Les bases de données vectorielles prennent de plus en plus d'importance à mesure que l'industrie de l'intelligence artificielle atteint un pic d'intérêt et de développement, attirant l'attention des géants établis des bases de données et des entreprises émergentes. Les grands modèles de langage (LLM) et l'intelligence artificielle générative (GenAI) ont permis aux bases de données vectorielles de se développer en gérant efficacement la complexité des données non structurées, y compris les textes, les photos et les vidéos. Ce type de matériel non prédéfini est difficile à gérer pour les bases de données relationnelles traditionnelles telles que Postgres ou MySQL, qui organisent les données structurées en lignes et en colonnes. Pour combler cette lacune, les bases de données vectorielles transforment les données non structurées en enregistrements vectoriels, qui sont des représentations numériques des données qui conservent leurs contextes relationnels et leurs propriétés sémantiques. Cela permet d'améliorer les applications d'apprentissage automatique et les capacités d'intelligence artificielle.
En plus de changer complètement la façon dont les données sont traitées et stockées, les bases de données vectorielles sont essentielles pour améliorer la compréhension et la contextualisation des conversations, ce qui est une caractéristique clé des modèles d'IA tels que le GPT-4 d'OpenAI. Cette technique permet de faire correspondre rapidement les recherches des utilisateurs avec les résultats appropriés sur la base de la similarité sémantique, ce qui est particulièrement utile pour les applications en temps réel telles que les recommandations de contenu sur mesure sur les réseaux sociaux ou les plateformes de commerce électronique. En outre, en fournissant des informations contextuelles supplémentaires qui ne sont pas présentes dans les ensembles de données d'entraînement initiaux, la technologie de recherche vectorielle peut réduire la probabilité d'"hallucinations" dans les MLT.
La nouvelle vague d'investissements dans ce domaine souligne l'importance des bases de données vectorielles pour les applications contemporaines de l'IA. Les startups spécialisées dans les bases de données vectorielles, comme Qdrant, ont reçu beaucoup d'argent, ce qui montre que le marché est convaincu de l'importance croissante de ces technologies. Dans une interview accordée à TechCrunch, Andre Zayarni, PDG de Qdrant, a souligné la fonction essentielle que jouent les bases de données vectorielles dans le traitement des grands ensembles de données en offrant une méthode productive et intuitive de gestion des encastrements vectoriels. Avec sa récente levée de fonds de 28 millions de dollars, l'entreprise a consolidé sa position comme l'une des startups commerciales open-source à la croissance la plus rapide.
En outre, ce secteur n'est pas réservé aux startups. Les capacités de recherche vectorielle sont de plus en plus largement disponibles auprès de sociétés de bases de données et de fournisseurs de services en nuage bien connus, ce qui indique une tendance plus large de l'industrie vers des solutions de bases de données spécialisées. Elastic, Redis, OpenSearch et les principales plateformes cloud telles que Microsoft Azure et Amazon AWS font partie des entreprises qui étendent leurs services pour intégrer la recherche vectorielle, réalisant que la recherche vectorielle peut améliorer considérablement le traitement des données et les performances des applications d'IA.