Vektordatenbank ist eine neue Art von Datenbank für das Zeitalter der KI

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Unternehmen in allen Branchen verstehen zunehmend, dass datengesteuerte Entscheidungsfindung eine Notwendigkeit ist, um jetzt, in den nächsten fünf Jahren, in den nächsten 20 Jahren und darüber hinaus wettbewerbsfähig zu sein. Das Wachstum von Daten – insbesondere das Wachstum von unstrukturierten Daten – ist aus den Charts, und aktuelle Marktforschungen schätzen, dass der globale Markt für datengesteuerte künstliche Intelligenz (KI) „ein durchschnittliches jährliches Wachstum (CAGR) von 39,4 % erreichen wird 422,37 Milliarden US-Dollar bis 2028. Es gibt kein Zurück mehr von der Datenflut und dem KI-Zeitalter, das vor unserer Haustür steht.

Implizit in dieser Realität ist, dass KI die Datenflut auf sinnvolle Weise sortieren und verarbeiten kann, nicht nur für Technologiegiganten wie Alphabet, Meta und Microsoft mit ihren massiven F&E-Operationen und Analysetools. Maßgeschneiderte KIs, sondern für das Medium Unternehmen und sogar KMUs.

Gut konzipierte KI-basierte Anwendungen sichten sehr schnell extrem große Datenmengen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und letztendlich neue Einnahmequellen zu erschließen, wodurch ein echter Geschäftswert geschaffen wird . Aber nichts des Datenwachstums wird ohne den Newcomer wirklich operationalisiert und demokratisiert: Vektordatenbanken. Diese markieren eine neue Kategorie des Datenbankmanagements und einen Paradigmenwechsel für die Nutzung der exponentiellen Mengen ungenutzter unstrukturierter Daten in Objektspeichern. Vektordatenbanken bieten ein verwirrendes neues Leistungsniveau für die Suche insbesondere nach unstrukturierten Daten, können aber auch halbstrukturierte und sogar strukturierte Daten verarbeiten.

Unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos, Audio und Benutzerverhalten passen normalerweise nicht in das relationale Datenbankmodell; es kann nicht einfach in Zeilen- und Spaltenbeziehungen sortiert werden. Extrem zeitaufwändige und willkürliche Methoden zur Verwaltung unstrukturierter Daten laufen oft auf manuelles Daten-Markup hinaus (denken Sie an Tags und Schlüsselwörter auf Videoplattformen).

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Tags können voll von nicht so offensichtlichen Klassifikationen und Beziehungen sein. Manuelles Tagging eignet sich für die herkömmliche lexikalische Suche, bei der Wörter und Zeichenfolgen exakt abgeglichen werden. Aber eine semantische Suche, die die Bedeutung und den Kontext eines Bildes oder anderer unstrukturierter Daten zusammen mit einer Suchanfrage versteht, ist mit manuellen Prozessen nahezu unmöglich.

Geben Sie integrierte Vektoren ein, die auch als integrierte Vektoren, Feature-Vektoren oder einfach integriert bezeichnet werden. Sie sind numerische Werte – Arten von Koordinaten – die Objekte oder Merkmale unstrukturierter Daten darstellen, wie z. B. einen Bestandteil eines Fotos, einen Teil des Einkaufsprofils einer Person, ausgewählte Bilder in einem Video, Geodaten oder alles, was nicht genau passt in eine relationale Datenbanktabelle. Diese Integrationen ermöglichen eine skalierbare „Ähnlichkeitssuche“ in Sekundenbruchteilen. Das bedeutet, nach ähnlichen Artikeln basierend auf den besten Übereinstimmungen zu suchen.

Inkorporationen entstehen im Wesentlichen als rechnerisches Nebenprodukt eines KI-Modells oder genauer gesagt eines Maschinen- oder Deep-Learning-Modells, das mit sehr großen Sätzen hochwertiger Eingabedaten trainiert wurde. Um den Import aufzuteilen...