人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的日益普及需要對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)和查詢。矢量數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于促進(jìn)這些操作至關(guān)重要，使其在當(dāng)今不斷發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域中不可或缺。

根據(jù)報(bào)告顯示，全球矢量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)有望實(shí)現(xiàn)顯著增長(zhǎng)。預(yù)測(cè)顯示，到2028年，這一數(shù)字將從2023年的15億美元增加到43億美元。這種強(qiáng)勁的增長(zhǎng)，在預(yù)測(cè)期內(nèi)的復(fù)合年增長(zhǎng)率為23.3%，歸因于人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用背景下對(duì)矢量數(shù)據(jù)庫(kù)的需求不斷上升。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的采用推動(dòng)了矢量數(shù)據(jù)庫(kù)需求

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的日益普及需要高效存儲(chǔ)和查詢高維數(shù)據(jù)，例如深度學(xué)習(xí)模型生成的嵌入。矢量數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于促進(jìn)這些操作至關(guān)重要，使其在不斷發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域中不可或缺。跨行業(yè)集成人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)一步推動(dòng)了對(duì)矢量數(shù)據(jù)庫(kù)的需求。

該報(bào)告涵蓋了2019年至2028年(以2022年為基準(zhǔn)年)的市場(chǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)。它涵蓋了與產(chǎn)品、技術(shù)、垂直行業(yè)和地區(qū)相關(guān)的細(xì)分市場(chǎng)，包括北美、歐洲、亞太地區(qū)和世界其他地區(qū)。該報(bào)告介紹了矢量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的知名企業(yè)，如微軟、Elastic、阿里云、MongoDB、Redis等。

矢量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)報(bào)告的主要見(jiàn)解

該報(bào)告提供了有關(guān)矢量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的寶貴見(jiàn)解：

NLP細(xì)分市場(chǎng)占主導(dǎo)地位：在自然語(yǔ)言處理(NLP)背景下，矢量數(shù)據(jù)庫(kù)在高效地發(fā)揮關(guān)鍵作用存儲(chǔ)、檢索和查詢文本數(shù)據(jù)的高維向量表示。這些數(shù)據(jù)庫(kù)支持各種NLP任務(wù)，包括文檔檢索、語(yǔ)義搜索、情感分析和聊天機(jī)器人。矢量數(shù)據(jù)庫(kù)處理單詞和短語(yǔ)之間語(yǔ)義關(guān)系的能力使得它們?cè)诳绮煌袠I(yè)的NLP驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序中具有無(wú)價(jià)的價(jià)值。

醫(yī)療保健和生命科學(xué)：醫(yī)療保健行業(yè)正在見(jiàn)證矢量數(shù)據(jù)庫(kù)的采用激增。這些數(shù)據(jù)庫(kù)幫助醫(yī)療專(zhuān)業(yè)人員診斷疾病、開(kāi)發(fā)新藥以及檢測(cè)醫(yī)學(xué)圖像和患者記錄中的模式和異常。它們支持個(gè)性化治療計(jì)劃，增強(qiáng)醫(yī)學(xué)成像，并通過(guò)預(yù)測(cè)虛擬分子的特性來(lái)促進(jìn)藥物發(fā)現(xiàn)。

矢量數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)正在不斷增長(zhǎng)，矢量數(shù)據(jù)庫(kù)在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域變得越來(lái)越不可或缺。它們使組織能夠利用高維數(shù)據(jù)的潛力，使其成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)的重要工具。