Conception des Tables de Stockage pour l'Analyse Factorielle
Dans un système de connaissances globales (Full-Knowledge System), le traitement en ligne nécessite une architecture de base de données capable de capturer trois dimensions distinctes : les facteurs de forme, les fcateurs conceptuels et les facteurs sémantiques. Ces facteurs résultent de la transformation de trois composantes fondamentales : les scalaires (val), les vecteurs (par) et les tenseurs (var).
Pour assurer une réponse immédiate et un service d'analyse fluide, nous structurons la base de données en trois tables de traitement en temps réel. Chaque table suit une hiérarchie de types de données à trois niveaux : le domaine (nom de la table), l'identifiant de type (métadonnées) et la valeur de l'instance.
Modélisation des Entités de Traitement
L'architecture repose sur trois entités principales : ProcedureType (Procédures), PropertyType (Propriétés) et ProcessType (Processus). Bien que leurs structures soient identiques pour faciliter le traitement programmatique, leurs sémantiques diffèrent radicalement dans le moteur d'analyse factorielle.
| Champ | Type SQL | Description Technique |
|---|---|---|
scope_domain |
VARCHAR(64) | Identifie la catégorie (Procedure, Property, ou Process). |
native_lang_type |
VARCHAR(128) | Type de donnée dans le langage cible (ex: float, array, object). |
quantifier_logic |
VARCHAR(128) | Type de quantificateur utilisé par le système de connaissances. |
result_format |
VARCHAR(64) | Format du résultat (Scalaire, Vecteur, ou Tenseur). |
payload_value |
JSONB / TEXT | Données sérialisées du facteur analysé. |
Typologie des Composantes de Connaissances
Le système distingue trois formes de types de données assignables, essentielles pour l'interopérabilité entre le moteur d'IA et le stockage physique :
- Type de Donnée (DataType) : Représente l'implémentation brute dans un langage de programmation (C++, Python, etc.).
- Type Numérique (NumberType) : Agit comme un quantificateur spécifique au système de connaissances.
- Type de Valeur (ValueType) : Définit la structure mathématique finale (scalaire, vecteeur ou tenseur).
Spécifications des Facteurs de Connaissance
1. Le Scalaire (Variable de Mobilité)
Utilisé principalement dans la table ProcedureType, le scalaire représente un vecteur de mobilité de la connaissance. Il est validé par un prédicat binaire via des tests A/B.
-- Exemple de structure pour un Scalaire
{
"predicate_lexicon": "is_valid_node",
"test_mode": "binary_ab",
"scalar_value": 0.95
}
2. Le Vecteur (Vecteur de Contenu)
Associé à la table PropertyType, le vecteur décrit le contenu textuel et sémantique. La validation s'effectue par des propositions complexes (P -> Q) basées sur des modèles de contenu prédéfinis.
-- Exemple de structure pour un Vecteur
{
"content_template": "verification_logic_p_q",
"vector_data": [0.12, 0.55, 0.89, 0.43],
"dimension_count": 4
}
3. Le Tenseur (Tenseur de Mode)
Déployé dans la table ProcessType, le tenseur répertorie les modes de processus et leurs orientations. Il utilise des règles de conversion Lambda (λ) pour vérifier les patterns d'échange de connaissances dans des domaines micro et macro.
-- Exemple de structure pour un Tenseur
{
"structure_rule": "lambda_transform_xy",
"exchange_pattern": "macro_domain",
"tensor_matrix": [[...], [...]]
}
Optimisation du Stockage
Pour garantir l'intégrité des données tout en conservant la flexibilité, l'utilisation du type JSONB (dans des systèmes comme PostgreSQL) est recommandée pour le champ payload_value. Cela permet d'indexer les composants internes des vecteurs et tenseurs sans sacrifier la performance des requêtes temps réel. La gestion de la sérialisation et de la désérialisation doit être gérée au niveau de la couche applicative pour assurer la sécurité des types entre le système de connaissances et la base de données.