Генеральный директор SingleStore предсказывает ограниченное будущее для специализированных векторных баз данных.

SingleStore Улучшает Базу Данных для Генеративных ИИ Нагрузок

Сегодня SingleStore представляет новое обновление, которое значительно повышает возможности своей платформы базы данных для генерирующих ИИ, транзакционных и аналитических задач. Обновленная база данных SingleStore Pro Max, также известная как SingleStore 8.5, включает продвинутую индексацию векторного поиска, что позволяет организациям эффективно создавать и поддерживать приложения генеративного ИИ и сценарии с использованием увеличенного извлечения (RAG).

Исторический Контекст Векторных Возможностей

Новое улучшение индексации векторного поиска не является первым введением векторных возможностей в базе данных SingleStore. Эта технология присутствует в их предложениях с 2017 года, когда компания была известна как MemSQL. После ребрендинга в 2020 году SingleStore объединила онлайн-аналитическую обработку (OLAP) и онлайн-транзакционную обработку (OLTP) в единую платформу базы данных.

С ростом нагрузки генеративного ИИ возросла и потребность в векторных функциях базы данных. Появились нативные платформы, такие как Pinecone, и крупные поставщики баз данных, включая DataStax, Neo4j, MongoDB, PostgreSQL и Oracle начали внедрять векторные возможности. Генеральный директор SingleStore, Радж Верма, отметил, что предложение только специализированной векторной базы данных недостаточно для организаций, подчеркивая важность интеграции существующих функций базы данных.

Верма заявил: «Мы предоставляем стек генеративного ИИ, который включает векторы, позволяя создавать и моделировать приложения генеративного ИИ. Векторная база данных — это просто функция, а не долгосрочное решение, так как она вводит ненужную сложность в ваш ИИ-стек».

Гибридный Поиск По Разнообразным Типам Данных

SingleStore выполняет двойную функцию как гибридная база данных для транзакционной и аналитической обработки (HTAP), способная хранить, обрабатывать и запрашивать различные типы данных. Релиз Pro Max улучшает возможности векторного поиска для как структурированных, так и неструктурированных данных. Хотя SingleStore поддерживает векторный поиск с 2017 года, последняя версия включает передовые алгоритмы, такие как Продуктовая Квантизация (PQ), Иерархическое Навигационное Малое Мировое Пространство (HNSW) и Индексирование Приблизительных Ближайших Соседей (ANN) для более быстрого и точного поиска.

Улучшенные возможности векторного поиска обеспечивают организациям возможность эффективно использовать все данные, хранящиеся в SingleStore, для успешных поисков и разработки приложений генеративного ИИ. Верма подчеркнул, что хотя базы данных с фокусом на векторы могут облегчить вход в генеративный ИИ, они часто не учитывают сложности более широкой структуры данных организации.

«Просто добавление векторов не скроет сложностей состояния данных организации», — заявил он.

Верма также разъяснил видение SingleStore о служении в качестве комплексной векторной базы данных в упрощенной экосистеме данных, охватывающей все необходимые типы данных. «Только через упрощение и консолидацию данных организации могут достичь необходимой скорости и эффективности для успешной работы в области генеративного ИИ», — добавил он.

Улучшенный Захват Изменений Данных с Apache Iceberg

В современных условиях организациям редко удается централизовать все свои данные в одной базе данных. Обычно конвейеры данных охватывают несколько репозиториев и приложений. Распространенный метод извлечения данных из внешних источников в рамках базы данных — это Захват Изменений Данных (CDC).

SingleStore Pro Max предлагает улучшенные функции CDC, позволяющие пользователям интегрировать данные из MySQL, MongoDB и озер данных на основе Apache Iceberg в одну централизованную базу данных. Поддержка Apache Iceberg, открытого формата таблиц озера данных, популярного среди ведущих поставщиков, таких как IBM и Snowflake, имеет особое значение. Верма отметил, что SingleStore продолжает сотрудничество с IBM и Snowflake, добавив, что поддержка Iceberg значительно упростит задачи интеграции.

«Возможность CDC позволяет нашим клиентам аггрегировать данные из различных источников в SingleStore, что имеет решающее значение для всего рабочего процесса увеличенного извлечения», — сказал Верма.