Vektorske baze podatkov postajajo vse pomembnejše, ko se industrija umetne inteligence približuje vrhuncu zanimanja in razvoja, kar pritegne pozornost tako uveljavljenih velikanov podatkovnih baz kot up-and-and- prihajajoča podjetja. Veliki jezikovni modeli (LLM) in generativna umetna inteligenca (GenAI) so omogočili rast vektorskih baz podatkov z učinkovitim upravljanjem kompleksnosti nestrukturiranih podatkov, vključno z besedili, fotografije in videi. Ta nepredefiniran slog gradiva je težaven za tradicionalne relacijske baze podatkov, kot sta Postgres ali MySQL, ki strukturirane podatke razporejajo v vrstice in stolpce. Da bi zapolnili to vrzel, vektorske zbirke podatkov pretvorijo nestrukturirane podatke v vektorske vdelave, ki so numerične predstavitve podatkov, ki ohranjajo njihove relacijske kontekste in semantične lastnosti. To izboljšuje aplikacije strojnega učenja in zmogljivosti umetne inteligence.
Poleg popolne spremembe načina obdelave in shranjevanja podatkov so vektorske baze podatkov bistvene za izboljšanje razumevanja in kontekstualizacije pogovorov, kar je ključna značilnost modelov umetne inteligence, kot je GPT-4 OpenAI. Ta tehnika lahko hitro poveže iskanja uporabnikov z ustreznimi rezultati na podlagi semantične podobnosti, kar je še posebej uporabno za aplikacije v realnem času, kot so prilagojena priporočila vsebine na družbenih omrežjih ali platformah za e-trgovino. Poleg tega lahko tehnologija vektorskega iskanja z zagotavljanjem dodatnih kontekstualnih informacij, ki niso prisotne v podatkovnih nizih začetnega usposabljanja, zmanjša verjetnost "halucinacij" pri LLM.
Nov val naložb na tem področju poudarja, kako ključne so vektorske zbirke podatkov za sodobne aplikacije umetne inteligence. Zagon vektorskih baz podatkov, kot je Qdrant, so prejeli veliko denarja, kar kaže na prepričanje trga o vse večjem pomenu teh tehnologij. V intervjuju za TechCrunch, Andre Zayarni, izvršni direktor podjetja Qdrant, je orisal ključne funkcije vektorskih podatkovnih zbirk pri ravnanju z velikimi nabori podatkov s ponudbo produktivne in intuitivne metode upravljanja vektorskih vdelav. Z nedavnim krogom zbiranja sredstev v višini 28 milijonov dolarjev je podjetje utrdilo svoj položaj enega najhitreje rastočih komercialnih odprtokodnih zagonskih podjetij.
Poleg tega industrija ni samo za startupe. Zmogljivosti vektorskega iskanja postajajo vse bolj dostopne pri znanih podjetjih za baze podatkov in ponudnikih storitev v oblaku, kar kaže na večji industrijski trend k specializiranim rešitvam za baze podatkov. Elastic, Redis, OpenSearch in glavne platforme v oblaku, kot sta Microsoft Azure in Amazon AWS, so med podjetji, ki razširjajo svoje storitve z vključevanjem vektorskega iskanja, zavedajoč se, da lahko vektorsko iskanje znatno izboljša obdelavo podatkov in delovanje aplikacij AI.