ベクター データベース は、AI 業界が関心と発展のピークに近づくにつれ、ますます重要性を増しており、既存のデータベース大手と新興企業の両方の注目を集めています。来る企業。 大規模言語モデル (LLM) と生成人工知能 (GenAI) は、テキストを含む非構造化データの複雑さを効果的に管理することにより、ベクトル データベースの成長を可能にしました。 、写真、ビデオ。この事前定義されていないスタイルのマテリアルは、構造化データを行と列に配置する Postgres や MySQL などの従来のリレーショナル データベースでは困難です。このギャップを埋めるために、ベクトル データベースは非構造化データをベクトル埋め込みに変換します。ベクトル埋め込みは、リレーショナル コンテキストと意味論的特性を維持するデータの数値表現です。これにより、機械学習アプリケーションと人工知能の機能が向上します。
データの処理方法と保存方法を完全に変えることに加えて、ベクトル データベースは、OpenAI の GPT-4 などの AI モデルの重要な機能である、講演の理解と文脈化を向上させるために不可欠です。 /gpt-4)。この技術は、意味論的な類似性に基づいて、ユーザーの検索と適切な結果を迅速に照合できます。これは、ソーシャル ネットワークや電子商取引プラットフォームでのカスタマイズされたコンテンツの推奨などのリアルタイム アプリケーションに特に役立ちます。さらに、ベクトル検索テクノロジーは、初期トレーニング データセットには存在しない追加のコンテキスト情報を提供することにより、LLM における「幻覚」の可能性を減らすことができます。
この分野への新たな投資の波は、現代の AI アプリケーションにとってベクトル データベースがいかに重要であるかを強調しています。 Qdrant ベクター データベースのスタートアップ6907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-1329481093586&hsa_kw=qdrant&hsa_mt=e &hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAKVpsHlR03kSCsPCieaqe4RoCMZMQAvD_BwE) 、は多額の資金を受け取っており、これらのテクノロジーの重要性が高まっているという市場の信念を示しています。 TechCrunch のインタビューで、 Qdrant の CEO、Andre Zayarni 氏は、ベクトル埋め込みを管理する生産的かつ直感的な方法を提供することで、ビッグ データセットを処理する際にベクトル データベースが果たす重要な機能について概説しました。最近の 2,800 万ドルの資金調達ラウンドにより、同社は最も急速に成長している商用オープンソース スタートアップの 1 つとしての地位を固めました。
さらに、この業界はスタートアップだけのものではありません。ベクトル検索機能は、有名なデータベース会社やクラウド サービス プロバイダーから広く利用できるようになり、専門的なデータベース ソリューションを求める業界の大きな傾向を示しています。 Elastic、Redis、OpenSearch、および Microsoft Azure や Amazon AWS などの主要なクラウド プラットフォームは、ベクトル検索を組み込むためにサービスを拡張している企業の 1 つであり、ベクトル検索がデータ処理と AI アプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させることができることを認識しています。