组织必须挑升参加时期和资源到AI和向量数据库时期。
译自VectorDatabases:TheFoundationofAIAgentInnovation，作家AndreZayarni。
改日数年，向量数据库的增长势头涓滴莫得减轻的迹象，Forrester瞻望，到2026年，大无数组织齐将在分娩环境中使用向量数据库。关联词，向量数据库特别靠近的挑战将发生庞大变化，尤其是在大领域使用的情况下。如今，这在向量数据库在企业经受AI智能体中所饰演的变装中尤为彰着。
麦肯锡觉得，向量数据库将成为构建AI智能体（“生成式AI的下一个前沿”）的要害。“咱们正在从基于学问的、由生成式AI驱动的器具——举例，回话问题和生成履行的聊天机器东说念主——转向由生成式AI提拔的‘智能体’，这些智能体使用基础模子在数字寰球中实践复杂的多要领责任经由。简而言之，这项时期正在从想想转向行为，”最近的一篇麦肯锡季刊著述指出。
德勤瞻望，2025年将有25%使用生成式AI的企业部署AI智能体，到2027年这一比例将增长到50%。“天然早期经受者将靠近复杂性和挑战，但这一愿景足以促使组织积极弃取措施，为改日的经受作念好准备，”德勤全球2025年瞻望论说生成式AI：为时期、媒体和电信领域的变革性改日铺平说念路指出。“这一发展将使AI智能体大致处理更等闲的哄骗，为企业提供难得的器具，以教会学问型职工的分娩力和多样责任经由的后果。”
天然传统数据库不错提拔AI哄骗，但它们枯竭高效处理海量多模态非结构化数据的专用架构——尤其是在及时处理方面。原生向量数据库很是相宜定制智能AI所需的接洽且落魄文感知的响应。
举例，在很多传统哄骗中，用户发送央求并凭据有限的结构化数据获取谜底。智能体在决策方面则大相径庭，它们基于很多要领中的多样输入，使用多样数据类型。举例，在医疗保健领域，AI智能体可能会详细最新的X光图像、医师条记、实验室肃除、商接洽文等，当作临床环境中的助手，ag百家乐苹果app与东说念主类知奋勉协同责任，并在数据演变时退换冷落。在旅游业中，AI智能体不错使用来自外交媒体帖子、相片、视频、旅游指南、新闻源和天气论说的及时数据来制定个性化行程。
可能性是无穷的，但信任是任何AI智能体收效的共同成分。向量数据库充任这些智能体的操心，竣事自妥当学习、及时决策、智能体之间的合作以及落魄文精度。
QA.tech提供AI驱动的自动化测试处理有蓄意，它使用Qdrant向量数据库处理有蓄意来启用在浏览器上实践任务的测试智能体，就像用户雷同。这些智能体取代了难以修复和护理的硬编码测试，并幸免了雇用东说念主工QA测试东说念主员的需要。QA.tech智能体纪录造作并向斥地东说念主员标志造作以供审查。由于通盘这个词测试过程齐被纪录下来，斥地东说念主员不错快速分析每个要领以识别问题和差距。
QA.tech的需求——最值得禁绝的是高效的及时操作和可推广的基础设施——反应了大无数企业用例的需求。跟着企业经受和推广AI智能体的使用——以及AI智能体自己被构建为实践越来越复杂的任务——必须接头向量数据库若因何及如安在多猛进度上照顾集聚支拨和CPU负载，以及它存储不同用例的多个镶嵌的技艺。
向量数据库推广的挑战
天然向量数据库为寻求经受智能AI的企业提供了庞大的后劲，但它们也带来了一些挑战。
举例，跟着自主代理哄骗圭臬的使用推广，对数据败露、数据主权和法例顺从性的担忧也会增多。开源系统、基于变装的拜访规定、加密以及活泼地在腹地、数据中心和/或云中部署数据库的技艺，仅仅组织不错用来确保向量数据库不会成为AI哄骗圭臬链中薄弱要道的一些器具。跟着向量数据库领域的扩大，资本和容量也将成为一个问题，这亦然评估提供搀和部署选项的绽开处理有蓄意的另一个原因。
另一个担忧是可用手段。很多公司齐不具备使向量数据库开动起来的专科学问，更无谓说在企业环境中充分优化自主代理AI时期了。公说念地说，这与其说是向量数据库问题，不如说是AI问题——时期发展速即，用例也在速即发展，跟上设施可能具有挑战性。举例，自主代理AI六个月前可能并未出刻下企业的视线中，但刻下对很多公司来说，它已成为一项要害的竞争需求。
组织必须挑升为AI和向量数据库时期参加时期和资源。尽管如斯，他们也不错通过专注于使用开源来弥握段差距。使用开源处理有蓄意的组织受益于社区的集体学问和警戒，同期也幸免了使用枯竭透明度的AI家具的问题。
要是2024年是组织发现向量数据库和生成式AI之间同步性的年份，那么2025年及以后将是向量数据库驱动生成式AI立异（包括自主代理AI）的时期。
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