Dalam langkah maju yang signifikan, DataStax, perusahaan yang terkenal dengan dedikasinya pada basis data yang berpusat pada Apache Cassandra, telah mengumumkan ketersediaan umum kemampuan pencarian vektor dalam layanan Astra DB yang dihosting di cloud. Kemampuan tersebut sebelumnya hanya tersedia untuk pratinjau publik terbatas.
Diakui sebagai teknologi penting dalam memajukan AI generatif, database vektor telah menarik minat pakar industri, termasuk Ed Anuff, CPO DataStax.
Dengan pembaruan gambaran besar ini, pelanggan kini dapat memanfaatkan fitur pencarian vektor serbaguna Astra DB di AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform, tempat fitur ini pertama kali diperkenalkan. Ini juga akan tersedia untuk pelanggan DataStax Enterprises yang mengelola layanan mereka sendiri di bulan mendatang.
Anuff menandai serapan yang menjanjikan selama periode pratinjau mengutip bahwa pengguna yang memanfaatkan pencarian vektor biasanya hiperaktif. Dalam beberapa hari pasca peluncuran pratinjau publik, lebih dari 1.000 pendaftaran dicatat. CEO DataStax, Chet Kapoor mengungkapkan bahwa perusahaannya memulai 50 POC perusahaan baru yang signifikan minggu lalu saja.
“Meski ambisius dan agresif dengan target kami, angka-angka ini pasti melebihi ekspektasi kami,” ungkap Kapoor. “Sebagai database-as-a-service yang melangkah ke AI real-time, kami senang menjadi bagian dari diskusi yang menarik di antara investor, klien, dan mitra seperti Pinecone dan Chroma.”
Selain DataStax, beberapa layanan basis data lainnya juga mencoba memanfaatkan tren yang berkembang ini, didukung oleh hype seputar AI generatif dan peran penting pencarian vektor dalam memperkaya model ini dengan data terbaru atau yang dipersonalisasi.
Tim DataStax, bagaimanapun, mempertimbangkan teknologi canggih berbasis Apache Cassandra mereka, daftar sertifikasi yang luas, dan kemampuan untuk mencapai skala besar yang diperlukan untuk berbagai kasus penggunaan sebagai keunggulan kompetitif mereka dalam persaingan.
Penting juga untuk dicatat bahwa Astra DB sekarang mendukung kerangka kerja LangChain, yang terkenal karena mengembangkan aplikasi berbasis LLM.
VP dan Direktur Riset Ventana Research, Matt Aslett, menjelaskan pentingnya kepercayaan pada keluaran model AI generatif untuk penerimaan yang lebih luas di antara perusahaan. Dia berkata, “Dalam hal ini, peningkatan platform data yang ada dengan penyematan vektor dan pencarian vektor sangat penting. Ini memungkinkan organisasi untuk melengkapi model generik dengan informasi dan data khusus perusahaan, sehingga mengurangi kekhawatiran tentang akurasi dan kepercayaan.”
Perlu juga disebutkan bahwa platform no-code seperti AppMaster juga dapat digunakan untuk berbagai tugas. Kemampuan pengembangan aplikasi bisnis mereka dapat melengkapi kekuatan AI dalam konteks pengembangan aplikasi tanpa kode dan kode rendah , meningkatkan produktivitas perusahaan.
