Ang mga vector database ay nagiging mas mahalaga habang ang industriya ng AI ay lumalapit sa isang rurok ng interes at pag-unlad, na nakakakuha ng atensyon ng parehong mga itinatag na higanteng database at up-and- darating na mga kumpanya. Mga malalaking modelo ng wika (LLMs) at generative artificial intelligence (GenAI) ay naging posible para sa mga vector database na lumago sa pamamagitan ng epektibong pamamahala sa pagiging kumplikado ng hindi nakaayos na data, kabilang ang mga text, mga larawan, at mga video. Ang hindi paunang natukoy na istilo ng materyal na ito ay mahirap para sa mga tradisyunal na relational database tulad ng Postgres o MySQL, na nagsasaayos ng structured na data sa mga row at column. Upang isara ang gap na ito, ang mga database ng vector ay nagbabago ng hindi nakaayos na data sa mga vector embedding, na mga numerical na representasyon ng data na nagpapanatili ng mga relational na konteksto at semantic na katangian nito. Pinapabuti nito ang mga application ng machine learning at mga kakayahan sa artificial intelligence.
Bilang karagdagan sa ganap na pagbabago sa paraan ng paghawak at pag-imbak ng data, ang mga vector database ay mahalaga para sa pagpapabuti ng pag-unawa at kontekstwalisasyon ng mga pag-uusap, na isang pangunahing tampok ng mga modelo ng AI gaya ng OpenAI's GPT-4. Ang diskarteng ito ay maaaring mabilis na tumugma sa mga paghahanap ng user na may angkop na mga resulta batay sa pagkakatulad ng semantiko, na partikular na kapaki-pakinabang para sa mga real-time na application tulad ng mga iniangkop na rekomendasyon sa nilalaman sa mga social network o e-commerce na platform. Higit pa rito, sa pamamagitan ng pagbibigay ng karagdagang impormasyon sa konteksto na wala sa mga paunang dataset ng pagsasanay, maaaring mabawasan ng teknolohiya sa paghahanap ng vector ang posibilidad ng "mga guni-guni" sa mga LLM.
Ang bagong alon ng pamumuhunan sa larangan ay binibigyang-diin kung gaano kahalaga ang mga database ng vector sa mga kontemporaryong aplikasyon ng AI. Mga startup ng vector database, tulad ng [Qdrant](https://qdrant.tech/lp/high-performance-vector-search/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21184756527&utm_content=160520941865=q&utm_medium=cpc6907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-13295481=kwd-1329481=wd-1329481=e&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAKVpsHlR03kSCsPCieaqe4RoDZM,aynakatanggapngmaramingpera,nanagpapahiwatigngpaniniwalangmerkadosapagtaasngkahalagahanngmgateknolohiyangito.SaisangpanayamsaTechCrunch, Si Andre Zayarni, CEO ng Qdrant, ay binalangkas ang kritikal na function ng mga vector database na nilalaro sa paghawak ng malalaking dataset sa pamamagitan ng pag-aalok ng produktibo at madaling gamitin na paraan ng pamamahala ng mga vector embeddings. Sa kamakailang $28 million fundraising round, pinatibay ng kumpanya ang katayuan nito bilang isa sa pinakamabilis na lumalagong komersyal na open-source startup.
Higit pa rito, ang industriya ay hindi lamang para sa mga startup. Ang mga kakayahan sa paghahanap ng vector ay nagiging mas malawak na magagamit mula sa mga kilalang kumpanya ng database at mga cloud service provider, na tumuturo sa isang mas malaking trend ng industriya patungo sa mga solusyon sa database ng espesyalista. Ang Elastic, Redis, OpenSearch, at mga pangunahing cloud platform tulad ng Microsoft Azure at Amazon AWS ay kabilang sa mga kumpanyang nagpapalawak ng kanilang mga serbisyo upang isama ang vector search, na napagtatanto na ang vector search ay maaaring mapabuti ang paghawak ng data at pagganap ng AI application nang malaki.