Наша компания сосредоточила внимание на векторных базах данных примерно с 2018 года. В то время концепция базы данных векторов не получила широкого распространения. Наш генеральный директор вопреки всему утверждал, что эта область имеет огромный потенциал, поскольку она полностью соответствует нашему видению. Наша компания готова создать инфраструктурный продукт, который сможет обрабатывать неструктурированные данные в облаке. После обширных исследований мы поняли, что векторный поиск может стать ключом к обработке семантики и информации неструктурированных данных в будущем.
Еще одним важным фактором является то, что векторные базы данных существенно отличаются от моделей. Мы давно осознали, что обработка неструктурированных данных требует использования искусственного интеллекта и поддержки моделей. Однако производительность моделей того времени была ограничена по сравнению с сегодняшними большими моделями, такими как ChatGPT.
Если мы начинающей компании сосредоточимся на развитии модельных направлений, нам может быть сложно добиться того, чем мы являемся сегодня, и выпускать отличные продукты, такие как ChatGPT. Поэтому мы решили сосредоточиться на инфраструктуре. Учитывая, что все члены нашей команды имеют опыт работы в инфраструктуре, мы представили инфраструктурный продукт, который мог бы эффективно поддерживать обработку многомерных данных, то есть концепцию векторной базы данных.
Мы разрабатываем этот продукт с 2019 года. В то время мы привлекли к себе много внимания, хотя в то время пользователи сообщества были в основном сосредоточены на традиционных сценариях применения, таких как поиск изображений и роботы, отвечающие на вопросы в области НЛП. До прошлого года, с появлением крупномасштабных моделей, сценарии использования и потребности пользователей баз данных претерпели серьезные изменения, что также привело к росту спроса на векторные базы данных. Это явление показывает, что первые сценарии применения баз данных развиваются, и спрос пользователей на возможности также существенно изменился.