✨ 반짝이는 물체에서 냉정한 현실로: 2년 후의 벡터 데이터베이스 이야기
★ 8 전문 정보 ★
2024년 3월 내가 처음 “벡터 데이터베이스: 반짝이는 개체 증후군과 유니콘 실종 사례”를 썼을 때 업계는 과대광고에 휩싸였습니다. 벡터 데이터베이스는 차세대 AI 시대에 꼭 필요한 인프라 계층으로 자리매김했습니다. 수십억 달러의 벤처 자금이 흘러갔고 개발자들은 서둘러 파이프라인에 임베딩을 통합했으며 분석가들은 Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus 및 기타 12개에 대한 자금 조달 라운드를 숨 막히게 추적했습니다. 그 약속은 중독적이었습니다. 마지막으로 깨지기 쉬운 키워드가 아닌 의미로 검색하는 방법입니다
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2024년 3월 내가 처음 “벡터 데이터베이스: 반짝이는 개체 증후군과 유니콘 실종 사례”를 썼을 때 업계는 과대광고에 휩싸였습니다. 벡터 데이터베이스는 차세대 AI 시대에 꼭 필요한 인프라 계층으로 자리매김했습니다. 수십억 달러의 벤처 자금이 흘러갔고 개발자들은 서둘러 파이프라인에 임베딩을 통합했으며 분석가들은 Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus 및 기타 12개에 대한 자금 조달 라운드를 숨 막히게 추적했습니다. 그 약속은 중독적이었습니다. 마지막으로 깨지기 쉬운 키워드가 아닌 의미로 검색하는 방법입니다. 기업 지식을 벡터 스토어에 버리고 LLM을 연결하면 마법이 일어나는 것을 지켜보세요. 마법이 완전히 실현되지 않은 것을 제외하고는 2년이 지난 후 현실 점검이 이루어졌습니다. Gen AI 이니셔티브에 투자한 조직의 95%는 측정 가능한 수익이 전혀 없습니다. 그리고 그 당시 제가 제기한 많은 경고(벡터의 한계, 혼잡한 공급업체 환경, 벡터 데이터베이스를 만능으로 취급하는 위험)는