Vektordatabaser bliver mere og mere vigtige, efterhånden som AI-industrien nærmer sig et højdepunkt af interesse og udvikling, hvilket tiltrækker opmærksomhed fra både etablerede databasegiganter og up-and- kommende virksomheder. Store sprogmodeller (LLM'er) og generativ kunstig intelligens (GenAI) har gjort det muligt for vektordatabaser at vokse ved effektivt at administrere kompleksiteten af ustrukturerede data, herunder tekster, fotos og videoer. Denne ikke-foruddefinerede materialestil er vanskelig for traditionelle relationsdatabaser som Postgres eller MySQL, som arrangerer strukturerede data i rækker og kolonner. For at lukke dette hul transformerer vektordatabaser ustrukturerede data til vektorindlejringer, som er numeriske repræsentationer af dataene, der opretholder dets relationelle kontekster og semantiske egenskaber. Dette forbedrer maskinlæringsapplikationer og kunstig intelligens.
Ud over fuldstændig at ændre den måde, data håndteres og opbevares på, er vektordatabaser afgørende for at forbedre forståelsen og kontekstualiseringen af samtaler, hvilket er et nøgleelement i AI-modeller såsom OpenAI's GPT-4. Denne teknik kan hurtigt matche brugersøgninger med passende resultater baseret på semantisk lighed, hvilket er særligt nyttigt til realtidsapplikationer som skræddersyede indholdsanbefalinger på sociale netværk eller e-handelsplatforme. Ved at levere ekstra kontekstuel information, der ikke er til stede i de indledende træningsdatasæt, kan vektorsøgningsteknologi desuden reducere sandsynligheden for "hallucinationer" i LLM'er.
Den nye bølge af investeringer på området understreger, hvor afgørende vektordatabaser er for nutidige AI-applikationer. Opstart af vektordatabaser som f.eks. [Qdrant](https://qdrant.tech/lp/high-performance-vector-search/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21184756527&utm_content=160520941865=q_drant=1865\q_drant=cpc&6907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-1329481\h&sa_tgt=kwd-1329481w=kwd-1329481w&hsa_qrante&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAKVpsHlR03kSCsPCieaqEKAvRoDCMBM,harmodtagetenmassepenge,hvilketindikerermarkedetstropådenstigendebetydningafdisseteknologier.IetinterviewmedTechCrunch, Andre Zayarni, administrerende direktør for Qdrant, skitserede den kritiske funktion, vektordatabaser spiller ved håndtering af store datasæt ved at tilbyde en produktiv og intuitiv metode til styring af vektorindlejringer. Med sin seneste indsamlingsrunde på $28 millioner har virksomheden styrket sin status som en af de hurtigst voksende kommercielle open source-startups.
Ydermere er branchen ikke kun for startups. Vektorsøgningsfunktioner bliver mere udbredt tilgængelige fra velkendte databasevirksomheder og cloud-tjenesteudbydere, hvilket peger på en større branchetrend mod specialiserede databaseløsninger. Elastic, Redis, OpenSearch og store cloud-platforme såsom Microsoft Azure og Amazon AWS er blandt de virksomheder, der udvider deres tjenester til at inkorporere vektorsøgning, idet de er klar over, at vektorsøgning kan forbedre datahåndteringen og AI-applikationernes ydeevne betydeligt.