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More than Vectors: How Multi-Faceted AI Databases Enable Smart Applications [EN]
Diese Research Note untersucht das Aufkommen von vielseitigen KI-Datenbanken, die Multi-Modell-Anwendungen unterstützen. Fachanwender, Daten- und KI-Verantwortliche und Führungskräfte sollten diesen Bericht lesen, um diese neue Plattformoption zur Unterstützung moderner KI/ML-Initiativen zu verstehen.
Diese Research Note beantwortet folgende Fragen:
- Was sind KI-Datenbanken?
- Warum sollten Unternehmen sie nutzen?
- Wie funktionieren KI-Datenbanken?
- Welche Rolle spielen sie in KI/ML-Architekturen?
- Welche Anwendungsfälle sind zu berücksichtigen und wie kann man einsteigen?
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„BARC Surveys geben mir einen praktischen Überblick darüber, was es auf dem Markt gibt und was man im Alltag über Data, BI und Analytics sonst nicht mitbekommt.“
Pietro Grammatico, Director Service Management BI, Vorwerk
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KI-Datenbanken verwalten Objekte wie Tabellen und Dokumente sowie Vektoren, die unstrukturierten Datenelementen wie Texten, Bildern, Audioclips oder Videosegmenten numerische Werte zuweisen. Die KI-Datenbank kann ein oder mehrere verschiedene KI-Modelle auf alle Daten unabhängig von ihrem Format anwenden und mehrere Signale kombinieren, um genauere KI-Ausgaben zu erzeugen. Beispielsweise könnte ein GenAI Chatbot seine Textausgabe auf der Grundlage der Ergebnisse eines ML- oder NLP-modells kalibrieren. Durch die Konsolidierung von Modellen und Datentypen in einer Mehrzweckplattform verbessert die KI-Datenbank die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenverarbeitung im Vergleich zu disparaten Einzweckplattformen.
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