主要观点总结
本文主要介绍了IDC发布的《RAG与向量数据库市场前景预测》报告,报告涵盖了RAG管道建设路径、主要技术和算法、市场中的主要厂商等内容。文章还介绍了生成式AI开发中RAG的重要性以及向量数据库在其中的作用,同时分析了原生和非原生向量数据库的未来趋势。此外,文章还涉及向量数据库市场的影响因素、代表厂商以及数据隐私等问题。
关键观点总结
关键观点1: RAG与向量数据库成为AI布局的重点
随着全球非结构化数据的增长,RAG和向量数据库在管理和治理这些数据中起到关键作用,特别是在精准分析和AI内容生成方面。
关键观点2: RAG在多个领域的应用增长
未来两年,企业计划扩大在营销、网络安全、知识管理和发现等领域对RAG的应用。
关键观点3: 原生向量数据库和非原生向量数据库并存
市场和客户对原生和非原生向量数据库都有需求,成本、部署难度等因素将影响企业的选择。原生向量数据库在可扩展性、准确率等方面有优势。
关键观点4: 向量数据库市场由GenAI带动
向量数据库市场主要由GenAI大模型服务项目带动,目前仅有少量商业化解决方案落地,市场潜力巨大。
关键观点5: IDC报告提供了深入的市场分析和建议
IDC报告收录了中国市场向量数据库、RAG代表厂商,并对其优势项进行评估,同时还提供了市场发展趋势的分析和厂商布局的重点。
文章预览
北京,2024年11月1日 当前,RAG与向量数据库是AI厂商布局的重点方向之一。 2023年全球非结构化数据占比达到92.9%,用户需要更好地管理、治理这些数据从而用于更精准的分析和AI内容生成。IDC于近日发布了《RAG与向量数据库市场前景预测》(Doc# CHC52204725,2024年10月),报告绘制了RAG管道建设路径以及其中包含的主要技术和算法,收录并评估了市场中的主要厂商,来为市场选型提供参考建议。 在生成式AI开发过程中,41%的高管认为搭建RAG架构非常重要,81%的IT领导者认为利用自己业务数据的GenAI模型将使他们比竞争对手具有明显优势。RAG为LLM提供企业内部数据,使生成内容更加准确合理,已在知识问答、对话查询、任务执行等应用中集成。未来两年,企业表示将在营销、网络安全、知识管理和发现等领域中更多采用RAG。 原生向量数据库、向量检索引擎
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