Les bases de dades vectorials són cada cop més importants a mesura que la indústria de la IA s'acosta a un pic d'interès i desenvolupament, cridant l'atenció tant dels gegants de bases de dades establerts com dels moderns. empreses vinents. Models de llenguatge grans (LLMs) i la intel·ligència artificial generativa (GenAI) han fet possible que les bases de dades vectorials creixin gestionant de manera eficaç la complexitat de les dades no estructurades, inclosos els textos., fotos i vídeos. Aquest estil de material no predefinit és difícil per a les bases de dades relacionals tradicionals com Postgres o MySQL, que organitzen les dades estructurades en files i columnes. Per tal de tancar aquesta bretxa, les bases de dades vectorials transformen les dades no estructurades en incrustacions vectorials, que són representacions numèriques de les dades que mantenen els seus contextos relacionals i propietats semàntiques. Això millora les aplicacions d'aprenentatge automàtic i les capacitats d'intel·ligència artificial.
A més de canviar completament la manera com es gestionen i emmagatzemen les dades, les bases de dades vectorials són essencials per millorar la comprensió i la contextualització de les xerrades, que és una característica clau dels models d'IA com el GPT-4 d'OpenAI. /gpt-4). Aquesta tècnica pot fer coincidir ràpidament les cerques dels usuaris amb resultats adequats basats en la similitud semàntica, la qual cosa és especialment útil per a aplicacions en temps real, com ara recomanacions de contingut a mida en xarxes socials o plataformes de comerç electrònic. A més, en proporcionar informació contextual addicional que no està present als conjunts de dades de formació inicial, la tecnologia de cerca vectorial pot reduir la probabilitat d'"al·lucinacions" en els LLM.
La nova onada d'inversió en el camp posa l'accent en com són crucials les bases de dades vectorials per a les aplicacions d'IA contemporànies. Inicis de bases de dades vectorials, com ara Qdrant, han rebut molts diners, cosa que indica la creença del mercat en la importància creixent d'aquestes tecnologies. En una entrevista amb TechCrunch, Andre Zayarni, director general de Qdrant, va descriure la funció crítica que juguen les bases de dades vectorials en el maneig de grans conjunts de dades oferint un mètode productiu i intuïtiu per gestionar les incrustacions de vectors. Amb la seva recent ronda de recaptació de fons de 28 milions de dòlars, la companyia ha consolidat la seva posició com una de les startups comercials de codi obert de més ràpid creixement.
A més, la indústria no és només per a startups. Les capacitats de cerca vectorials estan cada cop més disponibles per part d'empreses de bases de dades conegudes i proveïdors de serveis al núvol, la qual cosa apunta a una tendència més àmplia de la indústria cap a solucions de bases de dades especialitzades. Elastic, Redis, OpenSearch i les principals plataformes en núvol com Microsoft Azure i Amazon AWS es troben entre les empreses que estan ampliant els seus serveis per incorporar la cerca vectorial, adonant-se que la cerca vectorial pot millorar considerablement el maneig de dades i el rendiment de les aplicacions d'IA.