Vektor verilənlər bazaları süni intellekt sənayesi maraq və inkişaf zirvəsinə yaxınlaşdıqca, həm müəyyən edilmiş verilənlər bazası nəhənglərinin, həm də yüksək səviyyəli məlumat bazalarının diqqətini cəlb edərək getdikcə daha vacib olur. gələn şirkətlər. Böyük dil modelləri (LLMs) və generativ süni intellekt (GenAI) mətnlər də daxil olmaqla strukturlaşdırılmamış məlumatların mürəkkəbliyini effektiv şəkildə idarə etməklə vektor verilənlər bazalarının böyüməsini mümkün etmişdir., fotolar və videolar. Bu qeyri-müəyyən material tərzi Postgres və ya MySQL kimi ənənəvi relational verilənlər bazaları üçün çətindir, hansı ki, strukturlaşdırılmış məlumatları sətirlərə və sütunlara təşkil edir. Bu boşluğu aradan qaldırmaq üçün vektor verilənlər bazaları strukturlaşdırılmamış məlumatları vektor əlavələrinə çevirir ki, bu da onların əlaqə kontekstlərini və semantik xüsusiyyətlərini qoruyan verilənlərin ədədi təsvirləridir. Bu, maşın öyrənmə proqramlarını və süni intellekt imkanlarını təkmilləşdirir.
Verilənlərin idarə olunması və saxlanma üsulunu tamamilə dəyişdirməklə yanaşı, vektor verilənlər bazaları OpenAI-nin GPT-4 kimi AI modellərinin əsas xüsusiyyəti olan danışıqların başa düşülməsi və kontekstləşdirilməsinin təkmilləşdirilməsi üçün vacibdir. /gpt-4). Bu texnika istifadəçi axtarışlarını semantik oxşarlığa əsaslanan uyğun nəticələrlə tez uyğunlaşdıra bilər ki, bu da sosial şəbəkələrdə və ya e-ticarət platformalarında uyğunlaşdırılmış məzmun tövsiyələri kimi real vaxt proqramları üçün xüsusilə faydalıdır. Bundan əlavə, ilkin təlim verilənlər toplusunda olmayan əlavə kontekstual məlumatı təmin etməklə vektor axtarışı texnologiyası LLM-lərdə "halüsinasiyalar" ehtimalını azalda bilər.
Sahəyə investisiyanın yeni dalğası vektor verilənlər bazalarının müasir süni intellekt tətbiqləri üçün nə qədər vacib olduğunu vurğulayır. Vektor verilənlər bazası startapları, məsələn, QdrantSCDMAQe), çoxlu pul aldıqları, bazarın bu texnologiyaların artan əhəmiyyətinə inamını göstərir. [TechCrunch] ilə müsahibədə(https://techcrunch.com/2024/04/20/why-vector-databases-are-having-a-moment-as-the-ai-hype-cycle-peaks/), Qdrant şirkətinin baş direktoru Andre Zayarni vektor əlavələrini idarə etmək üçün məhsuldar və intuitiv üsul təklif edərək, vektor verilənlər bazalarının böyük verilənlər dəstlərinin idarə edilməsində oynadığı kritik funksiyaları təsvir etdi. Son 28 milyon dollarlıq fandreyzinq raundu ilə şirkət ən sürətlə böyüyən açıq mənbəli kommersiya startaplarından biri kimi mövqeyini möhkəmləndirdi.
Bundan əlavə, sənaye təkcə startaplar üçün deyil. Vektor axtarış imkanları tanınmış verilənlər bazası şirkətləri və bulud xidməti təminatçıları tərəfindən daha geniş şəkildə əlçatan olur ki, bu da mütəxəssis verilənlər bazası həlləri istiqamətində daha böyük sənaye tendensiyasına işarə edir. Elastic, Redis, OpenSearch və Microsoft Azure və Amazon AWS kimi əsas bulud platformaları vektor axtarışının məlumatların işlənməsini və süni intellekt tətbiqi performansını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdıra biləcəyini başa düşərək vektor axtarışını birləşdirmək üçün xidmətlərini genişləndirən şirkətlər sırasındadır.