Векторна база даних Qdrant для генеративних моделей ШІ залучила $28 млн

Компанія Qdrant, розробник високопродуктивної векторної бази даних з відкритим вихідним кодом, оголосила про залучення $28 млн на ранній стадії фінансування під керівництвом Spark Capital. Ці кошти будуть використані для розширення пропозиції компанії для генеративних кейсів використання штучного інтелекту.

Генеративні моделі ШІ, такі як популярний чат-бот ChatGPT від OpenAI, потребують складних неструктурованих даних, таких як текст, зображення, аудіо та відео, для того, щоб вони могли відповідати на запитання в діалоговому режимі, здійснювати пошук та узагальнення. Векторні бази даних, такі як Qdrant, дозволяють цим моделям обробляти ці складні дані, зберігаючи контекстні зв’язки та забезпечуючи швидкий доступ до інформації.

«Векторні бази даних є ключовою технологією для генеративних моделей ШІ. Вони дозволяють цим моделям запам’ятовувати контекстні зв’язки та підвищують їхню надійність», — сказав Андре Заярні, співзасновник і генеральний директор Qdrant.

Заярні також зазначив, що Qdrant відрізняється від конкурентів тим, що вона створена на Rust, мові програмування, яка забезпечує безпеку пам’яті та масштабування. Компанія також розробила власний алгоритм фільтрації, який дозволяє здійснювати швидкий пошук векторів з дуже низькою затримкою.

На додаток до фінансування, Qdrant оголосила про запуск локальної корпоративної версії своєї бази даних, яка дозволить клієнтам розміщувати її у себе для підвищення безпеки даних. Компанія також пропонує гібридне програмне забезпечення як послугу для підтримки векторних баз даних.

Це фінансування є черговим доказом зростаючого попиту на векторні бази даних. Ця технологія має потенціал для революціонізувати сферу штучного інтелекту, дозволяючи генеративним моделям ШІ працювати більш точно та надійно.

Нагадаємо, кліматичний стартап AiDash залучив $50 млн на технологію, яка запобігає відключень електроенергії.