À l’ère du numérique, de nombreuses entreprises ont accumulé de grandes quantités de documents, tels que des procès-verbaux de réunions, des manuels de produits, des rapports de recherche, des contrats clients, etc. Mais avez-vous déjà pensé que ces « tas de fichiers » éparpillés dans des disques durs ou des dossiers cloud n’équivalent pas en réalité à une « base de connaissances » pouvant réellement apporter de la valeur ? Sans intégration, résumé et application, ces fichiers ne peuvent que rester tranquillement dans le dossier et ne peuvent pas fonctionner. Cet article vous amènera à comprendre pourquoi il faut évoluer des « fichiers » vers des « bases de connaissances » et à explorer en profondeur les différences entre bases de données et bases de connaissances, afin que les entreprises puissent utiliser plus efficacement leurs propres ressources.

1. Comprenez d’abord trois concepts : base de données, base de connaissances et archives

1. Base de données

Les bases de données sont généralement des systèmes bien standardisés et structurés, utilisés pour stocker des données ordonnées et clairement définies, telles que les CV des employés, les informations de location, la gestion des commandes, etc. Ces données peuvent souvent être stockées dans des bases de données relationnelles (comme MySQL et PostgreSQL) ou des bases de données NoSQL (comme MongoDB), ce qui facilite leur récupération, leur mise à jour et leur maintenance rapides à l'aide de SQL ou d'autres langages de requête.

• fonctionnalité: Structure de champ claire et récupération efficace
• Champ d'application: Systèmes de trading, gestion backend, applications nécessitant une écriture et des requêtes instantanées

2. Base de connaissances

Les bases de connaissances sont principalement utilisées pour stocker des informations relativement non structurées ou semi-structurées telles que « le contenu, les processus et les méthodes », y compris les FAQ, les livres blancs techniques, les processus d'enseignement, les manuels de conception et les documents de travail.

• fonctionnalité: L'information est relativement gratuite et nécessite des outils supplémentaires d'annotation ou de vectorisation pour la récupérer au niveau sémantique.
• Implémentation commune: La « base de données vectorielles » devenue populaire ces dernières années peut convertir des documents en vecteurs intégrés (embeddings) et trouver le contenu le plus pertinent grâce à des recherches de similarité.

Il convient de noter que les bases de données vectorielles ne nécessitent pas forcément de GPU pour la recherche, mais que pour les données volumineuses exigeant des requêtes en temps réel, les GPU améliorent considérablement les performances de calcul. En d'autres termes, la construction d'une base de connaissances comprend souvent des étapes telles que le nettoyage des données, la segmentation sémantique et la vectorisation afin d'obtenir une gestion des connaissances véritablement « consultable et exploitable ». L'utilisation d'agents d'IA s'inscrit dans cette perspective.

3. Fichier

Les archives peuvent être considérées comme le support de données le plus élémentaire : tous les documents, rapports, photos, vidéos, fichiers de conception, etc., initialement collectés par une entreprise sont classés comme « archives ». Si ces archives ne sont jamais organisées ni regroupées, mais simplement dispersées dans divers dossiers ou dans l’espace cloud, elles ne peuvent être consultées et récupérées directement par les bases de données ou les bases de connaissances.

• fonctionnalité: La plupart d’entre eux ne sont utilisés que pour le stockage.
• Niveau d'application: Sans structuration ni traitement sémantique, le niveau applicatif est faible et il est difficile d'obtenir une récupération efficace.

2. Pourquoi « une pile de fichiers » ne peut-elle pas être considérée comme une « base de connaissances » ?

Même si une entreprise peut stocker un grand nombre de fichiers, sans processus ni gestion systématique, ces fichiers ne seront que des fichiers statiques. Pour réellement réaliser leur valeur, au moins les étapes suivantes sont nécessaires :

