Yapay zeka endüstrisi ilginin ve gelişimin zirvesine yaklaştıkça Vektör veritabanları giderek daha önemli hale geliyor ve hem yerleşik veritabanı devlerinin hem de üst düzey şirketlerin dikkatini çekiyor. gelen şirketler. Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve üretken yapay zeka (GenAI), metinler de dahil olmak üzere yapılandırılmamış verilerin karmaşıklığını etkili bir şekilde yöneterek vektör veritabanlarının büyümesini mümkün kıldı, fotoğraflar ve videolar. Bu önceden tanımlanmamış malzeme stili, Postgres veya MySQL gibi yapılandırılmış verileri satırlar ve sütunlar halinde düzenleyen geleneksel ilişkisel veritabanları için zordur. Bu boşluğu kapatmak için vektör veritabanları, yapılandırılmamış verileri, ilişkisel bağlamlarını ve anlamsal özelliklerini koruyan verilerin sayısal temsilleri olan vektör yerleştirmelere dönüştürür. Bu, makine öğrenimi uygulamalarını ve yapay zeka yeteneklerini geliştirir.
Vektör veritabanları, verilerin işlenme ve saklanma şeklini tamamen değiştirmenin yanı sıra, OpenAI'nin GPT-4'ü gibi yapay zeka modellerinin önemli bir özelliği olan konuşmaların anlaşılmasını ve bağlamsallaştırılmasını geliştirmek için de gereklidir. /gpt-4). Bu teknik, kullanıcı aramalarını semantik benzerliğe dayalı olarak uygun sonuçlarla hızlı bir şekilde eşleştirebilir; bu, özellikle sosyal ağlar veya e-ticaret platformlarındaki özel içerik önerileri gibi gerçek zamanlı uygulamalar için kullanışlıdır. Ayrıca, başlangıç eğitim veri setlerinde bulunmayan ekstra bağlamsal bilgiler sağlayarak, vektör arama teknolojisi LLM'lerde "halüsinasyon" olasılığını azaltabilir.
Bu alandaki yeni yatırım dalgası, vektör veritabanlarının çağdaş yapay zeka uygulamaları için ne kadar önemli olduğunu vurguluyor. Qdrant, çok para almışlar, bu da pazarın bu teknolojilerin artan önemine olan inancını gösteriyor. TechCrunch ile yapılan bir röportajda), Qdrant CEO'su Andre Zayarni, vektör yerleştirmelerini yönetmek için üretken ve sezgisel bir yöntem sunarak, büyük veri kümelerinin işlenmesinde kritik işlev vektörü veritabanlarının oynadığı rolün ana hatlarını çizdi. Son 28 milyon dolarlık bağış toplama turuyla şirket, en hızlı büyüyen ticari açık kaynaklı girişimlerden biri olarak konumunu sağlamlaştırdı.
Üstelik sektör sadece startuplara yönelik değil. Vektör arama yetenekleri, tanınmış veritabanı şirketleri ve bulut hizmeti sağlayıcıları tarafından daha yaygın olarak kullanılabilir hale geliyor; bu da, uzman veritabanı çözümlerine yönelik daha büyük bir endüstri eğilimine işaret ediyor. Elastic, Redis, OpenSearch ile Microsoft Azure ve Amazon AWS gibi büyük bulut platformları, vektör aramayı içerecek şekilde hizmetlerini genişleten şirketler arasında yer alıyor ve vektör aramanın veri işlemeyi ve yapay zeka uygulama performansını önemli ölçüde artırabileceğini fark ediyor.