Вектордук маалымат базалары AI индустриясы кызыкчылыктын жана өнүгүүнүн туу чокусуна жакындаган сайын маанилүү болуп баратат, бул белгиленген маалымат базасы гиганттарынын да, ошондой эле жогорку жана жаңы технологиялардын да көңүлүн буруп жатат. келе жаткан компаниялар. Чоң тил моделдери (LLMs) жана генеративдик жасалма интеллект (GenAI) структураланбаган маалыматтардын, анын ичинде тексттердин татаалдыгын эффективдүү башкаруу аркылуу вектордук маалымат базаларын өнүктүрүүгө мүмкүндүк берди., сүрөттөр жана видеолор. Материалдын бул алдын ала аныкталбаган стили структураланган маалыматтарды саптарга жана мамычаларга жайгаштырган Postgres же MySQL сыяктуу салттуу реляциялык маалымат базалары үчүн кыйын. Бул боштукту жабуу үчүн, вектордук маалымат базалары структураланбаган маалыматтарды вектордук кыстармаларга айлантат, алар анын реляциялык контексттерин жана семантикалык касиеттерин сактаган маалыматтардын сандык көрүнүшү болуп саналат. Бул машина үйрөнүү колдонмолорун жана жасалма интеллект мүмкүнчүлүктөрүн жакшыртат.
Маалыматтарды иштетүү жана сактоо ыкмасын толугу менен өзгөртүүдөн тышкары, вектордук маалымат базалары OpenAI's GPT-4 сыяктуу AI моделдеринин негизги өзгөчөлүгү болуп саналган сүйлөшүүлөрдү түшүнүүнү жана контексттикалдаштырууну жакшыртуу үчүн абдан маанилүү. /gpt-4). Бул ыкма колдонуучунун издөөлөрүн семантикалык окшоштукка негизделген ылайыктуу натыйжаларга тез дал келтирет, бул социалдык тармактарда же электрондук коммерция платформаларында ылайыкташтырылган мазмун сунуштары сыяктуу реалдуу убакыт колдонмолору үчүн өзгөчө пайдалуу. Андан тышкары, баштапкы окуу маалымат топтомдорунда жок кошумча контексттик маалыматты берүү менен, вектордук издөө технологиясы LLMдеги "галлюцинациялардын" ыктымалдыгын азайтат.
Талаадагы инвестициянын жаңы толкуну заманбап AI колдонмолору үчүн вектордук маалымат базалары канчалык маанилүү экенин баса белгилейт. Qdrant сыяктуу вектордук базанын стартаптары 6907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt=kwd-1329480h=kwd-1329486h&hsa_saj= e&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAKVpsHlR03kSCVAKVpsHlR03kSCDMAAQe), көп акча алган, бул технологиялардын маанилүүлүгүн жогорулатуу рыноктун ишенимин көрсөтүп турат. [TechCrunch] менен болгон маегинде(https://techcrunch.com/2024/04/20/why-vector-databases-are-having-a-moment-as-the-ai-hype-cycle-peaks/), Андре Заярни, Qdrant компаниясынын башкы директору, вектордук киргизүүнү башкаруунун жемиштүү жана интуитивдик ыкмасын сунуштоо менен чоң маалымат топтомдорун иштетүүдө вектордук маалымат базаларынын маанилүү функцияларын белгиледи. Жакында 28 миллион долларлык каражат чогултуу раунду менен компания эң тез өнүгүп жаткан ачык булактуу коммерциялык стартаптардын бири катары өз ордун бекемдеди.
Мындан тышкары, өнөр жай стартаптар үчүн гана эмес. Вектордук издөө мүмкүнчүлүктөрү белгилүү маалымат базасы компанияларында жана булут кызмат көрсөтүүчүлөрүндө кеңири жеткиликтүү болуп баратат, бул адистик маалыматтар базасынын чечимдерине карай чоң тармактык тенденцияны көрсөтөт. Elastic, Redis, OpenSearch жана Microsoft Azure жана Amazon AWS сыяктуу ири булут платформалары вектордук издөө маалыматтарды башкарууну жана AI тиркемелеринин иштешин бир топ жакшыртаарын түшүнүп, вектордук издөөнү камтуу үчүн кызматтарын кеңейтип жаткан компаниялардын арасында.