Реляционные базы данных служили нам долгое время, но они имеют ограничения, когда дело доходит до работы с неструктурированными данными, такими как текст, изображения и голос, которые составляют большинство данных, генерируемых сегодня, пишет на портале The New Stack Джанакирам МСВ, главный аналитик Janakiram & Associates и адъюнкт-преподаватель Международного института информационных технологий (IIIT). Языковые модели, в частности большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4 и LLaMa, играют ключевую роль в формировании будущего управления данными, в частности, стимулируя внедрение нового типа баз данных, называемых векторными. LLM используются для получения информации из огромных массивов данных, и они вносят изменения в парадигму хранения, управления и извлечения данных. Ниже мы рассмотрим связь между LLM и векторными базами данных, а также то, как последние становятся ключевыми компонентами стека корпоративного генеративного ИИ. Отход от традиционных баз данных Традиционные базы данных, такие как реляционные (РСУБД), служили нам долгое время, но потребность в эффективной обработке многомерных данных вызывает значительный сдвиг в сторону векторных баз данных, типа базы данных NoSQL, предназначенной для эффективной обработки больших и сложных данных. Что такое векторная база данных Векторные базы данных специально разработаны для хранения и управления многомерными данными, такими как векторы. Вектор — это массив чисел, и в контексте генеративного ИИ он может ... читать далее.
