Cas d'utilisation
Votre IA n'a pas besoin d'une autre base de données
MariaDB intègre la recherche vectorielle, le MCP et le RAG à la base de données à laquelle vous faites déjà confiance, ce qui vous permet d'ancrer l'IA générative dans les données d'entreprise en temps réel, sans avoir besoin de pipelines supplémentaires ni de copies.
Qu'est-ce que l'« MariaDB » dans le cadre des applications GenAI ?
MariaDB intègre la recherche vectorielle au cœur de son moteur de base de données, ce qui vous permet de stocker des représentations vectorielles aux côtés des données relationnelles et d'y ancrer les modèles de langage à grande échelle (LLM) grâce à la technologie RAG. Vos données restent sur une seule plateforme sécurisée, sans qu'il soit nécessaire de synchroniser une base de données vectorielle distincte ou un pipeline ETL.
Capacités
Fonctionnalités clés des applications de l'IA générative
MariaDB couvre tout le parcours, des données aux réponses concrètes : recherche vectorielle native, RAG, Text-to-SQL, connectivité des agents et intégrations de frameworks, le tout en s'appuyant sur les données relationnelles que vous exploitez déjà.
Recherche vectorielle native
Stockez, indexez et interrogez des représentations vectorielles aux côtés de données relationnelles au sein d'un même moteur. Effectuez rapidement des recherches par similarité et des requêtes SQL hybrides sans avoir recours à une base de données vectorielle distincte.
Recherche hybride
Combinez la précision de la recherche par mots-clés en texte intégral avec la similarité vectorielle, puis classez les résultats combinés à l'aide de la méthode « Reciprocal Rank Fusion » afin que les utilisateurs trouvent plus rapidement les bonnes réponses.
MariaDB AI RAG
Déployez RAG sur site sans avoir à vous soucier de l'infrastructure. La recherche vectorielle native et une API REST relient l'IA générative à vos données, qui ne quittent jamais votre propre environnement d'MariaDB .
MariaDB Cloud Recherche par IA
Service RAG entièrement géré pour les documents et les bases de données. L'analyse syntaxique, la recherche hybride et le reclassement prennent en charge vos fichiers, tandis que la fonctionnalité « Text-to-SQL » génère des réponses à partir de données en temps réel.
Intégrations de frameworks
Utilisez MariaDB comme base de données vectorielle pour LangChain, LangChain.js, LlamaIndex et Spring AI, afin que les développeurs puissent créer des applications à l'aide des outils qu'ils maîtrisent déjà.
MariaDB prend en charge d'emblée un large éventail de modèles d'IA générative
Assistants RAG
Intégrez des chatbots et des outils d'assistance à vos documents et bases de connaissances. Obtenez un contexte précis et répondez en toute confiance aux questions des clients et des collaborateurs.
Analyse du langage naturel
Permettez aux utilisateurs professionnels de poser des questions en anglais courant. La fonctionnalité « Text-to-SQL » exécute des requêtes en lecture seule sur des données opérationnelles en temps réel et fournit des réponses immédiates et précises.
Recherche sémantique et recommandations
Recherchez des articles similaires en fonction de leur signification, et non de mots-clés. Associez la similarité vectorielle à des filtres structurés, tels que le prix et la disponibilité, dans une seule requête SQL.
Démarrer
Démarrez avec MariaDB
La plateforme de base de données temps réel en laquelle vous pouvez avoir confiance, pour vos applications actuelles comme pour vos futurs projets.
Foire aux questions
Non. « MariaDB » intègre la recherche vectorielle au cœur de son moteur, ce qui vous permet de gérer les représentations vectorielles et les données relationnelles à partir d’un seul et même endroit. Cela évite de devoir mettre en place une infrastructure supplémentaire, de synchroniser les données et d’engendrer des coûts supplémentaires.
La génération assistée par la recherche (RAG) permet d'ancrer un modèle de langage de grande envergure (LLM) dans vos propres données. Les modèles pouvant parfois produire des informations erronées et manquer de contexte métier, la RAG récupère d'abord les informations pertinentes afin de générer des réponses plus précises.
MariaDB exécute des charges de travail d'IA là où vos données sont déjà stockées. Aucun transfert n'a lieu entre des services distincts, ce qui permet de conserver vos données au sein de votre propre environnement « MariaDB » et de réduire votre surface d'attaque.
La recherche hybride associe la correspondance de mots-clés en texte intégral à la similarité vectorielle. MariaDB fusionne les deux ensembles de résultats à l'aide de la technique « Reciprocal Rank Fusion », ce qui permet aux utilisateurs de trouver plus rapidement exactement ce dont ils ont besoin.
Oui. L'MariaDB , un projet open source (MCP Server ), permet aux agents et assistants IA d'exécuter des requêtes SQL en lecture seule et des recherches vectorielles via le Model Context Protocol, en utilisant des requêtes paramétrées pour renforcer la sécurité.
MariaDB Cloud AI Retrieval est une couche de recherche gérée pour RAG, applicable aux documents et aux bases de données. Des API de recherche simples permettent d'ancrer vos applications d'IA dans des fichiers et dans des données opérationnelles en temps réel.
Ils apportent des fonctionnalités d'MariaDB et une interface MCP server aux agents de programmation tels que Claude Code et Codex. Ces agents peuvent lire des schémas, exécuter des requêtes SQL et effectuer des tests dans un environnement de test jetable, dont l'accès est limité aux connexions et aux dossiers que vous autorisez.