Вектарныя базы даных становяцца ўсё больш і больш важнымі па меры набліжэння індустрыі штучнага інтэлекту да піку цікавасці і развіцця, прыцягваючы ўвагу як вядомых гігантаў баз даных, так і перспектыўных бліжэйшыя кампаніі. Мадэлі вялікіх моў (LLM) і генератыўны штучны інтэлект (GenAI) зрабілі магчымым рост вектарных баз даных за кошт эфектыўнага кіравання складанасцю неструктураваных даных, у тым ліку тэкстаў, фота і відэа. Гэты непрадвызначаны стыль матэрыялу складаны для традыцыйных рэляцыйных баз даных, такіх як Postgres або MySQL, якія размяшчаюць структураваныя даныя ў радкі і слупкі. Каб ліквідаваць гэты прабел, вектарныя базы дадзеных пераўтвараюць неструктураваныя даныя ў вектарныя ўбудовы, якія з'яўляюцца лікавымі прадстаўленнямі даных, якія захоўваюць іх рэляцыйныя кантэксты і семантычныя ўласцівасці. Гэта паляпшае магчымасці машыннага навучання і штучнага інтэлекту.
У дадатак да поўнага змянення спосабу апрацоўкі і захоўвання даных, вектарныя базы дадзеных важныя для паляпшэння разумення і кантэкстуалізацыі размоў, што з'яўляецца ключавой асаблівасцю такіх мадэляў штучнага інтэлекту, як GPT-4 OpenAI. Гэтая тэхніка можа хутка супастаўляць пошукавыя запыты карыстальнікаў з прыдатнымі вынікамі на аснове семантычнага падабенства, што асабліва карысна для прыкладанняў у рэжыме рэальнага часу, такіх як індывідуальныя рэкамендацыі кантэнту ў сацыяльных сетках або на платформах электроннай камерцыі. Акрамя таго, забяспечваючы дадатковую кантэкстную інфармацыю, якой няма ў наборах даных пачатковага навучання, тэхналогія вектарнага пошуку можа паменшыць верагоднасць "галюцынацый" у LLM.
Новая хваля інвестыцый у гэтай галіне падкрэслівае, наколькі важныя вектарныя базы даных для сучасных прыкладанняў штучнага інтэлекту. Стартапы вектарных баз дадзеных, такія як Qdrant, атрымалі шмат грошай, што паказвае на веру рынку ў павелічэнне важнасці гэтых тэхналогій. У інтэрв'ю TechCrunch, Андрэ Заярні, генеральны дырэктар Qdrant, акрэсліў важную функцыю вектарных баз даных пры апрацоўцы вялікіх набораў даных, прапанаваўшы прадуктыўны і інтуітыўна зразумелы метад кіравання вектарнымі ўбудаваннямі. Дзякуючы нядаўняму раунду збору сродкаў у памеры 28 мільёнаў долараў, кампанія ўмацавала сваю пазіцыю як аднаго з самых хуткарослых камерцыйных стартапаў з адкрытым зыходным кодам.
Акрамя таго, галіна прызначана не толькі для стартапаў. Магчымасці вектарнага пошуку становяцца ўсё больш даступнымі ад вядомых кампаній па базах дадзеных і пастаўшчыкоў воблачных паслуг, што сведчыць аб больш шырокай галіновай тэндэнцыі да спецыялізаваных рашэнняў для баз дадзеных. Elastic, Redis, OpenSearch і асноўныя воблачныя платформы, такія як Microsoft Azure і Amazon AWS, з'яўляюцца аднымі з кампаній, якія пашыраюць свае паслугі для ўключэння вектарнага пошуку, разумеючы, што вектарны пошук можа значна палепшыць апрацоўку даных і прадукцыйнасць прыкладанняў штучнага інтэлекту.