Sažetak ili umri: Zašto AI poduzeća ne mogu priuštiti krute vektorske skupove

Vektorske baze podataka (DB), nekoć specijalizirani istraživački instrumenti, postale su široko korištena infrastruktura u samo nekoliko godina. Oni pokreću današnje semantičko pretraživanje, mehanizme za preporuke, mjere protiv prijevara i gen AI aplikacije u svim industrijama. Postoji mnoštvo opcija: PostgreSQL s pgvectorom, MySQL HeatWave, DuckDB VSS, SQLite VSS, Pinecone, Weaviate, Milvus i nekoliko drugih.

Bogatstvo izbora zvuči kao blagodat za tvrtke. Ali odmah ispod, nazire se rastući problem: nestabilnost skupa. Novi vektorski DB-ovi pojavljuju se svakog tromjesečja, s različitim API-jima, shemama indeksiranja i ustupcima performansi. Današnji idealan izbor sutra može izgledati zastarjelo ili ograničavajuće.

Za poslovne AI timove, volatilnost se pretvara u rizik zaključavanja i migracijski pakao. Većina projekata započinje život s laganim motorima kao što su DuckDB ili SQLite za izradu prototipova, a zatim prelaze na Postgres, MySQL ili uslugu izvornu u oblaku u produkciji. Svaki prekidač uključuje ponovno pisanje upita, preoblikovanje cjevovoda i usporavanje implementacije.

Ovaj reinženjering vrtuljak potkopava samu brzinu i agilnost koju bi usvajanje umjetne inteligencije trebalo donijeti.

Zašto je prenosivost sada važna

Kompanije moraju teško balansirati:

• Eksperimentirajte brzo uz minimalne troškove, u nadi da ćete pokušati i dobiti ranu vrijednost;

• Skalirajte sigurno na stabilnoj infrastrukturi proizvodne kvalitete bez mjeseci refaktoriranja;

• Budite spretni u svijetu u kojem nove i bolje pozadine stižu gotovo svakog mjeseca.

Bez prenosivosti organizacije stagniraju. Imaju tehničke dugove zbog rekurzivnih puteva koda, oklijevaju usvojiti novu tehnologiju i ne mogu premjestiti prototipove u proizvodnju. Zapravo, baza podataka je usko grlo, a ne akcelerator.

Prenosivost, ili mogućnost premještanja temeljne infrastrukture bez ponovnog kodiranja aplikacije, sve je više strateški zahtjev za poduzeća koja uvode AI u velikim razmjerima.

Apstrakcija kao infrastruktura

Rješenje nije odabrati "savršen" vektorska baza podataka (ne postoji nijedna), ali promijeniti način na koji poduzeća razmišljaju o problemu.

U softverskom inženjerstvu, uzorak adaptera pruža stabilno sučelje dok skriva temeljnu složenost. Povijesno gledano, vidjeli smo kako je ovo načelo preoblikovalo cijele industrije:

• ODBC/JDBC je poduzećima dao jedan način postavljanja upita relacijskim bazama podataka, smanjujući rizik od vezivanja za Oracle, MySQL ili SQL Server;

• Apache Arrow standardizirao je stupčaste formate podataka, tako da bi podatkovni sustavi mogli dobro funkcionirati zajedno;

• ONNX je stvorio format neovisno o dobavljaču za modele strojnog učenja (ML), spajajući TensorFlow, PyTorch itd.;

• Kubernetes je apstrahirao detalje infrastrukture, tako da se radna opterećenja mogu izvoditi isto posvuda u oblacima;

• any-llm (Mozilla AI) sada omogućuje postojanje jednog API-ja za mnoge dobavljače velikih jezičnih modela (LLM), tako da je igra s AI sigurnija.

Sve ove apstrakcije dovele su do usvajanja smanjenjem troškova prebacivanja. Pretvorili su oštećene ekosustave u čvrstu infrastrukturu na razini poduzeća.

Vektorske baze podataka također su na istoj kritičnoj točki.

