherche en temps réel basées sur la pertinence, afin de fournir une base adaptable et sécurisée pour les solutions GenAI d'une entreprise. Elles peuvent tirer parti du Generative AI dans leur entreprise grâce à une architecture RAG flexible qui enrichit les LLM de connaissances spécifiques à un domaine afin d'améliorer la précision des réponses, de démocratiser l'accès à l'information dans l'ensemble de l'entreprise et d'alimenter les applications enrichies par l'IA.
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