Vektordatenbanken werden immer wichtiger, da sich die KI-Branche einem Höhepunkt des Interesses und der Entwicklung nähert und die Aufmerksamkeit sowohl etablierter Datenbankgiganten als auch aufstrebender Unternehmen auf sich zieht. Große Sprachmodelle (LLMs) und generative künstliche Intelligenz (GenAI) haben es möglich gemacht, dass Vektordatenbanken wachsen können, indem sie die Komplexität unstrukturierter Daten, einschließlich Texten, Fotos und Videos, effektiv verwalten. Diese nicht vordefinierte Art von Material ist für traditionelle relationale Datenbanken wie Postgres oder MySQL, die strukturierte Daten in Zeilen und Spalten anordnen, schwierig. Um diese Lücke zu schließen, wandeln Vektordatenbanken unstrukturierte Daten in Vektoreinbettungen um. Dabei handelt es sich um numerische Darstellungen der Daten, die ihre relationalen Kontexte und semantischen Eigenschaften beibehalten. Dadurch werden Anwendungen des maschinellen Lernens und die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz verbessert.
Vektordatenbanken verändern nicht nur die Art und Weise, wie Daten gehandhabt und gespeichert werden, sondern sind auch von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung des Verständnisses und der Kontextualisierung von Gesprächen, was eine Schlüsseleigenschaft von KI-Modellen wie dem GPT-4 von OpenAI ist. Mit dieser Technik können Suchanfragen von Nutzern auf der Grundlage semantischer Ähnlichkeit schnell mit passenden Ergebnissen abgeglichen werden, was besonders für Echtzeitanwendungen wie maßgeschneiderte Inhaltsempfehlungen in sozialen Netzwerken oder auf E-Commerce-Plattformen nützlich ist. Durch die Bereitstellung zusätzlicher Kontextinformationen, die in den ursprünglichen Trainingsdatensätzen nicht vorhanden sind, kann die Vektorsuchtechnologie außerdem die Wahrscheinlichkeit von "Halluzinationen" in LLMs verringern.
Die neue Investitionswelle in diesem Bereich macht deutlich, wie wichtig Vektordatenbanken für moderne KI-Anwendungen sind. Startups mit Vektordatenbanken wie Qdrant haben viel Geld erhalten, was zeigt, dass der Markt an die zunehmende Bedeutung dieser Technologien glaubt. In einem Interview mit TechCrunch erläuterte Andre Zayarni, CEO von Qdrant, die entscheidende Funktion, die Vektordatenbanken bei der Verarbeitung großer Datenmengen spielen, indem sie eine produktive und intuitive Methode zur Verwaltung von Vektoreinbettungen bieten. Mit seiner jüngsten Finanzierungsrunde in Höhe von 28 Millionen Dollar hat das Unternehmen seine Stellung als eines der am schnellsten wachsenden kommerziellen Open-Source-Startups gefestigt.
Außerdem ist die Branche nicht nur etwas für Start-ups. Vektorsuchfunktionen werden von bekannten Datenbankunternehmen und Cloud-Service-Anbietern immer häufiger angeboten, was auf einen größeren Branchentrend hin zu spezialisierten Datenbanklösungen hinweist. Elastic, Redis, OpenSearch und große Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure und Amazon AWS gehören zu den Unternehmen, die ihre Dienste um die Vektorsuche erweitern, da sie erkannt haben, dass die Vektorsuche die Datenverarbeitung und die Leistung von KI-Anwendungen erheblich verbessern kann.