Vektordatabaser blir allt viktigare i takt med att AI-industrin närmar sig en topp av intresse och utveckling, och uppmärksammas av både etablerade databasjättar och nya företag. Large language models (LLM) och generativ artificiell intelligens (GenAI) har gjort det möjligt för vektordatabaser att växa genom att effektivt hantera komplexiteten i ostrukturerade data, inklusive texter, foton och videor. Denna icke-fördefinierade typ av material är svårt för traditionella relationsdatabaser som Postgres eller MySQL, som ordnar strukturerad data i rader och kolumner. För att överbrygga detta gap omvandlar vektordatabaser ostrukturerad data till vektorinbäddningar, som är numeriska representationer av data som bibehåller sina relationella sammanhang och semantiska egenskaper. Förutom att helt förändra hur data hanteras och lagras är vektordatabaser viktiga för att förbättra förståelsen och kontextualiseringen av samtal, vilket är en nyckelfunktion i AI-modeller som OpenAI's GPT-4. Denna teknik kan snabbt matcha användarens sökningar med lämpliga resultat baserat på semantisk likhet, vilket är särskilt användbart för realtidsapplikationer som skräddarsydda innehållsrekommendationer på sociala nätverk eller e-handelsplattformar. Genom att tillhandahålla extra kontextuell information som inte finns i de ursprungliga träningsdataseten kan vektorsökningstekniken dessutom minska sannolikheten för "hallucinationer" i LLM:er.Den nya vågen av investeringar inom området understryker hur viktiga vektordatabaser är för dagens AI-applikationer. Vector database startups, like Qdrant, have received a lot of money, indicating the market's belief in the increasing importance of these technologies. I en intervju med TechCrunch beskrev Andre Zayarni, VD för Qdrant, den kritiska funktion som vektordatabaser spelar i hanteringen av stora datamängder genom att erbjuda en produktiv och intuitiv metod för att hantera vektorinbäddningar. Med sin nyligen genomförda kapitalanskaffning på 28 miljoner kronor har företaget befäst sin ställning som ett av de snabbast växande kommersiella startupföretagen med öppen källkod. Dessutom är branschen inte bara till för startupföretag. Funktioner för vektorsökning blir alltmer tillgängliga från välkända databasföretag och molntjänstleverantörer, vilket pekar på en större branschtrend mot specialiserade databaslösningar. Elastic, Redis, OpenSearch och stora molnplattformar som Microsoft Azure och Amazon AWS är några av de företag som utökar sina tjänster för att införliva vektorsökning, eftersom de inser att vektorsökning kan förbättra datahanteringen och AI-applikationernas prestanda avsevärt.