As bases de datos vectoriais son cada vez máis importantes a medida que a industria da intelixencia artificial se achega a un pico de interese e desenvolvemento, chamando a atención tanto dos xigantes de bases de datos establecidos como dos expertos. empresas vindeiras. Los grandes modelos de linguaxe (LLMs) e a intelixencia artificial xerativa (GenAI) fixeron posible que as bases de datos vectoriais medren ao xestionar de forma eficaz a complexidade dos datos non estruturados, incluídos os textos., fotos e vídeos. Este estilo de material non predefinido é difícil para as bases de datos relacionais tradicionais como Postgres ou MySQL, que organizan os datos estruturados en filas e columnas. Para pechar esta brecha, as bases de datos vectoriais transforman datos non estruturados en incrustacións vectoriais, que son representacións numéricas dos datos que manteñen os seus contextos relacionais e propiedades semánticas. Isto mellora as aplicacións de aprendizaxe automática e as capacidades de intelixencia artificial.
Ademais de cambiar completamente a forma en que se manexan e almacenan os datos, as bases de datos vectoriais son esenciais para mellorar a comprensión e a contextualización das charlas, que é unha característica clave dos modelos de IA como GPT-4 de OpenAI. /gpt-4). Esta técnica pode facer coincidir rapidamente as buscas dos usuarios con resultados axeitados en función da semellanza semántica, o que é especialmente útil para aplicacións en tempo real como recomendacións de contido personalizado en redes sociais ou plataformas de comercio electrónico. Ademais, ao proporcionar información contextual adicional non presente nos conxuntos de datos de formación inicial, a tecnoloxía de busca vectorial pode reducir a probabilidade de "alucinacións" nos LLM.
A nova onda de investimento no campo enfatiza o crucial que son as bases de datos vectoriais para as aplicacións de IA contemporáneas. Startups de bases de datos vectoriales, como Qdrant, recibiron moito diñeiro, o que indica a crenza do mercado na crecente importancia destas tecnoloxías. Nunha entrevista con TechCrunch, Andre Zayarni, CEO de Qdrant, describiu as funcións críticas que xogan as bases de datos vectoriais no manexo de grandes conxuntos de datos ofrecendo un método produtivo e intuitivo para xestionar incrustacións de vectores. Coa súa recente rolda de recaudación de fondos de 28 millóns de dólares, a compañía consolidou a súa posición como unha das startups comerciais de código aberto de máis rápido crecemento.
Ademais, a industria non é só para startups. As capacidades de busca vectorial están cada vez máis dispoñibles por parte de empresas de bases de datos coñecidas e provedores de servizos na nube, o que apunta a unha tendencia maior da industria cara a solucións de bases de datos especializadas. Elastic, Redis, OpenSearch e as principais plataformas de nube como Microsoft Azure e Amazon AWS están entre as empresas que están ampliando os seus servizos para incorporar a busca vectorial, ao entender que a busca vectorial pode mellorar considerablemente o manexo de datos e o rendemento das aplicacións de IA.