Bazy danych wektorowych zyskują na popularności
W ostatnich latach, wraz z rosnącą popularnością modeli językowych oraz ruchu AI generatywnego (GenAI), technologie baz danych wektorowych znacząco zyskały na znaczeniu. Start-upy specjalizujące się w przeszukiwaniu wektorowym przyciągają zarówno nowych inwestorów, jak i uwagę gigantów branży baz danych.
Różnice między bazami danych relacyjnymi a wektorowymi
Tradycyjne relacyjne bazy danych, takie jak Postgres czy MySQL, są idealne do przechowywania uporządkowanych danych, ale mają problemy z nieustrukturyzowanymi danymi – takimi jak obrazy, wideo, e-maile czy posty na mediach społecznościowych. W przeciwieństwie do nich, bazy danych wektorowych używają osadzeń wektorowych do przechowywania danych, co pozwala na numeryczne reprezentowanie tekstów, dokumentów czy obrazów, zachowując przy tym ich znaczenie i relacje.
Zastosowanie w uczeniu maszynowym
Takie rozwiązania są niezastąpione w uczeniu maszynowym, gdzie baza danych wektorowych pozwala na łatwe odnajdywanie semantycznie podobnych danych. Jest to szczególnie przydatne dla modeli językowych, takich jak GPT-4 od OpenAI, które mogą lepiej rozumieć kontekst konwersacji przez analizę podobnych wcześniejszych rozmów.
Przeszukiwanie wektorowe w aplikacjach
Funkcje przeszukiwania wektorowego są również używane w aplikacjach w czasie rzeczywistym, na przykład w rekomendacjach kontentu na portalach społecznościowych czy w aplikacjach e-commerce, gdzie system może szybko znajdować przedmioty podobne do tych, które użytkownik już przeszukał.
Dynamiczny rozwój start-upów
W styczniu tego roku, Qdrant – startup specjalizujący się w przeszukiwaniu wektorowym, zgromadził 28 milionów dolarów inwestycji, co świadczy o jego dynamicznym rozwoju. Inne firmy jak Vespa, Weaviate, Pinecone, czy Chroma, również zebrały znaczne sumy na rozwój technologii wektorowych.
Nowe inwestycje i projekty
Dodatkowo, w ostatnich miesiącach, Index Ventures zainwestował 9,5 miliona dolarów w Superlinked, a Y Combinator zaprezentował nową grupę start-upów, w tym Lantern, oferujący usługę wektorowego przeszukiwania dla Postgres. Marqo, z kolei, po swojej rundzie inwestycyjnej, kontynuuje rozwój narzędzi do generowania, przechowywania i odzyskiwania danych wektorowych, wszystko dostępne przez jedno API.
Przyszłość baz danych wektorowych
Podejście do baz danych wektorowych zmienia się – podobnie jak dekadę temu zmieniły się podejścia do baz danych dokumentów w odpowiedzi na potrzeby aplikacji internetowych. Obecnie, zarówno dedykowane bazy danych wektorowe, jak i te ogólnego przeznaczenia, które zaczynają wdrażać funkcje wektorowe, znajdują swoje zastosowanie w różnorodnych scenariuszach. To wskazuje na rosnącą rolę tych technologii w świecie nowoczesnych aplikacji AI.
