Wektorowe bazy danych stają się coraz ważniejsze, ponieważ branża sztucznej inteligencji zbliża się do szczytu zainteresowania i rozwoju, przyciągając uwagę zarówno uznanych gigantów baz danych, jak i wschodzących firm. Duże modele językowe (LLM) i generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) umożliwiły rozwój wektorowych baz danych poprzez skuteczne zarządzanie złożonością nieustrukturyzowanych danych, w tym tekstów, zdjęć i filmów. Ten nieokreślony styl materiału jest trudny dla tradycyjnych relacyjnych baz danych, takich jak Postgres lub MySQL, które układają ustrukturyzowane dane w wiersze i kolumny. Aby wypełnić tę lukę, wektorowe bazy danych przekształcają nieustrukturyzowane dane w osadzenia wektorowe, które są numerycznymi reprezentacjami danych, które zachowują swoje konteksty relacyjne i właściwości semantyczne. Oprócz całkowitej zmiany sposobu obsługi i przechowywania danych, wektorowe bazy danych są niezbędne do poprawy zrozumienia i kontekstualizacji rozmów, co jest kluczową cechą modeli sztucznej inteligencji, takich jak OpenAI's GPT-4. Technika ta może szybko dopasować wyszukiwania użytkowników do odpowiednich wyników w oparciu o podobieństwo semantyczne, co jest szczególnie przydatne w aplikacjach czasu rzeczywistego, takich jak dostosowane rekomendacje treści w sieciach społecznościowych lub platformach handlu elektronicznego. Co więcej, dostarczając dodatkowych informacji kontekstowych, które nie są obecne w początkowych zestawach danych szkoleniowych, technologia wyszukiwania wektorowego może zmniejszyć prawdopodobieństwo "halucynacji" w LLM. Nowa fala inwestycji w tej dziedzinie podkreśla, jak kluczowe są wektorowe bazy danych dla współczesnych zastosowań sztucznej inteligencji. Vector database startups, like Qdrant, have received a lot of money, indicating the market's belief in the increasing importance of these technologies. W wywiadzie dla TechCrunch, Andre Zayarni, CEO Qdrant, podkreślił kluczową funkcję wektorowych baz danych w obsłudze dużych zbiorów danych, oferując produktywną i intuicyjną metodę zarządzania osadzeniami wektorów. Dzięki niedawnej rundzie pozyskiwania funduszy w wysokości 28 milionów euro, firma ugruntowała swoją pozycję jednego z najszybciej rozwijających się komercyjnych startupów typu open source. Możliwości wyszukiwania wektorowego stają się coraz szerzej dostępne od znanych firm bazodanowych i dostawców usług w chmurze, co wskazuje na większy trend w branży w kierunku specjalistycznych rozwiązań bazodanowych. Elastic, Redis, OpenSearch i główne platformy chmurowe, takie jak Microsoft Azure i Amazon AWS, należą do firm, które rozszerzają swoje usługi o wyszukiwanie wektorowe, zdając sobie sprawę, że wyszukiwanie wektorowe może znacznie poprawić obsługę danych i wydajność aplikacji AI.