1. Las bases de datos vectoriales están ganando popularidad debido al aumento de grandes modelos de lenguaje y movimientos generativos de IA.
2. Las bases de datos vectoriales almacenan y procesan datos en forma de incrustaciones de vectores, lo que facilita la recuperación de datos semánticamente similares para aplicaciones de aprendizaje automático.
3. Empresas emergentes como Qdrant, Marqo y Superlinked están capitalizando el crecimiento de las tecnologías de bases de datos vectoriales al proporcionar soluciones especializadas para capacidades de búsqueda de vectores eficientes y convenientes.
El auge de las bases de datos vectoriales está impulsado por la creciente popularidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y el movimiento de IA generativa, que han creado una demanda de tecnologías que puedan almacenar y procesar datos no estructurados de manera eficiente. Las bases de datos relacionales tradicionales como Postgres o MySQL no son adecuadas para datos no estructurados como imágenes, vídeos y publicaciones en redes sociales. Las bases de datos vectoriales almacenan datos como incrustaciones de vectores, lo que permite una recuperación más sencilla de datos semánticamente similares y reduce las “alucinaciones” en las aplicaciones LLM.
La búsqueda vectorial es crucial para aplicaciones en tiempo real como recomendaciones de contenido y chatbots, ya que mejora su comprensión del contexto mediante el análisis de interacciones previas. Empresas emergentes como Qdrant y Marqo han recaudado importantes fondos para sus ofertas de bases de datos vectoriales, lo que refleja el creciente interés en esta tecnología. Empresas como Elastic, Redis y Oracle también están incorporando capacidades de búsqueda vectorial en sus bases de datos existentes para satisfacer las necesidades cambiantes de las empresas.
Si bien las bases de datos vectoriales especializadas sobresalen en tareas específicas, las bases de datos de propósito general se están adaptando agregando funcionalidad de búsqueda vectorial. El futuro de la innovación de las bases de datos puede implicar un enfoque híbrido, en el que algunas empresas se apeguen a sus soluciones actuales y otras opten por bases de datos vectoriales dedicadas. Qdrant y Marqo se están posicionando como líderes en el espacio de las bases de datos vectoriales, enfocándose en capacidades avanzadas de búsqueda de vectores para satisfacer la creciente demanda de procesamiento de datos eficiente en la era de la IA y el aprendizaje automático.
