随着人工智能行业接近兴趣和发展的顶峰，矢量数据库变得越来越重要，吸引了老牌数据库巨头和后起之秀的关注即将到来的公司。 大型语言模型 (LLM) 和生成人工智能 (GenAI) 通过有效管理非结构化数据（包括文本）的复杂性，使矢量数据库的增长成为可能、照片和视频。这种非预定义的材料风格对于 Postgres 或 MySQL 等传统关系数据库来说很困难，因为它们将结构化数据排列成行和列。为了弥补这一差距，矢量数据库将非结构化数据转换为矢量嵌入，矢量嵌入是维护其关系上下文和语义属性的数据的数字表示。这提高了机器学习应用和人工智能能力。
除了彻底改变数据处理和存储的方式之外，矢量数据库对于提高演讲的理解和情境化也至关重要，这是 OpenAI 的 GPT-4 等 AI 模型的关键特征/gpt-4）。该技术可以根据语义相似性将用户搜索与合适的结果快速匹配，这对于实时应用程序（例如社交网络或电子商务平台上的定制内容推荐）特别有用。此外，通过提供初始训练数据集中不存在的额外上下文信息，矢量搜索技术可以减少法学硕士中出现“幻觉”的可能性。
该领域的新一波投资强调了矢量数据库对于当代人工智能应用的重要性。矢量数据库初创公司，例如 Qdrant ，都获得了大量资金，表明市场对这些技术日益重要的信念。在接受 TechCrunch 采访时， Qdrant 首席执行官 Andre Zayarni 概述了向量数据库通过提供高效且直观的向量嵌入管理方法在处理大数据集方面的关键功能。通过最近一轮 2800 万美元的融资，该公司巩固了其作为增长最快的商业开源初创公司之一的地位。
此外，这个行业不仅仅适合初创公司。知名数据库公司和云服务提供商越来越广泛地提供矢量搜索功能，这表明了行业向专业数据库解决方案发展的更大趋势。 Elastic、Redis、OpenSearch 以及 Microsoft Azure 和 Amazon AWS 等主要云平台都在扩展其服务以纳入矢量搜索，他们意识到矢量搜索可以显着提高数据处理和人工智能应用程序性能。