Basis data vektor menjadi semakin penting seiring dengan mendekati puncak minat dan perkembangan industri AI, sehingga menarik perhatian baik raksasa basis data mapan maupun perusahaan-perusahaan maju. perusahaan yang akan datang. Model bahasa besar (LLM) dan kecerdasan buatan generatif (GenAI) telah memungkinkan database vektor berkembang dengan mengelola kompleksitas data tidak terstruktur secara efektif, termasuk teks, foto, dan video. Gaya materi yang tidak ditentukan sebelumnya ini sulit dilakukan untuk database relasional tradisional seperti Postgres atau MySQL, yang menyusun data terstruktur ke dalam baris dan kolom. Untuk menutup kesenjangan ini, database vektor mengubah data tidak terstruktur menjadi penyematan vektor, yang merupakan representasi numerik dari data yang mempertahankan konteks relasional dan properti semantiknya. Hal ini meningkatkan aplikasi pembelajaran mesin dan kemampuan kecerdasan buatan.
Selain sepenuhnya mengubah cara data ditangani dan disimpan, database vektor juga penting untuk meningkatkan pemahaman dan kontekstualisasi pembicaraan, yang merupakan fitur utama model AI seperti GPT-4 OpenAI. Teknik ini dapat dengan cepat mencocokkan pencarian pengguna dengan hasil yang sesuai berdasarkan kesamaan semantik, yang sangat berguna untuk aplikasi real-time seperti rekomendasi konten yang disesuaikan di jejaring sosial atau platform e-commerce. Selain itu, dengan memberikan informasi kontekstual tambahan yang tidak ada dalam kumpulan data pelatihan awal, teknologi pencarian vektor dapat mengurangi kemungkinan "halusinasi" di LLM.
Gelombang baru investasi di bidang ini menekankan betapa pentingnya basis data vektor bagi aplikasi AI kontemporer. Startup basis data vektor, seperti Qdrant, telah menerima banyak uang, yang menunjukkan keyakinan pasar akan semakin pentingnya teknologi ini. Dalam wawancara dengan TechCrunch, Andre Zayarni, CEO Qdrant, menguraikan fungsi penting database vektor dalam menangani kumpulan data besar dengan menawarkan metode yang produktif dan intuitif dalam mengelola penyematan vektor. Dengan penggalangan dana senilai $28 juta baru-baru ini, perusahaan ini telah memantapkan posisinya sebagai salah satu startup sumber terbuka komersial dengan pertumbuhan tercepat.
Selain itu, industri ini bukan hanya untuk startup. Kemampuan pencarian vektor kini semakin banyak tersedia di perusahaan database terkenal dan penyedia layanan cloud, yang menunjukkan tren industri yang lebih besar menuju solusi database khusus. Elastic, Redis, OpenSearch, dan platform cloud besar seperti Microsoft Azure dan Amazon AWS adalah beberapa perusahaan yang memperluas layanan mereka untuk menggabungkan pencarian vektor, menyadari bahwa pencarian vektor dapat meningkatkan penanganan data dan kinerja aplikasi AI secara signifikan.