A Evolução e o Futuro da IA e Sua Influência nos Bancos de Dados Vetoriais: Insights de Charles, CEO da Zilliz
Esta é a segunda parte da nossa série de blog em duas partes.
Bem-vindo de volta à segunda publicação da nossa série de blog em duas partes, na qual continuamos a explorar a interação dinâmica entre a Inteligência Artificial (IA), particularmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), e os bancos de dados vetoriais, guiados pelos insights de Charles Xie, CEO da Zilliz.
Na primeira parte, estabelecemos as bases explorando a natureza e o estado atual dos bancos de dados vetoriais, detalhando o desenvolvimento do Milvus, e contemplando a trajetória futura da tecnologia de bancos de dados vetoriais. Esta parte expande essas bases, mergulhando na evolução das tecnologias de IA, discutindo o papel crítico que os bancos de dados vetoriais desempenham na era dos Modelos de Fundação, e prevendo como essas tecnologias interligadas moldarão o progresso uma da outra no futuro.
Bancos de Dados Vetoriais Pioneiros: A Jornada Pré-LLM da Zilliz na Inovação em IA
Seis anos atrás, nós, da Zilliz, embarcamos no desenvolvimento do banco de dados vetorial Milvus, entrando em um território em grande parte inexplorado muito antes do advento dos grandes modelos de linguagem. Mesmo naquela época, acreditávamos que os bancos de dados vetoriais eram essenciais para um amplo espectro de aplicações de IA, abrindo extensos casos de uso e oportunidades de mercado.
Naquela época, enquanto gigantes da tecnologia como Google, DeepMind e OpenAI avançavam no desenvolvimento de algoritmos, e NVIDIA e Intel aprimoravam o poder computacional, o aspecto crítico do gerenciamento de dados, particularmente para dados não estruturados, que já compreendiam 80% dos dados do mundo, era de certa forma negligenciado. Assim, os bancos de dados vetoriais surgiram como uma solução para atender à demanda urgente no cenário de IA pré-LLM. Eles forneceram uma ferramenta poderosa para gerenciar eficientemente dados não estruturados em vários domínios, incluindo processamento de linguagem, visão computacional e sistemas de recomendação. Essa tecnologia permite que desenvolvedores explorem dados não estruturados com mais eficácia no desenvolvimento de aplicativos de IA, demonstrando nosso espírito pioneiro no domínio dos bancos de dados vetoriais.
Transição de Bancos de Dados Vetoriais Centrados em Empresas para IA Democratizada para Todos
Quando iniciamos nosso empreendimento seis anos atrás, nosso objetivo principal era atender às necessidades complexas de usuários corporativos e interagir com os primeiros adotantes em áreas como sistemas de recomendação, e-commerce e reconhecimento de imagens. Esses setores demandavam um sistema de banco de dados vetorial confiável, escalável e de alto desempenho para seus ambientes de produção.
Nossa jornada também nos levou a formar alianças estratégicas com empresas de IA consolidadas, particularmente aquelas que lidam com conjuntos de dados massivos para processamento de linguagem natural. Naquela época, o cenário de IA era dominado principalmente por hiperescalares e grandes corporações, onde o desenvolvimento de algoritmos e aplicações de IA tinha um custo significativo. Essas parcerias provaram ser inestimáveis, proporcionando-nos insights únicos.
No entanto, o cenário da IA passou por uma transformação significativa nos últimos dois anos, impulsionada pelos avanços nas tecnologias modernas de IA e pela proliferação de grandes modelos de linguagem. Vimos um aumento notável no número de desenvolvedores independentes de IA, que são principalmente pequenas equipes ou colaboradores individuais. Essa mudança significa a transição de uma era de IA centrada nas corporações para um ambiente de IA mais democratizado, no qual a IA está agora ao alcance de uma gama mais ampla de participantes. Em resposta a esse cenário em mudança, nossos objetivos evoluíram para não apenas fornecer soluções empresariais de alto nível, mas também tornar os serviços de busca vetorial mais acessíveis a desenvolvedores individuais e pequenas equipes.
Por outro lado, embora as grandes empresas tradicionais tenham reconhecido o potencial das tecnologias modernas de IA e dos LLMs, elas enfrentam desafios como requisitos rigorosos de segurança e escassez de conhecimento especializado em IA moderna. Estamos ajudando essas empresas a superar tais obstáculos aproveitando nossas capacidades de IA e nossa experiência em atender aos padrões e requisitos do setor.
Um excelente exemplo dessa mudança é a criação do Zilliz Cloud, uma versão totalmente gerenciada do Milvus na nuvem, que oferece opções acessíveis e operações simplificadas, adaptadas tanto para desenvolvedores interessados em prototipar e experimentar o desenvolvimento de aplicações de IA quanto para empresas que buscam capacidades modernas de IA com escalabilidade, desempenho e tolerância a falhas. Esse pivô estratégico reflete nosso compromisso com a democratização da IA, garantindo que tecnologias de banco de dados vetorial de ponta estejam ao alcance de inovadores em todos os níveis.
A importância dos bancos de dados vetoriais na era de rápida evolução da IA e dos LLMs
Os bancos de dados vetoriais são projetados para recuperação por similaridade semântica em uma ampla variedade de dados não estruturados, incluindo texto, imagens, áudio, vídeos, dados geoespaciais, padrões comportamentais e sequências biológicas complexas, como genética e estruturas proteicas. Esses bancos de dados permitem que computadores e máquinas analisem, compreendam e utilizem esses dados por meio de modelos e algoritmos sofisticados de aprendizado profundo para aquisição de conhecimento e tomada de decisões.
