Cơ sở dữ liệu vectơ ngày càng trở nên quan trọng hơn khi ngành AI đạt đến đỉnh cao được quan tâm và phát triển, thu hút sự chú ý của cả những gã khổng lồ về cơ sở dữ liệu lâu đời cũng như các công ty mới nổi các công ty sắp tới. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và trí tuệ nhân tạo tổng quát (GenAI) đã giúp cơ sở dữ liệu vectơ phát triển bằng cách quản lý hiệu quả độ phức tạp của dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm cả văn bản, ảnh và video. Kiểu tài liệu không được xác định trước này gây khó khăn cho các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống như Postgres hoặc MySQL, vốn sắp xếp dữ liệu có cấu trúc thành các hàng và cột. Để thu hẹp khoảng cách này, cơ sở dữ liệu vectơ chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành các phần nhúng vectơ, là các biểu diễn số của dữ liệu nhằm duy trì bối cảnh quan hệ và các thuộc tính ngữ nghĩa của nó. Điều này cải thiện các ứng dụng học máy và khả năng trí tuệ nhân tạo.
Ngoài việc thay đổi hoàn toàn cách xử lý và lưu trữ dữ liệu, cơ sở dữ liệu vectơ còn cần thiết để cải thiện khả năng hiểu và bối cảnh hóa các cuộc đàm phán, đây là tính năng chính của các mô hình AI như OpenAI's GPT-4. Kỹ thuật này có thể nhanh chóng khớp các tìm kiếm của người dùng với kết quả phù hợp dựa trên sự tương đồng về ngữ nghĩa, đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng thời gian thực như đề xuất nội dung phù hợp trên mạng xã hội hoặc nền tảng thương mại điện tử. Hơn nữa, bằng cách cung cấp thêm thông tin theo ngữ cảnh không có trong tập dữ liệu huấn luyện ban đầu, công nghệ tìm kiếm vectơ có thể làm giảm khả năng xảy ra "ảo giác" trong LLM.
Làn sóng đầu tư mới vào lĩnh vực này nhấn mạnh tầm quan trọng của cơ sở dữ liệu vectơ đối với các ứng dụng AI hiện đại. Các phần khởi động cơ sở dữ liệu vectơ, như Qdrant, đã nhận được rất nhiều tiền, cho thấy niềm tin của thị trường vào tầm quan trọng ngày càng tăng của những công nghệ này. Trong cuộc phỏng vấn với TechCrunch, Andre Zayarni, Giám đốc điều hành của Qdrant, đã phác thảo vai trò quan trọng của cơ sở dữ liệu vectơ chức năng trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn bằng cách đưa ra một phương pháp quản lý nhúng vectơ hiệu quả và trực quan. Với vòng gây quỹ trị giá 28 triệu USD gần đây, công ty đã củng cố vị thế của mình như một trong những công ty khởi nghiệp nguồn mở thương mại phát triển nhanh nhất.
Hơn nữa, ngành này không chỉ dành cho những người khởi nghiệp. Khả năng tìm kiếm vectơ đang trở nên phổ biến rộng rãi hơn từ các công ty cơ sở dữ liệu nổi tiếng và nhà cung cấp dịch vụ đám mây, điều này cho thấy xu hướng ngành ngày càng lớn hơn đối với các giải pháp cơ sở dữ liệu chuyên dụng. Elastic, Redis, OpenSearch và các nền tảng đám mây lớn như Microsoft Azure và Amazon AWS là một trong những công ty đang mở rộng dịch vụ của mình để kết hợp tìm kiếm vectơ, nhận ra rằng tìm kiếm vectơ có thể cải thiện đáng kể việc xử lý dữ liệu và hiệu suất ứng dụng AI.