Vespa.AI спонсировал этот пост.
GigaOm только что выпустила свой последний радар для векторных баз данных, уже в третьем издании. В отчете оцениваются 17 ведущих коммерческих решений с открытым исходным кодом, использующих структурированную структуру GigaOm, включая возможности ставок, ключевые функции, новые сильные стороны и более широкие бизнес-критерии.
Предыдущие выпуски публиковались в виде отчетов Sonar — формата, который GigaOm использует для технологий, которые все еще находятся на ранней стадии исследования. Переход к формату Radar знаменует собой значительный сдвиг: векторные базы данных вышли за рамки экспериментов и теперь применяются в основных производственных средах.
Благодаря генеративному ИИ векторный поиск стал основной частью корпоративных стеков ИИ. Крупнейшие поставщики средств управления данными, включая Oracle, IBM, Microsoft и другие, добавили векторные возможности в свои платформы. В то же время векторные чистые игры продолжают раздвигать границы производительности поиска, мультимодальности и релевантности. Радар GigaOm фиксирует эту быструю эволюцию в обеих категориях.
Из отчета становится ясно, что возникают отдельные сегменты покупателей. С одной стороны, крупные предприятия расширяют свои существующие платформы данных векторными функциями для поддержки проектов раннего поиска с расширенной генерацией (RAG), семантического поиска или обоснования больших языковых моделей (LLM) с помощью внутренних знаний.
Эти решения прекрасно вписываются в устоявшиеся экосистемы и обеспечивают надежное управление и соблюдение требований. Для ИТ-директоров, которые хотят оставаться на связи со своими нынешними поставщиками, они являются практическим выбором для случаев использования GenAI, ориентированных на сотрудников, когда производительность и точность не должны достигать уровня производственного уровня.
На другом конце спектра находится категория, которую я бы назвал поисковыми платформами искусственного интеллекта — системами, созданными для приложений, ориентированных на клиентов, где поиск, ранжирование и извлечение являются основой опыта использования продукта. Подумайте о диалоговом поиске в стиле Perplexity, рекомендациях в масштабах Spotify или масштабной персонализации.
Эти платформы выходят за рамки векторного поиска, сочетая поиск со встроенными конвейерами ранжирования, мультимодальным поиском, выводом модели и распределенным выполнением. В сценариях, где точность, задержка и масштаб имеют решающее значение, этот класс систем имеет важное значение. Vespa — один из примеров платформы такого типа.
Между этими двумя концами рынка находятся векторные чистые компании, в том числе Pinecone, Weaviate и Milvus. Эти платформы незаменимы, когда команды хотят действовать быстро. Большинство из них предлагают бессерверные решения или возможности SaaS с минимальными трудностями — разверните конечную точку, встройте контент, протестируйте прототип RAG и сразу же увидите результаты.
Они отлично подходят для пилотов, экспериментов и использования в ведомствах. Но по мере того, как проекты развиваются, а рабочие нагрузки становятся более сложными или ориентированными на клиента, многие команды сталкиваются с проблемами: интеграция внешних конвейеров ранжирования, настройка гибридного поиска, управление мультимодальностью или надежное масштабирование при более высоких нагрузках запросов. Эти проблемы не умаляют их ценности для пилотных проектов, но помогают объяснить, почему некоторые организации перерастают чисто векторные базы данных при переходе к полноценному производству.
Во всех сегментах выделяется одна тема: одного векторного хранилища недостаточно. Эффективные приложения ИИ все чаще полагаются на гибридный поиск, расширенное ранжирование, мультимодальные внедрения и методы, которые интегрируют векторный поиск с более широким контекстом. Эти тенденции, а также стоящие за ними технические соображения подробно рассматриваются в полной версии GigaOm Radar.
Что дальше?
Генеративный искусственный интеллект меняет как качество обслуживания клиентов, так и рабочие процессы сотрудников. Теперь работники ожидают, что интуитивно понятные инструменты на базе искусственного интеллекта, которые они используют дома, будут доступны на работе. Но предоставление точных и надежных ответов в масштабе по фрагментированным корпоративным данным остается реальной проблемой.
Основные платформы данных, такие как Snowflake, Redshift, Oracle и PostgreSQL, добавили базовые векторные возможности, что делает их «достаточно хорошими» для внутреннего поиска GenAI, где задержка и точность менее строгие.
Между тем, расширенные сценарии взаимодействия с клиентами, поддерживающие глубокие исследования, интерактивных помощников, персонализацию и большие неструктурированные пространства поиска, требуют гораздо большего: интегрированного ранжирования, поиска с низкой задержкой, мультимодальной поддержки и крупномасштабной производительности. Именно здесь в игру вступают поисковые платформы с искусственным интеллектом.
В этом ландшафте чисто векторные игры рискуют оказаться посередине — им бросают вызов платформы данных на нижнем уровне и интегрированные поисковые платформы искусственного интеллекта на верхнем уровне. Рынок быстро взрослеет, и покупателям становится все яснее, какая архитектурная категория соответствует какому варианту использования.
В совокупности эти тенденции подчеркивают, насколько быстро развивается векторный ландшафт и почему новейший радар GigaOm является таким полезным ресурсом. В отчете представлено структурированное, независимое от поставщика представление о том, где каждое решение подходит сегодня, какие возможности наиболее важны и как это пространство может развиваться в течение следующих 12–18 месяцев.
Экспериментируете ли вы с ранними прототипами RAG, расширяете существующие корпоративные платформы данных или создаете приложения искусственного интеллекта, ориентированные на поиск, Radar предлагает обоснованную структуру, которая поможет командам принимать более обоснованные решения. Я призываю всех, кто изучает эту тему, ознакомиться с полным отчетом для более глубокой и всесторонней оценки.
Вы можете скачать копию отчета здесь.
Vespa.AI — это платформа для создания приложений на базе искусственного интеллекта для поиска, рекомендаций, персонализации и RAG. Он обрабатывает большие объемы данных и высокую частоту запросов, предлагая эффективное управление данными, выводами и логикой. Доступен как управляемый сервис, так и с открытым исходным кодом. Узнайте больше Последние новости с Vespa.AI ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Тим Янг возглавляет отдел маркетинга в Vespa.AI, используя свой технический опыт для реализации стратегий, основанных на данных. Он начал свою карьеру в области крупномасштабного управления данными для таких предприятий, как British Telecom, T-Mobile, Shell, British Airways и Ford. Тим занимал ключевые должности в сфере маркетинга… Подробнее от Тима Янга
