Vektordatabaser blir stadig viktigere etter hvert som AI-industrien nærmer seg en topp i interesse og utvikling, og tiltrekker seg oppmerksomheten til både etablerte databasegiganter og fremadstormende selskaper. Store språkmodeller (LLM) og generativ kunstig intelligens (GenAI) har gjort det mulig for vektordatabaser å vokse ved effektivt å håndtere kompleksiteten i ustrukturerte data, inkludert tekster, bilder og videoer. Denne typen ustrukturert materiale er vanskelig å håndtere for tradisjonelle relasjonsdatabaser som Postgres eller MySQL, som ordner strukturerte data i rader og kolonner. For å tette dette gapet omdanner vektordatabaser ustrukturerte data til vektorinnlejringer, som er numeriske representasjoner av dataene som opprettholder deres relasjonelle kontekster og semantiske egenskaper. I tillegg til å endre måten data håndteres og lagres på fullstendig, er vektordatabaser avgjørende for å forbedre forståelsen og kontekstualiseringen av samtaler, noe som er en nøkkelfunksjon i AI-modeller som OpenAI's GPT-4. Denne teknikken kan raskt matche brukerens søk med passende resultater basert på semantisk likhet, noe som er spesielt nyttig for sanntidsapplikasjoner som skreddersydde innholdsanbefalinger på sosiale nettverk eller e-handelsplattformer. Ved å tilføre ekstra kontekstuell informasjon som ikke finnes i de opprinnelige opplæringsdatasettene, kan vektorsøketeknologi dessuten redusere sannsynligheten for "hallusinasjoner" i LLM-er. Den nye investeringsbølgen på feltet understreker hvor avgjørende vektordatabaser er for moderne AI-applikasjoner. Vector database startups, like Qdrant, have received a lot of money, indicating the market's belief in the increasing importance of these technologies. I et intervju med TechCrunch skisserte Andre Zayarni, administrerende direktør i Qdrant, den kritiske funksjonen vektordatabaser spiller i håndteringen av store datasett ved å tilby en produktiv og intuitiv metode for å håndtere vektorinnlejringer. Med sin nylige innsamlingsrunde på $28 millioner har selskapet befestet sin posisjon som en av de raskest voksende kommersielle oppstartsvirksomhetene med åpen kildekode. Vektorsøk blir stadig mer tilgjengelig fra velkjente databaseselskaper og skytjenesteleverandører, noe som peker på en større bransjetrend mot spesialiserte databaseløsninger. Elastic, Redis, OpenSearch og store skyplattformer som Microsoft Azure og Amazon AWS er blant selskapene som utvider tjenestene sine til å omfatte vektorsøk, og som innser at vektorsøk kan forbedre datahåndteringen og ytelsen til AI-applikasjoner betraktelig.