O último ano testemunhou um aumento dramático no mercado de bancos de dados vetoriais, impulsionado pelo rápido avanço dos LLMs, como o ChatGPT. Os bancos de dados vetoriais servem como memória de longo prazo e reservatório de conhecimento externo dos LLMs, mitigando seus problemas de "alucinações."
Além dos grandes modelos de linguagem, também testemunharemos o surgimento de um espectro mais amplo de Foundation Models nos próximos anos, já observável em visão computacional e em breve se expandindo para áreas como direção autônoma, mecanismos de recomendação e pesquisa biofarmacêutica. Cada Foundation Model exige um sistema de armazenamento semântico capaz de lidar com tipos de dados variados, incluindo texto, imagens e interações de usuários. Os bancos de dados vetoriais se destacarão ao oferecer uma solução de gerenciamento de dados prática, acessível e econômica, aprimorando a recuperação de dados semânticos em diferentes Foundation Models, beneficiando amplamente os desenvolvedores.
Um aumento esperado de 80% na precisão de recuperação RAG com o Milvus 3.0
A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma tecnologia de IA de ponta que incorpora LLMs e bancos de dados vetoriais. Seu objetivo principal é abordar os problemas de alucinação nos LLMs integrando informações contextuais. Um sistema RAG típico é composto por um banco de dados vetorial, um LLM e prompts como código. O banco de dados vetorial desempenha um papel crucial nesse sistema, armazenando informações específicas de domínio ou privadas e recuperando as partes mais relevantes como contextos para o LLM. Esse processo permite que o LLM gere respostas mais precisas e de maior qualidade.
Apesar dos avanços significativos na tecnologia RAG ao longo do último ano, alcançar alta precisão de recuperação continua sendo um desafio. Para resolver esse problema, estamos introduzindo recursos aprimorados de busca híbrida em nosso próximo lançamento do Milvus 3.0. Espera-se que essa combinação de buscas precisas baseadas em palavras-chave e buscas de similaridade baseadas em vetores eleve as taxas de recall do RAG dos anteriores 30%-40% para 80%-90%, atendendo a uma gama mais ampla de casos de uso.
O que implica alcançar 80% de precisão? Considere uma aplicação RAG de nível empresarial: com uma taxa de precisão de 60%, ela já supera as habilidades analíticas de metade da força de trabalho da empresa. No entanto, elevar essa taxa para 80% significa que a qualidade da saída da IA excederia a de 80% a 90% dos funcionários, incluindo executivos seniores. Assim, atingir um benchmark de 80% de precisão indica que a IA pode fornecer resultados mais precisos e de qualidade, revolucionando a experiência do usuário e ampliando o impacto de produtos infundidos com IA.
ChatGPT e bancos de dados vetoriais: complemento ou concorrente na busca semântica?
Modelos de linguagem grandes como o ChatGPT e bancos de dados vetoriais utilizam embeddings vetoriais para representar e compreender o significado semântico de dados não estruturados. Esses embeddings são comparados usando métricas de distância como Euclidiana ou cosseno, possibilitando análise e consulta eficientes de dados com base na similaridade semântica dos dados. Essa sinergia levanta questões sobre o potencial do ChatGPT de eclipsar os bancos de dados vetoriais na busca semântica.
Apesar de suas funcionalidades sobrepostas, o ChatGPT não é um substituto para bancos de dados vetoriais. A força do ChatGPT está em compreender e gerar texto coerente e contextualmente relevante com base na entrada que recebe, em vez de funcionar como um banco de dados para realizar operações exatas de busca semântica. Por outro lado, os bancos de dados vetoriais são feitos sob medida para armazenar e recuperar embeddings vetoriais, facilitando buscas eficientes por similaridade semântica.
Além disso, as implicações de custo da realização de buscas semânticas diferem significativamente entre bancos de dados vetoriais e LLMs. Executar busca semântica em um sistema de banco de dados vetorial mostra-se aproximadamente 100 vezes mais econômico do que realizar essas operações dentro de um modelo de linguagem grande. Essa diferença substancial de custo leva muitas empresas líderes de IA, incluindo a OpenAI, a defender o uso de bancos de dados vetoriais em aplicações de IA para busca semântica e de vizinhos mais próximos k.
A distinção entre LLMs e bancos de dados vetoriais se tornará mais aparente nos próximos cinco anos. Os LLMs estão preparados para emergir como processadores semânticos sofisticados sobre a infraestrutura computacional tradicional. Ao mesmo tempo, os bancos de dados vetoriais evoluíram como soluções sofisticadas de armazenamento semântico, oferecendo recuperação inteligente de dados em meios de armazenamento padrão como discos, fitas, armazenamento em nuvem e sistemas de arquivos.
O futuro da IA: a ascensão da inteligência geral acessível em cinco anos
Na próxima meia década, à medida que os algoritmos de machine learning evoluírem, projeta-se que a IA se torne exponencialmente mais inteligente, potencialmente 100x mais do que hoje. O desafio crucial, no entanto, está em tornar essa IA avançada acessível e econômica. Embora as despesas associadas às implementações de IA estejam em tendência de queda, os custos cumulativos, incluindo a aquisição de hardware, a utilização de grandes modelos de linguagem e a manutenção operacional contínua, permanecem consideravelmente altos. Por exemplo, reduzir a taxa de assinatura de um assistente de IA de $20-30 para $3-5 por mês poderia ampliar significativamente sua base de usuários. Assim, a visão para os próximos cinco anos é o surgimento da Inteligência Geral Acessível (AGI), que visa tornar as soluções de IA economicamente viáveis para todos os indivíduos e empresas, alcançando assim a democratização da tecnologia de IA.
Como provedores de banco de dados vetorial, estamos comprometidos em contribuir para esse futuro, aprimorando a eficiência do gerenciamento de dados e reduzindo custos, permitindo assim um acesso mais amplo às tecnologias de IA.
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