다음 세대 AI 응용프로그램의 급증: 대형 언어 모델 및 생성 AI의 빠른 확장은 혁신적인 벡터 데이터베이스 기술의 길을 열고 있습니다. 기존의 구조화된 데이터를 효과적으로 처리하는데 뛰어난 전통적인 데이터베이스와 달리, 벡터 데이터베이스는 이미지, 비디오 및 소셜 미디어 콘텐츠와 같은 비구조화된 데이터의 복잡성을 다루는 데 뛰어난 솔루션으로 등장했습니다.
벡터 데이터베이스가 AI에 어떤 기회를 제공하는가: 이러한 데이터베이스는 벡터 임베딩을 활용하여 다양한 형태의 데이터를 숫자 형식으로 변환하여 데이터 포인트 간의 의미와 상호 연결을 명료하게 보여줍니다. 이러한 공간 데이터 저장 방식은 머신 러닝에서 큰 이점을 제공하며, 특히 AI 모델의 문맥 이해력을 향상시켜줍니다. 소셜 미디어나 전자 상거래 플랫폼의 콘텐츠 추천 엔진과 같은 실시간 기능이 필요한 응용프로그램도 벡터 데이터베이스에서 혜택을 받습니다. 이 기술은 사용자 검색 기록을 기반으로 빠르게 관련 항목을 찾아내는 능력이 탁월합니다.
Qdrant와 산업 성장: 벡터 데이터베이스에 대한 수요를 증명하는 것은 Qdrant의 최근 성공적인 투자 라운드입니다. 이는 가장 빠르게 성장하는 상용 오픈 소스 스타트업 중 하나로서 회사의 입지를 반영합니다. Vespa, Weaviate, Pinecone, Chroma와 같은 다수의 스타트업이 고유한 벡터 솔루션을 위한 상당한 자금을 확보하는 등 산업 전반에서 이러한 추세가 지속되고 있습니다.
복잡한 데이터를 실행 가능한 통찰로 변환하는 스타트업: Superlinked와 Lantern과 같은 산업 신규 기업들은 복잡한 데이터 세트를 유용한 벡터 임베딩으로 변환하는 플랫폼을 제공하여 시장을 풍요롭게하고 있습니다. 또 다른 프로그램 Marqo는 포괄적인 벡터 도구에 대한 상당한 자금 지원을 확보하면서 벡터 생성, 저장 및 검색을 함께 제공하는 간소화된 솔루션을 제공합니다.
기본 대비 변형된 솔루션: 기존의 데이터베이스 및 클라우드 서비스 제공 업체들이 벡터 검색 기능을 통합함에 따라 시장은 JSON 및 문서 데이터베이스의 급부상 때와 유사한 변화를 경험하고 있습니다. 그러나 Qdrant와 같은 회사들은 전용 벡터 기반 접근 방식이 신속성, 안전성 및 확장성을 제공해 벡터 데이터 생태계의 성장 속도에 따라 유지될 것이라고 자신합니다.
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