L'intelligenza artificiale generativa si sta diffondendo in ogni settore, rivoluzionando i flussi di lavoro, ma affinché le strategie di implementazione abbiano successo è necessario avere capacità di gestione dati superiori a quelle tradizionali.
Noel Yuhanna, VP, Principal Analyst di Forrester, spiega che i modelli di IA operano in spazi con un numero elevato di dimensioni e sono pensati per cercare similarità tra i dati. I database tradizionali sono ottimi per gestire dati strutturati ed effettuare ricerche esatte, ma non sono adatti ai carichi di lavoro dell'IA.
Per questo sono stati introdotti i database vettoriali, ovvero database avanzati che consentono di cercare le risorse simili basandosi su punti di dati vicini tra loro (vettori). Questi database vengono usati solitamente per la ricerca visiva, semantica e multimodale: interrogando i vettori vicini, è possibile trovare più facilmente le informazioni di cui il modello ha bisogno.
Sfruttando gli indici di vettori, i modelli di IA possono effettuare ricerche per similarità su larga scala e in tempi brevi, garantendo un livello di performance adeguato alle applicazioni ad alta intensità.
Con l'IA che avanza, i leader tech devono rivedere la propria pianificazione tecnologica e prendere in considerazione i vantaggi di questi database innovativi. Yuhanna sottolinea se l'obiettivo è memorizzare e gestire insiemi di dati complessi generati da provider quali OpenAI o Hugging Face, i database vettoriali sono una scelta praticamente obbligata.
Le imprese possono scegliere tra database vettoriali nativi e vettoriali multimodali: i primi nascono esplicitamente allo scopo di gestire vettori di dati multidimensionali su scala, mentre i secondi stanno cominciando a includere funzionalità vettoriali per supportare le applicazioni di IA. La scelta di uno o dell'altro dipende dall'uso che ne deve fare l'organizzazione.
Man mano che aumenta l'interesse per i modelli che gestiscono dati complessi e con numerose dimensioni, in particolare per applicazioni di IA generativa, i database vettoriali ottengono più importanza per un maggior numero di casi d'uso, sia legati ad applicazioni RAG che non.
I database vettoriali non sono nuovi, ma hanno ottenuto popolarità solo negli ultimi tempi con la diffusione delle applicazioni di IA generativa. Forrester anticipa un aumento di adozione del 200% entro la fine 2024, con sempre più organizzazioni che svilupperanno le proprie applicazioni custom e i vendor che integreranno la ricerca vettoriale nelle proprie soluzioni.
Nei prossimi mesi i casi d'uso continueranno ad aumentare, così come le sfide da affrontare, insieme alle opportunità uniche da cogliere.
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