Векторные базы данных приобретают все большее значение по мере развития технологий искусственного интеллекта и роста спроса

Обновлено на June 25, 2024 2 Прочнет минуты

Векторные базы данных становятся все более важными по мере того, как индустрия искусственного интеллекта приближается к пику интереса и развития, привлекая внимание как признанных гигантов баз данных, так и развивающихся. ближайшие компании. Большие языковые модели (LLM) и генеративный искусственный интеллект (GenAI) позволили векторным базам данных расти за счет эффективного управления сложностью неструктурированных данных, включая тексты., фотографии и видео. Этот непредопределенный стиль материала сложен для традиционных реляционных баз данных, таких как Postgres или MySQL, которые упорядочивают структурированные данные в строки и столбцы. Чтобы закрыть этот пробел, векторные базы данных преобразуют неструктурированные данные в векторные представления, которые представляют собой числовые представления данных, сохраняющие их реляционный контекст и семантические свойства. Это улучшает приложения машинного обучения и возможности искусственного интеллекта.

Помимо полного изменения способа обработки и хранения данных, векторные базы данных необходимы для улучшения понимания и контекстуализации переговоров, что является ключевой особенностью моделей ИИ, таких как GPT-4 OpenAI. Этот метод позволяет быстро сопоставить поисковые запросы пользователей с подходящими результатами на основе семантического сходства, что особенно полезно для приложений реального времени, таких как рекомендации по индивидуальному контенту в социальных сетях или на платформах электронной коммерции. Более того, предоставляя дополнительную контекстную информацию, отсутствующую в исходных наборах обучающих данных, технология векторного поиска может снизить вероятность «галлюцинаций» в LLM.

Новая волна инвестиций в эту область подчеркивает, насколько важны векторные базы данных для современных приложений искусственного интеллекта. Стартапы векторных баз данных, такие как Qdrant, получили много денег, что указывает на веру рынка в растущую важность этих технологий. В интервью TechCrunch Андре Заярни, генеральный директор Qdrant, обрисовал важнейшие функции баз данных векторов при работе с большими наборами данных, предложив продуктивный и интуитивно понятный метод управления встраиванием векторов. Благодаря недавнему раунду сбора средств на сумму 28 миллионов долларов компания укрепила свои позиции как один из самых быстрорастущих коммерческих стартапов с открытым исходным кодом.

Более того, эта отрасль предназначена не только для стартапов. Возможности векторного поиска становятся все более доступными у известных компаний, занимающихся базами данных, и поставщиков облачных услуг, что указывает на более широкую отраслевую тенденцию к использованию специализированных решений для баз данных. Elastic, Redis, OpenSearch и основные облачные платформы, такие как Microsoft Azure и Amazon AWS, входят в число компаний, которые расширяют свои услуги за счет включения векторного поиска, понимая, что векторный поиск может значительно улучшить обработку данных и производительность приложений искусственного интеллекта.