A vektor-adatbázisok egyre fontosabbá válnak, ahogy az AI-ipar az érdeklődés és a fejlődés csúcsához közeledik, felhívva a már meglévő adatbázis-óriások és a feltörekvő érkező cégek. A nagy nyelvi modellek (LLM) és a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) lehetővé tették a vektoros adatbázisok növekedését a strukturálatlan adatok, köztük a szövegek összetettségének hatékony kezelésével, fényképek és videók. Ez a nem előre definiált stílusú anyag nehézkes a hagyományos relációs adatbázisok számára, mint például a Postgres vagy a MySQL, amelyek a strukturált adatokat sorokba és oszlopokba rendezik. Ennek a szakadéknak a megszüntetése érdekében a vektoradatbázisok a strukturálatlan adatokat vektorbeágyazásokká alakítják át, amelyek az adatok numerikus reprezentációi, amelyek megőrzik relációs kontextusukat és szemantikai tulajdonságaikat. Ez javítja a gépi tanulási alkalmazásokat és a mesterséges intelligencia képességeit.
Amellett, hogy teljesen megváltoztatják az adatok kezelésének és tárolásának módját, a vektoros adatbázisok elengedhetetlenek a beszédek megértésének és kontextualizálásának javításához, ami az olyan mesterséges intelligencia modellek kulcsfontosságú jellemzője, mint például az OpenAI GPT-4. /gpt-4). Ez a technika a szemantikai hasonlóság alapján gyorsan párosíthatja a felhasználói kereséseket a megfelelő találatokkal, ami különösen hasznos a valós idejű alkalmazásoknál, például a közösségi hálózatokon vagy e-kereskedelmi platformokon található személyre szabott tartalomajánlások esetén. Ezenkívül azáltal, hogy a kezdeti betanítási adatkészletekben nem szereplő extra kontextuális információkat ad, a vektorkereső technológia csökkentheti a "hallucinációk" valószínűségét az LLM-ekben.
Az új beruházási hullám ezen a területen hangsúlyozza, hogy a vektoros adatbázisok milyen létfontosságúak a kortárs AI-alkalmazásokban. Vektoradatbázis-indítások, mint például a Qdrant, rengeteg pénzt kaptak, ami jelzi a piac e technológiák növekvő fontosságába vetett hitét. A [TechCrunch]-nak adott interjúban (https://techcrunch.com/2024/04/20/why-vector-databases-are-having-a-moment-as-the-ai-hype-cycle-peaks/) Andre Zayarni, a Qdrant vezérigazgatója felvázolta a kritikus függvényvektor-adatbázisok szerepét a nagy adatkészletek kezelésében azáltal, hogy hatékony és intuitív módszert kínál a vektorbeágyazások kezelésére. A legutóbbi, 28 millió dolláros adománygyűjtési körrel a vállalat megszilárdította pozícióját az egyik leggyorsabban növekvő kereskedelmi nyílt forráskódú startupként.
Ráadásul az iparág nem csak a startupoknak szól. A vektoros keresési lehetőségek egyre szélesebb körben elérhetők a jól ismert adatbázis-cégeknél és felhőszolgáltatóknál, ami egy nagyobb iparági trendre utal a speciális adatbázis-megoldások felé. Az Elastic, a Redis, az OpenSearch és a nagyobb felhőplatformok, például a Microsoft Azure és az Amazon AWS azon vállalatok közé tartoznak, amelyek kiterjesztik szolgáltatásaikat a vektoros keresésre, felismerve, hogy a vektoros keresés jelentősen javíthatja az adatkezelést és az AI-alkalmazások teljesítményét.