ฐานข้อมูลแบบเวกเตอร์กำลังเป็นที่นิยมอย่างมาก เมื่อดูจากจำนวนของซุปเปอร์สตาร์ตอัพที่เข้าสู่พื้นที่นี้และนักลงทุนที่มอบเงินทุนเพื่อเก็บเสียงส่วนหนึ่งของพายห์. การเจราะเทศของแบบสมมติสัมพันธ์ใหญ่ (LLMs) และการเคลื่อนไหว AI ให้ผลลัพธ์ (GenAI) ได้สร้างพื้นที่ที่อุดมไปด้วยเทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบเวกเตอร์ให้รุนแรงขึ้น
ในขณะที่ฐานข้อมูลความสัมพันธ์แบบดั้งเดิมเช่น Postgres หรือ MySQL เหมาะกับข้อมูลโครงสร้าง — ชนิดข้อมูลที่กำหรับที่นำมาจัดเก็บเรียบร้อยในแถวและคอลัมน์ — การดำเนินงานไม่ดีเท่าไหร่สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นภาพ วิดีโอ อีเมล โพสต์ของสื่อสังคม และข้อมูลใดที่ไม่ปฏิบัติตามแบบจำลักษณ์ที่อยู่ล่ะเมื่อหายใจข้างลมเกểนนั้น
ฐานข้อมูลแบบเวกเตอร์ก็จัดเก็บและดำเนินงานข้อมูลในรูปแบบของสิ่งซึ่งถูกตัดเป็นเวกเตอร์ที่แปลงข้อความ เอกสาร ภาพ และข้อมูลอื่นๆ เป็นการแทนเลขซึ่งจับความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลที่แตกต่างออกไป สิํ้ นให้ดีแล้วสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่ฐานข้อมูลมีข้อมูลทุกแทบัยแนวทางโดยว่าข้อมูลแต่ละรายการมีความเกี่ยวข้องกันอย่างไร จึงทำให้เข้าถึงข้อมูลที่เป็นอย่างชันอย่างเร้วมองหาข้อมูลที่คล้ายกันโดยมีความหมายได้ง่ายขึ้น
สิ่้นวารนี้จะเป็นเป็นประโยชน์อย่างใหญ่สำหรับ LLMs เช่น GPT-4 ของ OpenAI เนื่องจาก มันช่วยให้แชตบอท AI เข้าใจบรรยากาศของการสนทนาได้มีการวิเคราะห์การสนทนาที่คล้ายกับการสนทนาที่เกี่ยวกับก่อนหน้า การค้นหาแบบเวกเตอร์ยังมีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคทของเรียลไทม เช่รือหรือแอปพลิฟ่าสื่อโซเชียล เนื่้อหาเยคอเมนต์ หรือแอปพลิเคชั่นโอ ในสภาพเรียล จึงสามารถดูที่ แอร์ฉันธนัทศรี ดราCEO aสำหรับเรียมเล่ำถอนไอด้
