14 puan yazan xguru 2023-10-10 | 4 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Vektör veritabanları ayrı bir veritabanı kategorisi değil
  • Çok yakın bir gelecekte grafik, ilişkisel, belge ve anahtar-değer veritabanları ile önbellekler dahil tüm veritabanları bir şekilde "vektör arama"yı destekleyecek
  • Vektör veritabanları ile diğerleri arasındaki sınır bulanıklaşacak ve Pinecone, Weaviate, Milvus gibi uzmanlaşmış vektör veritabanları rekabet içinde ivme ve farklılaşma gücünü kaybedecek
  • Mevcut veritabanlarının, mevcut iş yükü/kullanıcı tabanlarını kullanarak yeni RAG (Retrieval Augmented Generation) iş yüklerini yakalamaya çalışacağı öngörülüyor

4 yorum

 
yangeok 2023-10-26

PostgreSQL de vektör modülünü destekliyormuş! Umarım diğer motorlar da yakında destekler haha

 
simmani5 2023-10-11

Bilemiyorum
28 yıllık bir geliştirici olarak ben pek emin değilim???
Grafik geliştirme kütüphaneleri ortadan kalkmayacak, aksine daha da gelişecek. Veritabanının içine grafik girmesine gerek yok gibi görünüyor.
Veritabanı ile grafik vb. şeyler birleşse bile bu yalnızca veritabanı tarafını büyütmekten başka bir işe yaramaz; geliştirici olarak bu beni daha da endişelendiriyor. Zaten en büyük sorun, her geçen gün büyüyen veritabanı hacmi nedeniyle giderek yavaşlama problemini çözmeye çalışmak. Bu yüzden mümkün olduğunca ayırıp hızı özelleştirmek asıl kilit nokta.

 
sehandev 2023-10-11

Vektör arama, LLM gibi derin öğrenme modellerinin kullandığı embedding'leri vektör olarak depolayıp bunlar arasındaki benzerlikleri vb. dahili olarak hızlıca hesaplayarak bulma ya da depolama gibi işlemleri yapan bir şey; bu arada, "chart" ile tam olarak neyi kastettiğinizi merak ediyorum.

 
gnh1201 2023-10-11

Sanırım vektör kelimesini görünce, bugünlerde grafik kütüphanelerinin SVG gibi vektör görsellerle render edilmesi nedeniyle bunu eşanlamlı sanıp kullanmışsınız.

Sektörün iç yüzünü biliyormuş hissi veren bir yorum olduğu için eğlenceliydi.

Orada kastedilen şey, yakın zamana kadar yalnızca teoride anılan content-based address(reference) kavramının, son dönemde AI teknolojilerinin (vectorizing gibi ilgili konular da buna dahil) hızla gelişmesiyle artık o kadar kolay uygulanabilir hale gelmesi ki, geleneksel DBMS'lerde bile bu özelliği yakında görebileceğimiz öngörülüyor.