벡터 데이터베이스는 AI 산업이 관심과 발전의 정점에 가까워짐에 따라 점점 더 중요해지고 있으며, 기존 데이터베이스 거대 기업과 유망 기업 모두의 관심을 끌고 있습니다. 오는 회사들. 대형 언어 모델(LLM)과 생성 인공 지능(GenAI)을 통해 텍스트를 포함한 비정형 데이터의 복잡성을 효과적으로 관리함으로써 벡터 데이터베이스의 성장이 가능해졌습니다., 사진 및 비디오. 이러한 미리 정의되지 않은 스타일의 자료는 구조화된 데이터를 행과 열로 배열하는 Postgres 또는 MySQL과 같은 기존 관계형 데이터베이스에는 어렵습니다. 이러한 격차를 줄이기 위해 벡터 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 관계형 컨텍스트와 의미론적 속성을 유지하는 데이터의 수치 표현인 벡터 임베딩으로 변환합니다. 이를 통해 기계 학습 애플리케이션과 인공 지능 기능이 향상됩니다.
데이터가 처리되고 저장되는 방식을 완전히 바꾸는 것 외에도, OpenAI의 GPT-4와 같은 AI 모델의 핵심 기능인 대화의 이해력과 맥락화를 향상시키기 위해서는 벡터 데이터베이스가 필수적입니다. /gpt-4). 이 기술은 의미 유사성을 기반으로 사용자 검색을 적절한 결과와 신속하게 일치시킬 수 있으며, 이는 특히 소셜 네트워크나 전자 상거래 플랫폼의 맞춤형 콘텐츠 추천과 같은 실시간 애플리케이션에 유용합니다. 또한 벡터 검색 기술은 초기 교육 데이터 세트에 없는 추가 상황 정보를 제공함으로써 LLM에서 "환각" 가능성을 줄일 수 있습니다.
이 분야에 대한 새로운 투자 물결은 벡터 데이터베이스가 현대 AI 애플리케이션에 얼마나 중요한지 강조합니다. Qdrant, 많은 돈을 받았으며 이는 이러한 기술의 중요성이 커지고 있다는 시장의 믿음을 나타냅니다. TechCrunch와의 인터뷰에서, Qdrant의 CEO인 Andre Zayarni는 벡터 임베딩을 관리하는 생산적이고 직관적인 방법을 제공함으로써 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 있어 벡터 데이터베이스의 중요한 기능을 설명했습니다. 최근 2,800만 달러의 자금 조달 라운드를 통해 이 회사는 가장 빠르게 성장하는 상업용 오픈 소스 스타트업 중 하나로 입지를 굳혔습니다.
게다가 업계는 스타트업만의 전유물이 아닙니다. 벡터 검색 기능은 잘 알려진 데이터베이스 회사와 클라우드 서비스 제공업체를 통해 점점 더 광범위하게 제공되고 있으며, 이는 전문 데이터베이스 솔루션을 향한 업계 추세가 더 커짐을 나타냅니다. Elastic, Redis, OpenSearch 및 Microsoft Azure 및 Amazon AWS와 같은 주요 클라우드 플랫폼은 벡터 검색을 통합하기 위해 서비스를 확장하는 회사 중 하나이며, 벡터 검색이 데이터 처리 및 AI 애플리케이션 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 것을 깨달았습니다.