تكشف DataStax عن Vector Search في خدمة Astra DB الخاصة بها ، مما يعزز بشكل كبير تطبيقات الذكاء الاصطناعي

في خطوة مهمة إلى الأمام ، أعلنت DataStax ، الشركة المشهورة بتفانيها في قاعدة بيانات Apache Cassandra-centric ، عن التوافر العام لإمكانيات البحث المتجه في خدمة Astra DB المستضافة على السحابة. كانت الإمكانية متاحة سابقًا فقط لمعاينة عامة محدودة.

تم الاعتراف بقواعد بيانات المتجهات باعتبارها تقنية مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وقد أثارت اهتمام خبراء الصناعة ، بما في ذلك Ed Anuff ، CPO في DataStax.

مع هذا التحديث الكبير ، يمكن للعملاء الآن استخدام ميزة البحث المتجه متعددة الاستخدامات في Astra DB على AWS و Microsoft Azure و Google Cloud Platform ، حيث تم تقديمها في البداية. ومن المقرر أيضًا أن يكون متاحًا لعملاء DataStax Enterprises الذين يديرون خدماتهم داخليًا في الشهر المقبل.

أشار Anuff الذي يشير إلى الامتصاص الواعد خلال فترة المعاينة إلى أن المستخدمين الذين يستفيدون من البحث المتجه عادة ما يكونون مفرط النشاط. في غضون أيام قليلة بعد إطلاق المعاينة العامة ، تم تسجيل أكثر من 1000 اشتراك. كشف الرئيس التنفيذي لشركة DataStax ، شيت كابور ، أن شركته أطلقت 50 شركة كبيرة جديدة من POCs الأسبوع الماضي وحده.

وأعرب كابور عن ذلك قائلاً: "على الرغم من كونها طموحة وجريئة في تحقيق أهدافنا ، إلا أن هذه الأرقام تجاوزت توقعاتنا بالتأكيد". "كقاعدة بيانات كخدمة تدخل إلى الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي ، يسعدنا أن نصبح جزءًا من المناقشات المثيرة بين المستثمرين والعملاء والشركاء على غرار Pinecone و Chroma."

بصرف النظر عن DataStax ، تحاول العديد من خدمات قواعد البيانات الأخرى أيضًا الاستفادة من هذا الاتجاه المزدهر ، مدعومًا بالضجيج حول الذكاء الاصطناعي التوليدي والدور الحاسم الذي يلعبه البحث المتجه في إثراء هذه النماذج بأحدث البيانات الشخصية.

ومع ذلك ، فإن فريق DataStax يعتبر التكنولوجيا المتطورة القائمة على Apache Cassandra ، والقائمة الموسعة من الشهادات ، والقدرة على تحقيق النطاق الهائل المطلوب لحالات الاستخدام المختلفة كمزايا تنافسية لهم على المنافسة.

من المهم أيضًا ملاحظة أن Astra DB يدعم الآن إطار عمل LangChain ، المعروف بتطوير التطبيقات المستندة إلى LLM.

سلط نائب الرئيس ومدير الأبحاث في Ventana Research ، Matt Aslett ، الضوء على أهمية الثقة في مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من أجل قبول أوسع بين المؤسسات. وقال: "في هذا الصدد ، يُعد تعزيز منصات البيانات الحالية باستخدام الزخارف المتجهية والبحث المتجه أمرًا حيويًا. فهو يسمح للمؤسسات بتكملة النماذج العامة بمعلومات وبيانات خاصة بالشركة ، وبالتالي تقليل المخاوف بشأن الدقة والثقة ".

تجدر الإشارة أيضًا إلى أنه يمكن أيضًا استخدام الأنظمة الأساسية no-code مثل AppMaster في مجموعة متنوعة من المهام. يمكن أن تكمل إمكانات تطوير تطبيقات الأعمال الخاصة بهم قوة الذكاء الاصطناعي في سياق تطوير التطبيقات بدون رمز ورمز منخفض ، مما يعزز إنتاجية المؤسسة.