Las bases de datos vectoriales están adquiriendo cada vez más importancia a medida que la industria de la IA se acerca a un punto álgido de interés y desarrollo, atrayendo la atención tanto de gigantes establecidos de las bases de datos como de empresas emergentes. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) y la inteligencia artificial generativa (GenAI) han hecho posible el crecimiento de las bases de datos vectoriales al gestionar eficazmente la complejidad de los datos no estructurados, como textos, fotos y vídeos. Este estilo de material no predefinido resulta difícil para las bases de datos relacionales tradicionales, como Postgres o MySQL, que ordenan los datos estructurados en filas y columnas. Para cerrar esta brecha, las bases de datos vectoriales transforman los datos no estructurados en incrustaciones vectoriales, que son representaciones numéricas de los datos que mantienen sus contextos relacionales y propiedades semánticas. Además de cambiar por completo la forma de manejar y almacenar los datos, las bases de datos vectoriales son esenciales para mejorar la comprensión y contextualización de las conversaciones, una característica clave de modelos de IA como OpenAI's GPT-4. Esta técnica puede emparejar rápidamente las búsquedas de los usuarios con resultados adecuados basados en la similitud semántica, lo que resulta especialmente útil para aplicaciones en tiempo real como las recomendaciones de contenidos a medida en redes sociales o plataformas de comercio electrónico. Además, al aportar información contextual adicional no presente en los conjuntos de datos de entrenamiento iniciales, la tecnología de búsqueda vectorial puede reducir la probabilidad de "alucinaciones" en los LLM.La nueva oleada de inversiones en este campo pone de relieve lo cruciales que son las bases de datos vectoriales para las aplicaciones de IA contemporáneas. Vector database startups, like Qdrant, have received a lot of money, indicating the market's belief in the increasing importance of these technologies. En una entrevista concedida a TechCrunch, Andre Zayarni, CEO de Qdrant, destacó la función esencial que desempeñan las bases de datos vectoriales en el manejo de grandes conjuntos de datos, al ofrecer un método productivo e intuitivo de gestionar las incrustaciones vectoriales. Con su reciente ronda de financiación de $28 millones, la empresa ha consolidado su posición como una de las startups comerciales de código abierto de más rápido crecimiento. Las empresas de bases de datos conocidas y los proveedores de servicios en la nube ofrecen cada vez más funciones de búsqueda vectorial, lo que apunta a una tendencia más amplia del sector hacia soluciones de bases de datos especializadas. Elastic, Redis, OpenSearch y las principales plataformas en la nube, como Microsoft Azure y Amazon AWS, se encuentran entre las empresas que están ampliando sus servicios para incorporar la búsqueda vectorial, al darse cuenta de que esta puede mejorar considerablemente el manejo de datos y el rendimiento de las aplicaciones de IA.