I database vettoriali stanno diventando sempre più importanti man mano che l'industria dell'IA si avvicina a un picco di interesse e di sviluppo, attirando l'attenzione sia dei giganti dei database che delle aziende emergenti. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) hanno reso possibile la crescita dei database vettoriali gestendo efficacemente la complessità dei dati non strutturati, tra cui testi, foto e video. Questo tipo di materiale non predefinito è difficile da gestire per i database relazionali tradizionali come Postgres o MySQL, che organizzano i dati strutturati in righe e colonne. Per colmare questa lacuna, i database vettoriali trasformano i dati non strutturati in incorporazioni vettoriali, che sono rappresentazioni numeriche dei dati che mantengono i contesti relazionali e le proprietà semantiche. Oltre a cambiare completamente il modo in cui i dati vengono gestiti e archiviati, i database vettoriali sono essenziali per migliorare la comprensione e la contestualizzazione dei discorsi, che è una caratteristica fondamentale dei modelli di intelligenza artificiale come OpenAI's GPT-4. Questa tecnica è in grado di abbinare rapidamente le ricerche degli utenti con risultati adeguati basati sulla somiglianza semantica, il che è particolarmente utile per le applicazioni in tempo reale, come le raccomandazioni di contenuti su misura sui social network o sulle piattaforme di e-commerce. Inoltre, fornendo informazioni contestuali aggiuntive non presenti negli insiemi di dati iniziali di addestramento, la tecnologia di ricerca vettoriale può ridurre la probabilità di "allucinazioni" nelle LLM.La nuova ondata di investimenti nel settore sottolinea quanto siano cruciali i database vettoriali per le applicazioni di IA contemporanee. Vector database startups, like Qdrant, have received a lot of money, indicating the market's belief in the increasing importance of these technologies. In un'intervista rilasciata a TechCrunch, Andre Zayarni, CEO di Qdrant, ha sottolineato la funzione critica che i database vettoriali svolgono nella gestione di grandi insiemi di dati, offrendo un metodo produttivo e intuitivo per gestire le incorporazioni vettoriali. Con il recente round di raccolta fondi da 28 milioni di euro, l'azienda si è affermata come una delle startup commerciali open-source a più rapida crescita. Le funzionalità di ricerca vettoriale stanno diventando sempre più disponibili presso note aziende di database e fornitori di servizi cloud, il che indica una tendenza più ampia del settore verso soluzioni di database specializzate. Elastic, Redis, OpenSearch e le principali piattaforme cloud come Microsoft Azure e Amazon AWS sono tra le aziende che stanno estendendo i loro servizi per incorporare la ricerca vettoriale, rendendosi conto che quest'ultima può migliorare notevolmente la gestione dei dati e le prestazioni delle applicazioni AI.