Adapterski pristup vektorima

Umjesto da imaju aplikacijski kod izravno vezan za neki specifični vektorski backend, tvrtke mogu kompajlirati prema sloju apstrakcije koji normalizira operacije poput umetanja, upita i filtriranja.

Ovo ne mora nužno eliminirati potrebu za odabirom pozadine; čini taj izbor manje krutim. Razvojni timovi mogu započeti s DuckDB-om ili SQLiteom u laboratoriju, zatim proširiti na Postgres ili MySQL za proizvodnju i na kraju usvojiti vektorsku bazu podataka u oblaku posebne namjene bez potrebe za ponovnim projektiranjem aplikacije.

Napori otvorenog koda poput Vectorwrap rani su primjeri ovog pristupa, predstavljajući jedan Python API za Postgres, MySQL, DuckDB i SQLite. Oni demonstriraju snagu apstrakcije za ubrzavanje izrade prototipova, smanjenje rizika od zaključavanja i podržavanje hibridnih arhitektura koje koriste brojne pozadine.

Zašto bi poduzeća trebala brinuti

Za voditelje podatkovne infrastrukture i donositelje odluka za AI, apstrakcija nudi tri prednosti:

Brzina od prototipa do proizvodnje

Timovi mogu izraditi prototip u lakim lokalnim okruženjima i skalirati bez skupog prepisivanja.

Smanjeni rizik dobavljača

Organizacije mogu usvojiti nove pozadine čim se pojave bez dugih migracijskih projekata odvajanjem koda aplikacije od određenih baza podataka.

Hibridna fleksibilnost

Tvrtke mogu kombinirati transakcijske, analitičke i specijalizirane vektorske baze podataka u okviru jedne arhitekture, a sve iza agregiranog sučelja.

Rezultat je agilnost podatkovnog sloja, a to je sve veća razlika između brzih i sporih tvrtki.

Širi pokret u otvorenom kodu

Ono što se događa u vektorskom prostoru jedan je od primjera većeg trenda: apstrakcije otvorenog koda kao kritična infrastruktura.

• U formatima podataka: Apache Arrow

• U ML modelima: ONNX

• U orkestraciji: Kubernetes

• U AI API-jima: Any-LLM i drugim takvim okvirima

Ovi projekti uspijevaju, ne dodavanjem novih mogućnosti, već uklanjanjem trenja. Omogućuju poduzećima brže kretanje, zaštitu od rizika i razvoj zajedno s ekosustavom.

Vector DB adapteri nastavljaju ovo naslijeđe, pretvarajući fragmentirani prostor velike brzine u infrastrukturu na koju se poduzeća mogu doista osloniti.

Budućnost prenosivosti vektorskih baza podataka

Krajolik vektorskih baza podataka neće uskoro konvergirati. Umjesto toga, broj opcija će rasti, a svaki će se dobavljač prilagoditi različitim slučajevima upotrebe, razmjeru, latenciji, hibridnom pretraživanju, usklađenosti ili integraciji platforme u oblaku.

Apstrakcija u ovom slučaju postaje strategija. Tvrtke koje usvoje prijenosne pristupe moći će:

• Hrabro pravite prototipove

• Implementacija na fleksibilan način

• Brzo prilagođavanje novim tehnologijama

Moguće je da ćemo na kraju vidjeti a "JDBC za vektore," univerzalni standard koji kodificira upite i operacije preko pozadina. Do tada, apstrakcije otvorenog koda postavljaju temelje.

Zaključak

Poduzeća koja usvajaju AI ne mogu si priuštiti da ih usporava zaključavanje baze podataka. Kako se vektorski ekosustav bude razvijao, pobjednici će biti oni koji tretiraju apstrakciju kao infrastrukturu, gradeći nasuprot prijenosnim sučeljima umjesto da se vežu za bilo koji pojedinačni backend.

Desetljećima duga lekcija softverskog inženjerstva je jednostavna: standardi i apstrakcije vode do usvajanja. Za vektorske baze podataka ta je revolucija već počela.

Mihir Ahuja je AI/ML inženjer i suradnik otvorenog koda sa sjedištem u San Franciscu.

Web izvor