Vectordatabases worden steeds belangrijker nu de AI-industrie een piek van interesse en ontwikkeling nadert en de aandacht trekt van zowel gevestigde databasereuzen als opkomende bedrijven. Grote taalmodellen (LLM's) en generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) hebben het mogelijk gemaakt om vectordatabases te laten groeien door de complexiteit van ongestructureerde gegevens, waaronder teksten, foto's en video's, effectief te beheren. Deze ongedefinieerde stijl van materiaal is moeilijk voor traditionele relationele databases zoals Postgres of MySQL, die gestructureerde gegevens ordenen in rijen en kolommen. Om deze kloof te dichten, transformeren vectordatabases ongestructureerde gegevens in vector embeddings, die numerieke representaties van de gegevens zijn die hun relationele context en semantische eigenschappen behouden. Naast het volledig veranderen van de manier waarop gegevens worden verwerkt en opgeslagen, zijn vectordatabases essentieel voor het verbeteren van het begrip en de contextualisering van gesprekken, wat een belangrijk kenmerk is van AI-modellen zoals OpenAI's GPT-4. Deze techniek kan zoekopdrachten van gebruikers snel matchen met geschikte resultaten op basis van semantische gelijkenis, wat vooral nuttig is voor realtime toepassingen zoals op maat gemaakte aanbevelingen voor inhoud op sociale netwerken of e-commerceplatforms. Door extra contextuele informatie te leveren die niet aanwezig is in de initiële trainingsdatasets, kan vectorzoektechnologie bovendien de kans op "hallucinaties" in LLM's verkleinen.De nieuwe golf van investeringen in het veld benadrukt hoe cruciaal vectordatabases zijn voor hedendaagse AI-toepassingen. Startups op het gebied van vectordatabases, zoals Qdrant.