Bazele de date vectoriale devin din ce în ce mai importante pe măsură ce industria AI se apropie de un vârf de interes și dezvoltare, atrăgând atenția atât a giganților consacrați ai bazelor de date, cât și a celor mai evoluți. companiile viitoare. Modele de limbaj mari (LLMs) și inteligența artificială generativă (GenAI) au făcut posibil ca bazele de date vectoriale să crească prin gestionarea eficientă a complexității datelor nestructurate, inclusiv a textelor, fotografii și videoclipuri. Acest stil de material nepredefinit este dificil pentru bazele de date relaționale tradiționale precum Postgres sau MySQL, care aranjează datele structurate în rânduri și coloane. Pentru a elimina acest decalaj, bazele de date vectoriale transformă datele nestructurate în înglobări vectoriale, care sunt reprezentări numerice ale datelor care își mențin contextele relaționale și proprietățile semantice. Acest lucru îmbunătățește aplicațiile de învățare automată și capacitățile de inteligență artificială.
Pe lângă schimbarea completă a modului în care datele sunt gestionate și stocate, bazele de date vectoriale sunt esențiale pentru îmbunătățirea înțelegerii și contextualizării discuțiilor, care este o caracteristică cheie a modelelor AI, cum ar fi GPT-4 OpenAI. Această tehnică poate potrivi rapid căutările utilizatorilor cu rezultate adecvate bazate pe asemănarea semantică, ceea ce este util în special pentru aplicații în timp real, cum ar fi recomandări de conținut personalizate pe rețelele sociale sau platformele de comerț electronic. În plus, prin furnizarea de informații contextuale suplimentare care nu sunt prezente în seturile de date de formare inițială, tehnologia de căutare vectorială poate reduce probabilitatea de „halucinații” în LLM.
Noul val de investiții în domeniu subliniază cât de cruciale sunt bazele de date vectoriale pentru aplicațiile AI contemporane. Porniri de baze de date vectoriale, cum ar fi Qdrant, au primit mulți bani, ceea ce indică credința pieței în importanța tot mai mare a acestor tehnologii. Într-un interviu cu TechCrunch, Andre Zayarni, CEO al Qdrant, a subliniat funcția critică pe care o joacă bazele de date vectoriale în manipularea seturilor mari de date, oferind o metodă productivă și intuitivă de gestionare a înglobărilor vectoriale. Odată cu recenta rundă de strângere de fonduri de 28 de milioane de dolari, compania și-a consolidat statutul de unul dintre startup-urile comerciale open-source cu cea mai rapidă creștere.
În plus, industria nu este doar pentru startup-uri. Capacitățile de căutare vectorială devin din ce în ce mai disponibile de la companiile de baze de date bine-cunoscute și de la furnizorii de servicii cloud, ceea ce indică o tendință mai mare a industriei către soluții de baze de date specializate. Elastic, Redis, OpenSearch și platformele cloud majore, cum ar fi Microsoft Azure și Amazon AWS, se numără printre companiile care își extind serviciile pentru a include căutarea vectorială, realizând că căutarea vectorială poate îmbunătăți considerabil gestionarea datelor și performanța aplicațiilor AI.