Vektoru datu bāzes kļūst arvien svarīgākas, jo AI nozare tuvojas intereses un attīstības maksimumam, pievēršot gan jau izveidoto datu bāzu gigantu, gan jauno nākamie uzņēmumi. Lielie valodu modeļi (LLM) un ģeneratīvais mākslīgais intelekts (GenAI) ir ļāvuši attīstīties vektoru datubāzēm, efektīvi pārvaldot nestrukturētu datu, tostarp tekstu, sarežģītību., fotoattēli un videoklipi. Šis iepriekš nenoteiktais materiāla stils ir sarežģīts tradicionālajām relāciju datu bāzēm, piemēram, Postgres vai MySQL, kas sakārto strukturētus datus rindās un kolonnās. Lai novērstu šo plaisu, vektoru datu bāzes pārveido nestrukturētus datus vektoru iegulumos, kas ir datu skaitliski attēlojumi, kas saglabā to relāciju kontekstus un semantiskās īpašības. Tas uzlabo mašīnmācīšanās lietojumprogrammas un mākslīgā intelekta iespējas.
Papildus pilnīgai datu apstrādes un uzglabāšanas veida maiņai vektoru datu bāzes ir būtiskas, lai uzlabotu sarunu izpratni un kontekstualizāciju, kas ir AI modeļu, piemēram, [OpenAI GPT-4], galvenā iezīme (https://openai.com /gpt-4). Šis paņēmiens var ātri saskaņot lietotāju meklējumus ar piemērotiem rezultātiem, pamatojoties uz semantisko līdzību, kas ir īpaši noderīgi reāllaika lietojumprogrammām, piemēram, pielāgotiem satura ieteikumiem sociālajos tīklos vai e-komercijas platformās. Turklāt, nodrošinot papildu kontekstuālo informāciju, kas nav iekļauta sākotnējās apmācības datu kopās, vektoru meklēšanas tehnoloģija var samazināt "halucināciju" iespējamību LLM.
Jaunais investīciju vilnis šajā jomā uzsver vektoru datubāzu nozīmi mūsdienu AI lietojumprogrammās. Vektoru datu bāzu palaišana, piemēram, Qdrant, ir saņēmuši lielu naudu, kas liecina par tirgus ticību šo tehnoloģiju pieaugošajai nozīmei. Intervijā ar TechCrunch, Andre Zayarni, Qdrant izpilddirektors, izklāstīja kritisko funkciju vektoru datu bāzu lomu lielu datu kopu apstrādē, piedāvājot produktīvu un intuitīvu vektoru iegulšanas pārvaldības metodi. Ar savu neseno 28 miljonu dolāru līdzekļu vākšanas kārtu uzņēmums ir nostiprinājis savu stāvokli kā viens no visstraujāk augošajiem komerciālajiem atvērtā pirmkoda jaunizveidotajiem uzņēmumiem.
Turklāt šī nozare ir paredzēta ne tikai jaunizveidotiem uzņēmumiem. Vektoru meklēšanas iespējas kļūst arvien plašāk pieejamas no labi zināmiem datu bāzu uzņēmumiem un mākoņpakalpojumu sniedzējiem, kas norāda uz lielāku nozares tendenci pēc specializētiem datu bāzu risinājumiem. Elastic, Redis, OpenSearch un lielākās mākoņu platformas, piemēram, Microsoft Azure un Amazon AWS, ir starp uzņēmumiem, kas paplašina savus pakalpojumus, iekļaujot vektoru meklēšanu, saprotot, ka vektoru meklēšana var ievērojami uzlabot datu apstrādi un AI lietojumprogrammu veiktspēju.