Dall’oggetto luccicante alla cruda realtà: la storia del database vettoriale due anni dopo

Quando ho scritto per la prima volta “Banche dati vettoriali: la sindrome dell’oggetto luccicante e il caso dell’unicorno scomparso“ Nel marzo 2024, il settore era in fermento. I database vettoriali sono posizionati come segue: la prossima grande cosa — Un livello infrastrutturale indispensabile per l’era della generazione dell’intelligenza artificiale. Miliardi di dollari di venture capital sono stati versati, gli sviluppatori si sono affrettati a integrare i posizionamenti nelle loro pipeline e gli analisti hanno seguito i round di finanziamento con il fiato sospeso. pigna, Tessitura, Colore, Aquilone e una dozzina in più.

La promessa era inebriante: finalmente un modo per effettuare ricerche in base al significato anziché a parole chiave fragili. Trasferisci le tue conoscenze aziendali in un negozio di vettori, allega un LLM e osserva la magia accadere.

Ma la magia non è mai avvenuta del tutto.

Due anni dopo controllo della realtà arrivato: il 95% delle organizzazioni che investono in iniziative di intelligenza artificiale vedono zero ritorni misurabili. E molti degli avvertimenti che ho espresso in quel momento sui limiti dei vettori, sul panorama affollato dei fornitori e sui rischi di trattare i database vettoriali come una soluzione miracolosa si sono avverati quasi esattamente come previsto.

Pronostico 1: Unicorno perduto

All’epoca, mi chiedevo se Pinecone, il simbolo della categoria, avrebbe raggiunto lo status di unicorno o sarebbe diventato l'”unicorno perduto” del mondo dei database. Oggi a questa domanda è stata data risposta nel modo più significativo possibile: Pigna secondo quanto riferito, esplorando una venditacercando di sopravvivere alla forte concorrenza e alla perdita di clienti.

Sì, Pinecone ha fatto i grandi giri e ha firmato i loghi dei tendoni. Tuttavia, in pratica, la differenziazione era debole. I player open source come Milvus, Qdrant e Chroma li riducono in termini di costi. Le aziende storiche come Postgres (con pgVector) ed Elasticsearch ha aggiunto il supporto vettoriale come funzionalità. E i clienti chiedevano sempre più: “Perché dovrei introdurre un database completamente nuovo quando il mio stack esistente gestisce già i vettori abbastanza bene?”

Risultato: la pigna, un tempo valeva quasi un miliardo di dollari, ora cerca casa. L’unicorno perduto davvero. Nel settembre 2025, Pigna nominata Ash Ashutosh In qualità di CEO, il fondatore Edo Liberty assume il ruolo di capo scienziato. La tempistica la dice lunga: il cambio di leadership avviene in un momento in cui le pressioni e le domande sull’indipendenza a lungo termine aumentano.

Pronostico 2: I vettori da soli non saranno sufficienti

Ho anche sostenuto che i database vettoriali da soli non sono la soluzione definitiva. Se il tuo caso d’uso richiede precisione (come la ricerca di “Errore 221” in un manuale), una ricerca vettoriale pura presenterà allegramente “Errore 222” come “abbastanza vicino”. Carino nella demo, disastroso nella produzione.

La tensione tra somiglianza e pertinenza si è rivelata fatale per il mito secondo cui i database vettoriali sono motori multiuso.

“Le aziende hanno scoperto nel modo più duro che semantico ≠ è vero.”

Sostituendo allegramente la ricerca lessicale per i vettori, gli sviluppatori hanno rapidamente reintrodotto la ricerca lessicale con i vettori. I team che si aspettavano che i vettori “funzionassero” si sono rivolti al filtraggio dei metadati. riordinatori e regole stabilite manualmente. Entro il 2025, il consenso è chiaro: i vettori sono potenti, ma solo come parte di uno stack ibrido.

Previsione 3: Uno spazio affollato sta diventando una mercificazione

L’esplosione delle startup di database vettoriali non è mai stata sostenibile. Weaviate, Milvus (via Zilliz), Chroma, Vespa, Qdrant: ciascuno di essi affermava sottili differenze, ma per la maggior parte dei ricevitori facevano tutti la stessa cosa: memorizzavano i vettori e recuperavano i vicini più vicini.

Oggi, pochissimi di questi giocatori debuttano. Il mercato è frammentato, mercificato e per molti versi fagocitato dalle aziende consolidate. La ricerca vettoriale non è più un fossato autonomo nelle piattaforme dati cloud, ma una funzionalità di casella di controllo.

Proprio come scrissi allora: separare un DB vettoriale da un altro rappresenterà una sfida crescente. Questa sfida è diventata ancora più difficile. Consiglio, margo, LanceDB, PostgreSQL, Ondata di caldo di MySQL, oracolo 23c, SQL di Azure, Cassandra, Redis, neo4j, Negozio unico, Ricerca elastica, Apri Ricerca, Apache Solr…l’elenco potrebbe continuare.

La nuova realtà: Hybrid e GraphRAG

Ma questa non è solo una storia di declino; una storia di evoluzione. Dalle ceneri dell’hype vettoriale stanno emergendo nuovi paradigmi che combinano il meglio di molteplici approcci.

