Vektoritietokannat ovat yhä tärkeämpiä, kun tekoälyteollisuus lähestyy kiinnostuksen ja kehityksen huippua, mikä kiinnittää sekä vakiintuneiden tietokantajättiläisten että nousevien tulevat yritykset. Suuret kielimallit (LLM) ja generatiivinen tekoäly (GenAI) ovat mahdollistaneet vektoritietokantojen kasvun hallitsemalla tehokkaasti jäsentämättömän tiedon, mukaan lukien tekstit, monimutkaisuutta., valokuvia ja videoita. Tämä ennalta määrittämätön materiaalityyli on vaikeaa perinteisille relaatiotietokannoille, kuten Postgres tai MySQL, jotka järjestävät jäsenneltyä dataa riveiksi ja sarakkeiksi. Tämän aukon kuromiseksi vektoritietokannat muuntavat strukturoimattoman tiedon vektori upotuksiksi, jotka ovat datan numeerisia esityksiä, jotka säilyttävät sen relaatiokontekstit ja semanttiset ominaisuudet. Tämä parantaa koneoppimissovelluksia ja tekoälyominaisuuksia.
Sen lisäksi, että vektoritietokannat muuttavat täysin tapaa, jolla dataa käsitellään ja säilytetään, ne ovat välttämättömiä keskustelujen ymmärtämisen ja kontekstualisoinnin parantamiseksi, mikä on keskeinen ominaisuus tekoälymalleissa, kuten OpenAI:n GPT-4. /gpt-4). Tämä tekniikka voi nopeasti yhdistää käyttäjien haut sopiviin tuloksiin semanttisen samankaltaisuuden perusteella, mikä on erityisen hyödyllistä reaaliaikaisissa sovelluksissa, kuten räätälöityjen sisältösuositusten yhteydessä sosiaalisissa verkostoissa tai verkkokaupan alustoilla. Lisäksi vektorihakutekniikka voi vähentää "hallusinaatioiden" todennäköisyyttä LLM:issä tarjoamalla ylimääräistä kontekstuaalista informaatiota, jota ei ole alkuopetustietojoukoissa.
Alan uusi investointiaalto korostaa, kuinka tärkeitä vektoritietokannat ovat nykyaikaisille tekoälysovelluksille. Vektoritietokannan käynnistykset, kuten [Qdrant](https://qdrant.tech/lp/high-performance-vector-search/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21184756527&utm_content=160520941865&utm_content=s6907203951mtt,ovatsaaneetpaljonrahaa,mikäosoittaamarkkinoidenuskoanäidenteknologioidenkasvavaanmerkitykseen.[TechCrunch]-haastattelussa(https://techcrunch.com/2024/04/20/why-vector-databases-are-having-a-moment-as-the-ai-hype-cycle-peaks/) Andre Zayarni, Qdrantin toimitusjohtaja, hahmotteli kriittisiä funktiovektoritietokantoja suurten tietojoukkojen käsittelyssä tarjoamalla tuottavan ja intuitiivisen menetelmän vektori upotuksen hallintaan. Äskettäisellä 28 miljoonan dollarin varainkeruukierroksella yhtiö on vahvistanut asemaansa yhtenä nopeimmin kasvavista kaupallisista avoimen lähdekoodin startupeista.
Lisäksi ala ei ole vain startup-yrityksille. Vektorihakuominaisuudet ovat yleistymässä tunnetuilta tietokantayrityksiltä ja pilvipalveluntarjoajilta, mikä viittaa alan laajempaan suuntaukseen kohti erikoistuneita tietokantaratkaisuja. Elastic, Redis, OpenSearch ja suuret pilvialustat, kuten Microsoft Azure ja Amazon AWS, ovat niitä yrityksiä, jotka laajentavat palveluitaan sisällyttämään vektorihakuun. He ymmärtävät, että vektorihaku voi parantaa tiedonkäsittelyä ja tekoälysovellusten suorituskykyä huomattavasti.