Vektorové databáze se stávají stále důležitějšími s tím, jak se odvětví umělé inteligence blíží k vrcholu zájmu a rozvoje a přitahují pozornost jak zavedených databázových gigantů, tak up-and- přicházející společnosti. Velké jazykové modely (LLM) a generativní umělá inteligence (GenAI) umožnily růst vektorových databází díky efektivní správě složitosti nestrukturovaných dat, včetně textů, fotky a videa. Tento nepředdefinovaný styl materiálu je obtížný pro tradiční relační databáze jako Postgres nebo MySQL, které uspořádávají strukturovaná data do řádků a sloupců. Aby se tato mezera uzavřela, vektorové databáze transformují nestrukturovaná data na vektorová vložení, což jsou numerická reprezentace dat, která si zachovávají své relační kontexty a sémantické vlastnosti. To zlepšuje aplikace strojového učení a možnosti umělé inteligence.
Kromě úplné změny způsobu, jakým jsou data zpracovávána a ukládána, jsou vektorové databáze nezbytné pro zlepšení porozumění a kontextualizaci rozhovorů, což je klíčový rys modelů umělé inteligence, jako je OpenAI's GPT-4. Tato technika dokáže rychle spárovat uživatelská vyhledávání s vhodnými výsledky na základě sémantické podobnosti, což je užitečné zejména pro aplikace v reálném čase, jako jsou přizpůsobená doporučení obsahu na sociálních sítích nebo platformách elektronického obchodu. Navíc poskytnutím dalších kontextových informací, které nejsou přítomny v počátečních tréninkových datových sadách, může technologie vektorového vyhledávání snížit pravděpodobnost „halucinací“ v LLM.
Nová vlna investic v této oblasti zdůrazňuje, jak zásadní jsou vektorové databáze pro současné aplikace umělé inteligence. Spuštění vektorových databází, jako je [Qdrant](https://qdrant.tech/lp/high-performance-vector-search/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21184756527&utm_content=160520941865\qh=u6907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt\qsd8\5wd-13hsa_mt=e&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAMKpsHlPCR03,obdrželispoustupeněz,cožnaznačujevírutrhuvevzrůstajícívýznamtěchtotechnologií.VrozhovoruproTechCrunch, Andre Zayarni, generální ředitel společnosti Qdrant, nastínil klíčové funkce, které hrají vektorové databáze při práci s velkými datovými sadami tím, že nabízí produktivní a intuitivní metodu správy vektorových vkládání. S nedávným kolem fundraisingu ve výši 28 milionů dolarů společnost upevnila svou pozici jednoho z nejrychleji rostoucích komerčních open-source startupů.
Navíc toto odvětví není jen pro startupy. Možnosti vektorového vyhledávání jsou stále více dostupné od známých databázových společností a poskytovatelů cloudových služeb, což ukazuje na větší trend v oboru směrem ke specializovaným databázovým řešením. Elastic, Redis, OpenSearch a hlavní cloudové platformy, jako je Microsoft Azure a Amazon AWS, patří mezi společnosti, které rozšiřují své služby o vektorové vyhledávání, přičemž si uvědomují, že vektorové vyhledávání může výrazně zlepšit zpracování dat a výkon aplikací AI.