Ricerca ibrida: parola chiave + vettore è ora l’impostazione predefinita per le applicazioni serie. Le aziende hanno imparato che servono sia precisione che incertezza, precisione e semantica. Apache Solr, Elasticsearch, pgVector e la funzionalità di “accesso a cascata” di Pinecone lo adottano.

GraphicRAG: La parola d’ordine della fine del 2024/2025 è GraphRAG: maggiore generazione di accesso migliorato dai grafici. Combinando i vettori con i grafici della conoscenza, GraphRAG codifica le relazioni tra entità in cui vengono appiattiti solo gli incorporamenti. Il risultato è drammatico.

Confronti e prove

• Il blog sull’intelligenza artificiale di Amazon cita i parametri di riferimento LettriaHybrid GraphRAG ha aumentato la precisione della risposta da circa il 50% a oltre l’80% nei test di set di dati in ambito finanziario, sanitario, industriale e legale.

• Banco GraphRAG Il benchmark (rilasciato a maggio 2025) fornisce una valutazione completa di GraphRAG e Vanilla RAG attraverso attività di ragionamento, query multi-hop e sfide di dominio.

• Uno Recensione OpenReview di RAG e GraphRAG Ha scoperto che ciascun approccio presenta punti di forza a seconda dell’attività, ma le combinazioni ibride spesso danno i migliori risultati.

• Il blog di FalkorDB riporta Quando la precisione dello schema è importante (domini strutturati) GraphRAG può sovraperformare il recupero dei vettori di un fattore di ~ 3,4 in alcuni benchmark.

L’ascesa di GraphRAG sottolinea un punto più ampio: il rollback non riguarda un oggetto luccicante. Si tratta di costruire sistemi di recupero — Pipeline stratificate, ibride e sensibili al contesto che forniscono ai Master le informazioni giuste, con la giusta precisione, al momento giusto.

Cosa significa questo?

Ecco il verdetto: i database vettoriali non sono mai stati un miracolo. Questi sono stati un passo importante nell’evoluzione della ricerca e del recupero. Ma queste non sono la fine dei giochi e non lo sono mai state.

I vincitori in questo campo non saranno coloro che vendono i vettori come database autonomo. Saranno loro a incorporare la ricerca vettoriale in ecosistemi più ampi integrando grafici, metadati, regole e ingegneria del contesto in piattaforme compatibili.

In altre parole: non è un database vettoriale di unicorni. L’unicorno è lo stack di rollback.

Guardando al futuro: cosa c’è dopo

• Le piattaforme dati combinate includeranno grafica vettoriale e grafica: Aspettatevi che i principali fornitori di database e cloud offrano stack di accesso integrati (vettoriale + grafica + testo completo) come funzionalità integrate.

• L’”ingegneria del recupero” emergerà come disciplina separata: Con la maturazione di MLOps, maturano anche le applicazioni per incorporare l’ottimizzazione, l’ordinamento ibrido e il rendering dei grafici.

• Metamodelli che imparano a interrogare meglio: I futuri Maestri potrebbero per imparare Per regolare quale metodo di recupero viene utilizzato per query regolando dinamicamente la ponderazione.

• GraphRAG temporale e multimodale: I ricercatori stanno già estendendo GraphRAG per essere consapevoli del tempo (T-GRAG) e combinati multimodalmente (ad esempio collegando immagini, testo, video).

• Attiva confronti e livelli di astrazione: Veicoli simili ConfrontoQED (per il benchmarking RAG) e GraphRAG-Bench spingeranno la comunità verso sistemi più equi e comparabili.

Dagli oggetti luccicanti alle infrastrutture di base

L’arco della storia del database vettoriale ha seguito un percorso classico: un ciclo di eccitazione diffusa, seguito da introspezione, perfezionamento e maturazione. Nel 2025, la ricerca vettoriale non è più un oggetto luccicante che tutti seguono ciecamente; ora è diventato un elemento fondamentale di un’architettura di accesso più complessa e versatile.

I primi avvertimenti erano giusti. Le speranze pure basate sui vettori spesso si scontrano con le sponde della certezza, della complessità relazionale e dei vincoli istituzionali. Ma la tecnologia non è mai stata sprecata: ha costretto l’industria a ripensare il ricordo fondendo strategie semantiche, lessicali e relazionali.

Se dovessi scrivere un seguito nel 2027, sospetto che inquadrerebbe i database vettoriali non come unicorni ma come infrastrutture legacy; basilare, ma eclissato da livelli di orchestrazione più intelligenti, controller di accesso adattivi e selezione dinamica dei sistemi di intelligenza artificiale. Quale Lo strumento di recupero corrisponde alla query.

A partire da ora, la vera battaglia non è tra vettore e parola chiave; sono l’indirettezza, la fusione e la disciplina nella creazione di canali di recupero che radicano in modo affidabile l’intelligenza artificiale nei fatti e nella conoscenza del dominio. Questo è l’unicorno che dobbiamo inseguire in questo momento.

Amit Verma è il capo dell’ingegneria e dei laboratori di intelligenza artificiale. neurone7.

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