Bektore-datu-baseak gero eta garrantzi handiagoa hartzen ari dira AI industriak interes eta garapen gailurrera hurbiltzen ari den heinean, finkatutako datu-baseen erraldoien eta goranzkoen arreta erakarri ahala. datozen enpresak. Hizkuntza eredu handiak (LLM) eta adimen artifizial sortzailea (GenAI) datu-base bektorialak haztea ahalbidetu dute egituratu gabeko datuen konplexutasuna modu eraginkorrean kudeatuz, testuak barne., argazkiak eta bideoak. Aurrez zehaztu gabeko material-estilo hau zaila da Postgres edo MySQL bezalako datu-base erlazional tradizionalentzat, datu egituratuak errenkada eta zutabeetan antolatzen dituztenak. Hutsune hori ixteko, datu-base bektorialek egituratu gabeko datuak txertatze bektorial bihurtzen dituzte, hau da, bere erlazio-testuinguruak eta propietate semantikoak mantentzen dituzten datuen zenbakizko irudikapenak dira. Horrek ikaskuntza automatikoko aplikazioak eta adimen artifizialaren gaitasunak hobetzen ditu.
Datuak kudeatzeko eta gordetzeko modua guztiz aldatzeaz gain, datu-base bektorialak ezinbestekoak dira hitzaldien ulermena eta testuingurua hobetzeko, hau da [OpenAIren GPT-4] bezalako AI ereduen funtsezko ezaugarria (https://openai.com). /gpt-4). Teknika honek azkar parekatu ditzake erabiltzaileen bilaketak antzekotasun semantikoan oinarritutako emaitza egokiekin, eta hori bereziki erabilgarria da denbora errealeko aplikazioetarako, hala nola, sare sozialetako eduki pertsonalizatuen gomendioak edo merkataritza elektronikoko plataformetan. Gainera, hasierako prestakuntzako datu-multzoetan agertzen ez den testuinguruko informazio gehigarria emanez, bilaketa bektorialaren teknologiak LLMetan "haluzinazioak" izateko probabilitatea murriztu dezake.
Arloko inbertsio bolada berriak azpimarratzen du bektorial datu-baseak zein erabakigarriak diren AI aplikazio garaikideetarako. Datu-base bektorialen abiarazteak, esaterako, Qdrant 6907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-139358_tgt=kwd-139294_tgt=kwd-139358_tg&hsa_ad=696691988577 =e&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAKVpsHlR03kSCsPCiewaqev), diru asko jaso dute, merkatuak teknologia hauen gero eta garrantzia handiagoan duen ustea adieraziz. [TechCrunch]-ri egindako elkarrizketa batean (https://techcrunch.com/2024/04/20/why-vector-databases-are-having-a-moment-as-the-ai-hype-cycle-peaks/), Andre Zayarni, Qdrant-eko zuzendari nagusiak, datu-multzo handiak kudeatzeko datu-base bektorialek betetzen duten funtzio kritikoa azaldu zuen, bektore-txertaketak kudeatzeko metodo produktibo eta intuitibo bat eskainiz. Azken 28 milioi dolarreko diru-bilketarekin, konpainiak sendotu egin du hazten ari den kode irekiko merkataritzako startupen artean.
Gainera, industria ez da startupentzat soilik. Bektore bilaketa-gaitasunak gero eta eskuragarriagoak dira datu base-enpresa ezagunen eta hodeiko zerbitzu-hornitzaileen artean, eta horrek datu-baseen soluzio espezializatuetarako industria-joera handiagoa adierazten du. Elastic, Redis, OpenSearch eta Microsoft Azure eta Amazon AWS bezalako hodeiko plataforma nagusiak bilaketa bektorialak txertatzeko zerbitzuak zabaltzen ari diren enpresen artean daude, konturatuta bektore bilaketak datuen maneiua eta AI aplikazioen errendimendua nabarmen hobetu dezakeela.