رشد پایگاه داده برداری ، با ورود استارتاپ‌های جدید به این حوزه و سرمایه گذارانی که به دنبال سهمی از این بازار جذاب هستند، به سرعت در حال گسترش است.
گسترش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد (GenAI) بستری مناسب برای رشد فناوری‌های مرتبط با پایگاه‌های داده برداری فراهم کرده است.
در حالی که پایگاه‌های داده سنتی مانند Postgres یا MySQL برای داده‌های ساختار یافته مانند اعداد و متون کوتاه بهینه هستند، این روش برای داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، ویدیوها، پست‌های ایمیل و شبکه‌های اجتماعی کارایی کمتری دارد.
پایگاه داده برداری داده‌ها را به صورت بردارهای جاسازی شده، ذخیره و پردازش می‌کنند. این بردارها نمایش‌های عددی از متن، تصاویر و سایر داده‌ها هستند که معنا و ارتباطات بین داده‌ها را نشان می‌دهند.
این قابلیت به ویژه برای مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT-4 مفید است؛ زیرا به چت بات‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا با تحلیل مکالمات گذشته، متن را بهتر درک کنند.
همچنین، جستجوی برداری برای برنامه‌هایی که به داده‌های همزمان نیاز دارند، مانند پیشنهاد محتوا در شبکه‌های اجتماعی یا برنامه‌های تجارت الکترونیک، بسیار کاربردی است. این فناوری به سرعت اطلاعات مشابهی را بر اساس آنچه کاربر جستجو کرده، پیدا می‌کند.
علاوه بر این، جستجوی برداری می‌تواند توهمات مدل‌های هوش مصنوعی را کاهش دهد، زیرا اطلاعات اضافی که ممکن است در داده‌های اصلی موجود نبوده باشد، در اختیار آن‌ها قرار می‌گیرد.
پایگاه‌های داده برداری چگونه تحول جدیدی در مدیریت داده‌های نامرتب و بی‌ساختار ایجاد می‌کنند؟
در دوران رشد چشم‌گیر فناوری‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ، پایگاه‌های داده برداری به یکی از اجزای کلیدی اکوسیستم داده تبدیل شده‌اند.
این پایگاه‌ها به دلیل توانایی ذخیره سازی داده‌ها به صورت بردارهای عددی و پردازش سریع اطلاعات مشابه، به ویژه برای داده‌های نامرتب و بدون ساختار مانند تصاویر، ویدئوها، و متن، محبوبیت بالایی پیدا کرده‌اند.
یکی از دلایل اصلی این رشد، نیاز به پردازش سریع و دقیق داده‌ها برای مدل‌های زبانی بزرگ و یادگیری ماشین است. پایگاه‌های داده سنتی همچون Postgres و MySQL برای داده‌های ساختار یافته مناسب‌اند.
اما در مواجهه با داده‌های پیچیده، مثل محتوای تولید شده توسط کاربران شبکه‌های اجتماعی یا موتورهای جستجو، کارایی لازم را ندارند. در مقابل، پایگاه‌های داده برداری با تکیه بر روش‌های جستجوی برداری (مانند جستجوی مشابهت برداری) قادر به یافتن اطلاعات مرتبط با سرعت بالا هستند.
مطالب مرتبط : تأثیر هوش مصنوعی مولد در خرده فروشی آمازون
رشد استارتاپ‌های پایگاه داده برداری و واکنش غول‌های این حوزه
با توجه به افزایش تقاضا، استارتاپ‌هایی مانند Qdrant، Vespa، Weaviate، Pinecone و Chroma توانسته‌اند سرمایه‌های کلانی جذب کنند. علاوه بر استارتاپ‌ها، شرکت‌های بزرگ پایگاه داده مانند Elastic، Redis و MongoDB نیز قابلیت‌های جستجوی برداری را به محصولات خود اضافه کرده‌اند.
این موضوع به کاربران امکان می‌دهد که از جستجوی برداری در کنار پایگاه‌های داده موجود خود استفاده کنند، در حالی که استارتاپ‌های تخصصی مانند Qdrant بر ارائه راه‌حل‌های بومی با سرعت و مقیاس بهتر تمرکز دارند.
نمونه‌هایی از موفقیت شرکت‌ها با پایگاه‌های برداری
HumanSignal ، با استفاده از پایگاه داده Milvus و سرویس‌های ابری AWS توانست فرآیندهای برچسب گذاری داده‌های پزشکی را بهبود ببخشد. استفاده از Milvus برای کشف و انتخاب داده‌های پزشکی نامرتب به طور قابل توجهی سرعت این فرآیند را افزایش داده و منجر به تولید مجموعه‌های آموزشی بهتر و دقیق‌تر برای مدل‌های هوش مصنوعی شد.
همچنین VIPSHOP، یکی از بزرگ‌ترین خرده‌فروشی‌های آنلاین چین، توانست با بهره‌گیری از Milvus عملکرد سیستم توصیه‌گر خود را بهبود بخشد و هزینه‌های نگهداری سیستم‌های جستجو را کاهش دهد. این شرکت توانست زمان پاسخ دهی به جستجوها را تا ۱۰ برابر سریع‌تر کند، که این موضوع تجربه کاربری را به‌طور چشمگیری بهبود بخشید.
گسترش استفاده از پایگاه‌های برداری در ابرها
با توجه به رشد پایگاه داده برداری، بسیاری از ارائه دهندگان خدمات ابری مانند AWS، Google Cloud و Microsoft Azure، قابلیت‌های برداری را به خدمات خود اضافه کرده‌اند. این حرکت به کاربران امکان می‌دهد تا بدون نیاز به پیاده‌سازی پیچیده، از قدرت پردازش برداری در مقیاس بزرگ بهره‌مند شوند.
شرکت‌هایی مثل Zilliz نیز از این قابلیت‌ها استفاده کرده و خدمات برداری خود را بر بستر این ابرها ارائه می‌دهند که این موضوع به گستردگی و مقیاس پذیری پایگاه‌های برداری کمک شایانی کرده است.
در سال ۲۰۲۴، استفاده از ابزارهای جدیدی مانند جستجوی برداری محدوده (Range Search) و قابلیت‌های بهینه سازی شده‌ای چون Cosine Similarity به کاربران کمک می‌کند تا داده‌های خود را با کارایی و سرعت بیشتری مدیریت کنند و از بهینه سازی فرآیندهای داده کاوی خود بهره‌مند شوند.
نتیجه‌گیری
رشد پایگاه داده برداری به وضوح نشان دهنده نیازهای جدید در دوران اوج گیری هوش مصنوعی است . این پایگاه‌ها با توانایی ذخیره و جستجوی داده‌های پیچیده، همچنان به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی توسعه هوش مصنوعی باقی خواهند ماند.
پایگاه‌های داده برداری، به ویژه با رشد هوش مصنوعی و برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی، نقش کلیدی در پردازش داده‌های غیر ساختار یافته و پیچیده ایفا خواهند کرد.
