Векторні бази даних стають дедалі важливішими, оскільки індустрія ШІ наближається до піку інтересу та розвитку, привертаючи увагу як визнаних гігантів баз даних, так і перспективних наступні компанії. Великі мовні моделі (LLM) і генеративний штучний інтелект (GenAI) уможливили зростання векторних баз даних завдяки ефективному керуванню складністю неструктурованих даних, зокрема текстів, фотографії та відео. Цей невизначений стиль матеріалу складний для традиційних реляційних баз даних, таких як Postgres або MySQL, які впорядковують структуровані дані в рядки та стовпці. Щоб усунути цю прогалину, векторні бази даних перетворюють неструктуровані дані у векторні вбудовування, які є числовими представленнями даних, які зберігають їхні реляційні контексти та семантичні властивості. Це покращує програми машинного навчання та можливості штучного інтелекту.
Окрім повної зміни способу обробки та зберігання даних, векторні бази даних необхідні для покращення розуміння та контекстуалізації розмов, що є ключовою особливістю моделей ШІ, таких як GPT-4 OpenAI. /gpt-4). Ця техніка може швидко зіставляти пошукові запити користувачів із відповідними результатами на основі семантичної подібності, що особливо корисно для додатків у реальному часі, таких як персоналізовані рекомендації вмісту в соціальних мережах або платформах електронної комерції. Крім того, надаючи додаткову контекстну інформацію, якої немає в наборах початкових навчальних даних, технологія векторного пошуку може зменшити ймовірність «галюцинацій» у LLM.
Нова хвиля інвестицій у цій сфері підкреслює, наскільки важливі векторні бази даних для сучасних додатків ШІ. Стартапи векторних баз даних, наприклад Qdrant, отримали багато грошей, що свідчить про віру ринку у зростаючу важливість цих технологій. В інтерв’ю TechCrunch, Андре Заярні, генеральний директор Qdrant, окреслив критичні функції векторних баз даних у обробці великих наборів даних, пропонуючи продуктивний та інтуїтивно зрозумілий метод керування вбудованими векторами. Завдяки недавньому раунду збору коштів у розмірі 28 мільйонів доларів компанія зміцнила свій статус одного з найбільш швидкозростаючих комерційних стартапів з відкритим кодом.
Крім того, галузь не лише для стартапів. Можливості векторного пошуку стають все більш доступними від відомих компаній, що працюють з базами даних, і постачальників хмарних послуг, що вказує на більш широку галузеву тенденцію до спеціалізованих рішень для баз даних. Elastic, Redis, OpenSearch і великі хмарні платформи, такі як Microsoft Azure та Amazon AWS, є одними з компаній, які розширюють свої послуги, щоб включити векторний пошук, усвідомлюючи, що векторний пошук може значно покращити обробку даних і продуктивність додатків ШІ.