As bases de dados vectoriais estão a tornar-se cada vez mais importantes à medida que a indústria da IA se aproxima de um pico de interesse e desenvolvimento, chamando a atenção tanto dos gigantes das bases de dados estabelecidos como das empresas em ascensão. Os modelos de grande linguagem (LLMs) e a inteligência artificial generativa (GenAI) tornaram possível o crescimento das bases de dados vectoriais, gerindo eficazmente a complexidade dos dados não estruturados, incluindo textos, fotografias e vídeos. Este estilo de material não pré-definido é difícil para as bases de dados relacionais tradicionais, como Postgres ou MySQL, que organizam os dados estruturados em linhas e colunas. Para colmatar esta lacuna, as bases de dados vectoriais transformam os dados não estruturados em embeddings vectoriais, que são representações numéricas dos dados que mantêm os seus contextos relacionais e propriedades semânticas. Para além de mudarem completamente a forma como os dados são tratados e armazenados, as bases de dados vectoriais são essenciais para melhorar a compreensão e a contextualização das conversas, o que é uma caraterística fundamental dos modelos de IA, como o GPT-4 da OpenAI. Esta técnica pode fazer corresponder rapidamente as pesquisas dos utilizadores a resultados adequados com base na semelhança semântica, o que é especialmente útil para aplicações em tempo real, como recomendações de conteúdos personalizados em redes sociais ou plataformas de comércio eletrónico. Além disso, ao fornecer informações contextuais adicionais que não estão presentes nos conjuntos de dados de treino iniciais, a tecnologia de pesquisa vetorial pode reduzir a probabilidade de "alucinações" nos LLMs. A nova vaga de investimento neste domínio realça a importância das bases de dados vectoriais para as aplicações de IA contemporâneas. Vector database startups, like Qdrant, have received a lot of money, indicating the market's belief in the increasing importance of these technologies. Numa entrevista ao TechCrunch, Andre Zayarni, Diretor Executivo da Qdrant, sublinhou a função crítica que as bases de dados vectoriais desempenham no tratamento de grandes conjuntos de dados, oferecendo um método produtivo e intuitivo de gestão de embeddings vectoriais. Com a sua recente ronda de angariação de fundos no valor de $28 milhões, a empresa solidificou a sua posição como uma das startups comerciais de código aberto com crescimento mais rápido. As capacidades de pesquisa de vectores estão a tornar-se mais amplamente disponíveis em empresas de bases de dados bem conhecidas e em fornecedores de serviços na nuvem, o que aponta para uma tendência maior da indústria para soluções de bases de dados especializadas. A Elastic, a Redis, a OpenSearch e as principais plataformas de nuvem, como a Microsoft Azure e a Amazon AWS, estão entre as empresas que estão a alargar os seus serviços para incorporar a pesquisa vetorial, apercebendo-se de que a pesquisa vetorial pode melhorar consideravelmente o tratamento de dados e o desempenho das aplicações de IA.