- 14,593
- 22
- 8 Ноя 2022
Oracle снова рискует остаться позади.
Google Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся для своей облачной службы MySQL , обогнав Oracle — компанию, ответственную за разработку MySQL с открытым исходным кодом.
Векторный поиск стал доступен в предварительном режиме для нескольких облачных баз, включая Cloud SQL для MySQL, Memorystore для Redis и Spanner — распределенную систему управления и хранения информации от Google.
По словам Энди Гутманса, вице-президента по базам данных Google Cloud, за последние 12 лет компания активно внедряла инновации, связанные с использованием векторов — фундаментального элемента LLM (large language models). Большие языковые модели притягивают пристальное внимание технологических гигантов, правительств и СМИ с момента запуска ChatGPT в 2022 году.
LLM работают с векторными вложениями — образами слов или других языковых компонентов в виде векторов, отражающих их статистическое сходство с другими словами. Google была пионером в разработке Word2Vec — техники векторных вложений для обработки естественного языка, выпущенной в 2013 году. Однако в дальнейшем Word2Vec был вытеснен архитектурами трансформеров, используемыми в современных LLM.
Дэйв Стоукс, технологический евангелист компании Percona, специализирующейся на поддержке открытых баз данных, заявил, что в планах инженеров Oracle нет внедрения векторов или чего-либо вроде векторного поиска для комьюнити-версии MySQL.
«К сожалению, Oracle бросила все ресурсы на HeatWave, уделяя минимум внимания комьюнити-версии, — комментирует он. — Таким образом MySQL может уйти на второй план, уступив другим решениям вроде PostgreSQL или новых векторных хранилищ. Общий дефицит функций в комьюнити-версии при одновременном внедрении JavaScript и векторов только в коммерческую редакцию вынудит пользователей искать альтернативы, аналогичные тому, что предлагает Google».
Google — не единственный вендор, добавивший векторный поиск в MySQL. Компания PlanetScale, разработчик системы распределенных транзакций на Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся , анонсировала эту функцию еще в октябре прошлого года. Также векторный поиск будет внедрен в ближайших релизах популярной резидентной базы данных Redis.
На прошлой неделе векторный поиск был представлен как новая функция в документно-ориентированной системе Couchbase — в ее облачном сервисе Capella и корпоративной версии Couchbase Enterprise Edition.
«Добавление векторного поиска в нашу платформу — важный шаг для создания нового поколения адаптивных приложений», — прокомментировал Скотт Андерсон, старший вице-президент по продуктам и бизнес-операциям в Couchbase.
По словам Ноэля Юханны, вице-президента и главного аналитика Forrester Research, векторный поиск стал фактически стандартом для любой серьезной корпоративной облачной платформы.
«Те, у кого его нет, рискуют потерять темпы развития и распространения своих продуктов, — отметил Юханна. — Согласно нашим исследованиям, около 35% предприятий уже рассматривают возможность использования векторных баз данных, и ожидается, что эта цифра вырастет до 50% в ближайшие 18 месяцев».
Юханна пояснил, что векторный поиск становится критически важным для приложений на базе генеративного ИИ, помогая идентифицировать похожие данные, изображения и документы. Такие приложения находят применение в области клиентской аналитики, обнаружения мошенничества, чат-ботов и персонализации контента.
Тем не менее, на текущий момент лишь около 22% организаций рассматривают возможность использования больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ в своих системах. Однако в Forrester Research ожидают, что в ближайшие 2-3 года этот показатель удвоится.
Google Для просмотра ссылки Войди
Векторный поиск стал доступен в предварительном режиме для нескольких облачных баз, включая Cloud SQL для MySQL, Memorystore для Redis и Spanner — распределенную систему управления и хранения информации от Google.
По словам Энди Гутманса, вице-президента по базам данных Google Cloud, за последние 12 лет компания активно внедряла инновации, связанные с использованием векторов — фундаментального элемента LLM (large language models). Большие языковые модели притягивают пристальное внимание технологических гигантов, правительств и СМИ с момента запуска ChatGPT в 2022 году.
LLM работают с векторными вложениями — образами слов или других языковых компонентов в виде векторов, отражающих их статистическое сходство с другими словами. Google была пионером в разработке Word2Vec — техники векторных вложений для обработки естественного языка, выпущенной в 2013 году. Однако в дальнейшем Word2Vec был вытеснен архитектурами трансформеров, используемыми в современных LLM.
Дэйв Стоукс, технологический евангелист компании Percona, специализирующейся на поддержке открытых баз данных, заявил, что в планах инженеров Oracle нет внедрения векторов или чего-либо вроде векторного поиска для комьюнити-версии MySQL.
«К сожалению, Oracle бросила все ресурсы на HeatWave, уделяя минимум внимания комьюнити-версии, — комментирует он. — Таким образом MySQL может уйти на второй план, уступив другим решениям вроде PostgreSQL или новых векторных хранилищ. Общий дефицит функций в комьюнити-версии при одновременном внедрении JavaScript и векторов только в коммерческую редакцию вынудит пользователей искать альтернативы, аналогичные тому, что предлагает Google».
Google — не единственный вендор, добавивший векторный поиск в MySQL. Компания PlanetScale, разработчик системы распределенных транзакций на Для просмотра ссылки Войди
На прошлой неделе векторный поиск был представлен как новая функция в документно-ориентированной системе Couchbase — в ее облачном сервисе Capella и корпоративной версии Couchbase Enterprise Edition.
«Добавление векторного поиска в нашу платформу — важный шаг для создания нового поколения адаптивных приложений», — прокомментировал Скотт Андерсон, старший вице-президент по продуктам и бизнес-операциям в Couchbase.
По словам Ноэля Юханны, вице-президента и главного аналитика Forrester Research, векторный поиск стал фактически стандартом для любой серьезной корпоративной облачной платформы.
«Те, у кого его нет, рискуют потерять темпы развития и распространения своих продуктов, — отметил Юханна. — Согласно нашим исследованиям, около 35% предприятий уже рассматривают возможность использования векторных баз данных, и ожидается, что эта цифра вырастет до 50% в ближайшие 18 месяцев».
Юханна пояснил, что векторный поиск становится критически важным для приложений на базе генеративного ИИ, помогая идентифицировать похожие данные, изображения и документы. Такие приложения находят применение в области клиентской аналитики, обнаружения мошенничества, чат-ботов и персонализации контента.
Тем не менее, на текущий момент лишь около 22% организаций рассматривают возможность использования больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ в своих системах. Однако в Forrester Research ожидают, что в ближайшие 2-3 года этот показатель удвоится.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
