Vektorové databázy sa stávajú čoraz dôležitejšími, keďže priemysel umelej inteligencie sa blíži k vrcholu záujmu a rozvoja, čím priťahuje pozornosť etablovaných databázových gigantov a up-and- prichádzajúce spoločnosti. Veľké jazykové modely (LLM) a generatívna umelá inteligencia (GenAI) umožnili rast vektorových databáz efektívnym riadením zložitosti neštruktúrovaných údajov vrátane textov, fotografie a videá. Tento nepreddefinovaný štýl materiálu je náročný pre tradičné relačné databázy ako Postgres alebo MySQL, ktoré usporiadajú štruktúrované údaje do riadkov a stĺpcov. Aby sa táto medzera uzavrela, vektorové databázy transformujú neštruktúrované údaje na vektorové vloženie, čo sú numerické reprezentácie údajov, ktoré si zachovávajú svoje relačné kontexty a sémantické vlastnosti. To zlepšuje aplikácie strojového učenia a možnosti umelej inteligencie.
Okrem úplnej zmeny spôsobu, akým sa s údajmi manipuluje a ukladá sa, sú vektorové databázy nevyhnutné na zlepšenie pochopenia a kontextualizácie rozhovorov, čo je kľúčová vlastnosť modelov AI, ako je OpenAI's GPT-4. Táto technika dokáže rýchlo priradiť vyhľadávania používateľov k vhodným výsledkom na základe sémantickej podobnosti, čo je užitočné najmä pre aplikácie v reálnom čase, ako sú prispôsobené odporúčania obsahu na sociálnych sieťach alebo platformách elektronického obchodu. Okrem toho, poskytnutím dodatočných kontextových informácií, ktoré nie sú prítomné v počiatočných tréningových súboroch údajov, môže technológia vyhľadávania vektorov znížiť pravdepodobnosť „halucinácií“ v LLM.
Nová vlna investícií v tejto oblasti zdôrazňuje, aké dôležité sú vektorové databázy pre súčasné aplikácie AI. Začiatky vektorových databáz, napríklad [Qdrant](https://qdrant.tech/lp/high-performance-vector-search/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21184756527&utm_content=160520941865\qsrantcc&qh=&utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=21184756527&utm_content=160520941865\qh=&utm_term6907203950&hsa_cam=21184756527&hsa_grp=160520941865&hsa_ad=696691988577&hsa_src=g&hsa_tgt\qsa_35&9kwd-13hsa_mt=e&hsa_net=adwords&hsa_ver=3&gad_source=1&gclid=CjwKCAjw26KxBhBDEiwAu6KXt9bWEg1DNbKSA__dO22JmWg1-69WPBVAMKVSCCvDRogwpsHlPCR03kw,dostaliveľapeňazí,čonaznačujepresvedčenietrhuorastúcomvýznametýchtotechnológií.VrozhovorepreTechCrunch, Andre Zayarni, generálny riaditeľ spoločnosti Qdrant, načrtol kľúčové funkcie, ktoré zohrávajú vektorové databázy pri manipulácii s veľkými súbormi údajov tým, že ponúkajú produktívnu a intuitívnu metódu správy vkladania vektorov. S nedávnym kolom získavania finančných prostriedkov vo výške 28 miliónov dolárov si spoločnosť upevnila postavenie jedného z najrýchlejšie rastúcich komerčných startupov s otvoreným zdrojom.
Navyše toto odvetvie nie je len pre začínajúce podniky. Možnosti vektorového vyhľadávania sú čoraz viac dostupné od známych databázových spoločností a poskytovateľov cloudových služieb, čo poukazuje na väčší trend v odvetví smerom k špecializovaným databázovým riešeniam. Elastic, Redis, OpenSearch a hlavné cloudové platformy ako Microsoft Azure a Amazon AWS patria medzi spoločnosti, ktoré rozširujú svoje služby o vyhľadávanie vektorov, pričom si uvedomujú, že vyhľadávanie vektorov môže výrazne zlepšiť prácu s údajmi a výkon aplikácií AI.