Vykstant dirbtinio intelekto technologijoms ir didėjant paklausai, vektorinės duomenų bazės tampa vis svarbesnės

Atnaujinta September 06, 2024 2 Perskaityta minučių

Vektorinės duomenų bazės tampa vis svarbesnės, kai dirbtinio intelekto pramonė artėja prie susidomėjimo ir plėtros piko, atkreipiant tiek nusistovėjusių duomenų bazių milžinų, tiek besikuriančių ateinančios įmonės. Didelių kalbų modeliai (LLM) ir generatyvusis dirbtinis intelektas (GenAI) suteikė galimybę vektorinėms duomenų bazėms plėsti efektyviai valdant nestruktūrizuotų duomenų, įskaitant tekstus, sudėtingumą., nuotraukos ir vaizdo įrašai. Šis neapibrėžtas medžiagos stilius yra sudėtingas tradicinėms reliacinėms duomenų bazėms, tokioms kaip „Postgres“ ar „MySQL“, kurios suskirsto struktūrinius duomenis į eilutes ir stulpelius. Siekdamos užpildyti šią spragą, vektorinės duomenų bazės paverčia nestruktūrizuotus duomenis į vektorinius įterpimus, kurie yra skaitiniai duomenų atvaizdai, išlaikantys reliacinius kontekstus ir semantines savybes. Tai pagerina mašininio mokymosi programas ir dirbtinio intelekto galimybes.

Be to, kad visiškai pakeičiamas duomenų tvarkymo ir saugojimo būdas, vektorinės duomenų bazės yra būtinos gerinant pokalbių supratimą ir kontekstualizavimą, o tai yra pagrindinė DI modelių, tokių kaip [OpenAI GPT-4], savybė (https://openai.com /gpt-4). Ši technika gali greitai suderinti naudotojų paieškas su tinkamais rezultatais pagal semantinį panašumą, o tai ypač naudinga realiojo laiko programoms, pvz., pritaikytoms turinio rekomendacijoms socialiniuose tinkluose ar el. prekybos platformose. Be to, pateikdama papildomos kontekstinės informacijos, kurios nėra pradiniuose mokymo duomenų rinkiniuose, vektorių paieškos technologija gali sumažinti „haliucinacijų“ tikimybę LLM.

Nauja investicijų į šią sritį banga pabrėžia vektorinių duomenų bazių svarbą šiuolaikinėms AI programoms. Vektorinės duomenų bazės paleidimas, pvz., Qdrant, gavo daug pinigų, o tai rodo rinkos tikėjimą didėjančia šių technologijų svarba. Interviu su TechCrunch, Andre Zayarni, Qdrant generalinis direktorius, apibūdino svarbiausių funkcijų vektorinių duomenų bazių vaidmenį tvarkant didelius duomenų rinkinius, siūlydamas produktyvų ir intuityvų vektorinių įterpimų valdymo metodą. Pastaruoju metu surinkusi 28 mln. USD lėšų, bendrovė sustiprino savo poziciją kaip viena greičiausiai augančių komercinių atvirojo kodo įmonių.

Be to, ši pramonė skirta ne tik pradedantiesiems. Vektorinės paieškos galimybės tampa vis plačiau prieinamos iš žinomų duomenų bazių įmonių ir debesijos paslaugų teikėjų, o tai rodo didesnę pramonės tendenciją ieškoti specializuotų duomenų bazių sprendimų. „Elastic“, „Redis“, „OpenSearch“ ir pagrindinės debesų platformos, tokios kaip „Microsoft Azure“ ir „Amazon AWS“, yra vienos iš įmonių, kurios plečia savo paslaugas įtraukdamos vektorinę paiešką, suprasdamos, kad vektorinė paieška gali žymiai pagerinti duomenų tvarkymą ir dirbtinio intelekto programų našumą.