1. Classification et étiquetage: Classez les documents en fonction de leur sujet ou de leur objectif, et marquez-les avec des mots-clés et des balises, ou convertissez-les dans un format lisible par machine.
2. Nettoyage et découpe: coupez les fichiers longs en morceaux de taille appropriée pour une récupération plus facile et excluez le contenu en double ou inutile.
3. vectorisation: Utiliser des modèles de langage ou des outils pour extraire des vecteurs de caractéristiques de texte ou d'images afin de faciliter la création d'une base de données vectorielles.
4. Intégrer dans le flux de travail: Permettre aux connaissances contenues dans ces fichiers d'être récupérées et citées avec succès par l'équipe dans le travail quotidien, par exemple :
   • Rechercher des spécifications d'entreprise ou des livres blancs techniques
   • Renseignez-vous sur les pratiques ou expériences de projets passées
   • Obtenez instantanément la meilleure solution

Ce n'est qu'en complétant le processus ci-dessus et en coopérant à la mise à jour et à la maintenance continues des fichiers et des documents qu'une « base de connaissances » véritablement utilisable peut être constituée, au lieu d'une simple pile de fichiers dispersés.

3. Données structurées ou données non structurées ?

1. Base de données (données structurées): Les bases de données relationnelles traditionnelles utilisent des requêtes SQL, qui dépendent fortement de la puissance de calcul du processeur, car les requêtes et la récupération d'index sont souvent des comparaisons ou des associations basées sur des colonnes ou des lignes.
2. Base de connaissances (données vectorisées): La plupart d'entre eux utilisent des bases de données vectorielles, car le contenu du document est en grande partie non structuré et doit être converti en vecteurs avant d'effectuer une « recherche de similarité sémantique ».
   • Besoins à petite échelle ou non immédiats : peuvent être traités avec uniquement du CPU.
   • Exigences à grande échelle ou à grande vitesse : le GPU peut fournir de meilleures performances de calcul parallèle et accélérer considérablement la récupération de vecteurs de grande dimension.

4. Comment mettre à niveau « Fichiers » vers « Base de connaissances » ?

1. Développer le processus de gestion documentaire: Développer des normes pour les types de fichiers, le contrôle de version, les processus de révision et la gestion des autorisations.
2. Importer des outils pour le nettoyage et la segmentation: Par exemple, utiliser la technologie de traitement du langage naturel pour diviser des documents volumineux en entrées ou en paragraphes et éliminer les informations en double ou inutiles.
3. Créer une base de données vectorielles: convertissez le contenu d'un document ou de médias importants en vecteurs sémantiquement consultables et stockez-les dans la base de données vectorielles.
4. Combiné avec des applications frontales: Des robots de service client ou des fonctions de recherche intelligente peuvent être fournis au sein de l'entreprise ou sur la plateforme du site Web pour permettre aux employés ou aux utilisateurs de localiser rapidement les connaissances requises.
5. Maintenance et mises à jour régulières: La convivialité de la base de connaissances doit être constamment mise à jour et maintenue pour garantir que les fichiers nouveaux et expirés peuvent être traités correctement afin de maintenir la qualité des connaissances. (Mises à jour dynamiquesexposition)

5. Conclusion : Le simple fait de mettre des fichiers a une valeur limitée ; la création d'une base de connaissances a une valeur infinie.

À l'ère de la surinformation, le simple volume de données et de fichiers collectés par une entreprise ne garantit pas sa force. Se contenter de stocker tous les documents dans le cloud, même avec un accès basique, ne permettra pas une application concrète dans les processus quotidiens ni dans la prise de décision. Pour exploiter pleinement le potentiel de ces documents, il est nécessaire de recourir à des étapes telles que la classification, l'annotation et la vectorisation , en tirant parti de deux méthodes de stockage distinctes mais performantes : les bases de données et les bases de connaissances , afin de construire un « nouvel univers de l'IA » pour l'entreprise. Ce n'est que lorsque les connaissances peuvent être extraites, consultées et assimilées qu'elles deviennent le principal atout immatériel d'une entreprise.

Si vous êtes submergé par une masse de documents ou si vous souhaitez moderniser votre système de gestion de données actuel, envisagez la mise en place d'un mécanisme complet de « gestion des connaissances » pour passer d'« archives » à une « base de connaissances ». Grâce à une gestion efficace de cette base, votre entreprise peut dépasser le simple stade de la possession d'un amas de documents et accéder à une mine de ressources intellectuelles, facilement accessibles et sources de bénéfices concrets pour votre activité.

Vous ne comprenez toujours pas ? Venez apprendre!