Վեկտորային տվյալների շտեմարանները դառնում են ավելի ու ավելի կարևոր, քանի որ AI արդյունաբերությունը մոտենում է հետաքրքրության և զարգացման գագաթնակետին՝ գրավելով ինչպես տվյալների բազայի հաստատված հսկաների, այնպես էլ նորաստեղծների ուշադրությունը: գալիք ընկերությունները։ Լեզուների մեծ մոդելները (LLMs) և գեներատիվ արհեստական ինտելեկտը (GenAI) հնարավոր են դարձրել վեկտորային տվյալների բազաների աճը՝ արդյունավետ կառավարելով չկառուցված տվյալների, ներառյալ տեքստերի բարդությունը:, լուսանկարներ և տեսանյութեր։ Նյութի այս ոչ կանխորոշված ոճը դժվար է ավանդական հարաբերական տվյալների բազաների համար, ինչպիսիք են Postgres-ը կամ MySQL-ը, որոնք կառուցվածքային տվյալները դասավորում են տողերի և սյունակների մեջ: Այս բացը փակելու համար վեկտորային տվյալների բազաները չկառուցված տվյալները վերածում են վեկտորային ներկառուցումների, որոնք տվյալների թվային ներկայացումներ են, որոնք պահպանում են իրենց հարաբերական ենթատեքստերը և իմաստային հատկությունները: Սա բարելավում է մեքենայական ուսուցման հավելվածները և արհեստական ինտելեկտի հնարավորությունները:
Ի հավելումն տվյալների մշակման և պահպանման ձևի ամբողջությամբ փոխելուն, վեկտորային տվյալների բազաները կարևոր են զրույցների ըմբռնումը և համատեքստայինացումը բարելավելու համար, ինչը հանդիսանում է AI մոդելների հիմնական հատկանիշը, ինչպիսին է OpenAI's GPT-4: /gpt-4): Այս տեխնիկան կարող է արագորեն համապատասխանեցնել օգտատերերի որոնումները համապատասխան արդյունքների հետ՝ հիմնված իմաստային նմանության վրա, ինչը հատկապես օգտակար է իրական ժամանակի հավելվածների համար, ինչպիսիք են հարմարեցված բովանդակության առաջարկները սոցիալական ցանցերում կամ էլեկտրոնային առևտրի հարթակներում: Ավելին, տրամադրելով լրացուցիչ համատեքստային տեղեկատվություն, որը չկա նախնական վերապատրաստման տվյալների հավաքածուներում, վեկտորային որոնման տեխնոլոգիան կարող է նվազեցնել LLM-ներում «հալյուցինացիաների» հավանականությունը:
Ոլորտում ներդրումների նոր ալիքը շեշտում է, թե որքան կարևոր են վեկտորային տվյալների բազաները ժամանակակից AI հավելվածների համար: Վեկտորային տվյալների բազայի մեկնարկներ, ինչպիսիք են [Qdrant](https://qdrant.tech/lp/high-performance-vector-search/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21184756527&utm_content=16086520946907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-1393_tw=kwd-1329480=e&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAKVpsHlR03MZwQE4Ps,ստացելենմեծգումարներ,ինչըցույցէտալիսշուկայիհավատըայստեխնոլոգիաներիաճողկարևորությանվերաբերյալ:[TechCrunch]-ինտվածհարցազրույցում(https://techcrunch.com/2024/04/20/why-vector-databases-are-having-a-moment-as-the-ai-hype-cycle-peaks/), Անդրե Զայարնին՝ Qdrant-ի գործադիր տնօրենը, ուրվագծեց վեկտորային տվյալների բազաների կարևորագույն գործառույթները, որոնք խաղում են տվյալների մեծ շտեմարանների մշակման գործում՝ առաջարկելով վեկտորային ներկառուցումների կառավարման արդյունավետ և ինտուիտիվ մեթոդ: Իր վերջին 28 միլիոն դոլար արժողությամբ դրամահավաքի փուլով ընկերությունը ամրապնդեց իր դիրքը որպես ամենաարագ զարգացող կոմերցիոն բաց կոդով ստարտափներից մեկը:
Ավելին, ոլորտը միայն ստարտափների համար չէ: Վեկտորային որոնման հնարավորությունները դառնում են ավելի լայնորեն հասանելի տվյալների բազայի հայտնի ընկերություններից և ամպային ծառայություններ մատուցողներից, ինչը մատնանշում է ոլորտի ավելի մեծ տենդենցը դեպի մասնագետների տվյալների բազայի լուծումներ: Elastic-ը, Redis-ը, OpenSearch-ը և խոշոր ամպային հարթակները, ինչպիսիք են Microsoft Azure-ը և Amazon AWS-ը, այն ընկերություններից են, որոնք ընդլայնում են իրենց ծառայությունները՝ ներառելով վեկտորային որոնում՝ գիտակցելով, որ վեկտորային որոնումը կարող է զգալիորեն բարելավել տվյալների մշակումը և AI հավելվածի աշխատանքը: