Abstrak atau mati: Mengapa organisasi AI tidak mampu membeli kumpulan vektor yang kaku

Basis data vektor (DB), yang dulu merupakan alat penelitian khusus, telah menjadi infrastruktur yang banyak digunakan hanya dalam beberapa tahun. Mereka mendukung pencarian semantik saat ini, mesin rekomendasi, tindakan anti-penipuan, dan aplikasi AI umum di seluruh industri. Ada banyak pilihan: PostgreSQL dengan pgvector, MySQL HeatWave, DuckDB VSS, SQLite VSS, Pinecone, Weaviate, Milvus dan banyak lainnya.

Banyaknya pilihan tampaknya merupakan keuntungan bagi bisnis. Namun di balik itu, masalah yang semakin besar muncul: ketidakstabilan tumpukan. Basis data vektor baru muncul setiap kuartal, dengan berbagai API, skema pengindeksan, dan trade-off kinerja. Pilihan sempurna hari ini mungkin tampak ketinggalan jaman atau terbatas di kemudian hari.

Bagi tim AI bisnis, volatilitas berarti risiko lock-in dan migrasi yang sangat buruk. Sebagian besar proyek dimulai dengan mesin ringan seperti DuckDB atau SQLite untuk pembuatan prototipe, kemudian berpindah ke Postgres, MySQL, atau layanan cloud-native dalam produksi. Setiap peralihan melibatkan penulisan ulang kueri, konfigurasi ulang saluran pipa, dan memperlambat penerapan.

Spiral rekayasa ulang ini melemahkan kecepatan dan ketangkasan yang seharusnya dihasilkan oleh penerapan AI.

Mengapa portabilitas penting saat ini

Perusahaan memiliki keseimbangan yang sulit:

• Bereksperimenlah dengan cepat dengan overhead minimal, berharap untuk mencoba dan mendapatkan nilai awal;

• Melakukan penskalaan secara aman melalui infrastruktur yang stabil dan berkualitas produksi tanpa memerlukan pemfaktoran ulang selama berbulan-bulan;

• Jadilah cerdas di dunia di mana backend baru dan lebih baik hadir hampir setiap bulan.

Tanpa portabilitas, organisasi akan mengalami stagnasi. Mereka memiliki hutang teknis karena jalur kode yang berulang, enggan mengadopsi teknologi baru, dan tidak dapat memindahkan prototipe ke produksi dengan cepat. Faktanya, database adalah sebuah penghambat, bukan sebuah akselerator.

Portabilitas, atau kemampuan untuk memindahkan infrastruktur yang mendasarinya tanpa melakukan pengodean ulang aplikasi, kini menjadi persyaratan strategis bagi organisasi yang meluncurkan AI dalam skala besar.

Abstraksi sebagai infrastruktur

Solusinya bukanlah sebuah pilihan "bagus sekali" Basis data vektor (tidak ada), tetapi untuk mengubah cara berpikir organisasi tentang masalah ini.

Dalam rekayasa perangkat lunak, pola adaptor menyediakan antarmuka yang stabil sekaligus menyembunyikan kompleksitas yang mendasarinya. Secara historis, kita telah melihat bagaimana prinsip ini telah mengubah seluruh industri:

• ODBC/JDBC memberi organisasi satu cara untuk menanyakan database relasional, mengurangi risiko terikat dengan Oracle, MySQL, atau SQL Server;

• Apache Arrow adalah format data kolom terpadu, sehingga sistem data dapat bekerja sama dengan baik;

• ONNX membuat format vendor-agnostic untuk model pembelajaran mesin (ML), menyatukan TensorFlow, PyTorch, dll.;

• Kubernetes telah mengabstraksikan detail infrastruktur, sehingga beban kerja dapat berjalan dengan cara yang sama di mana pun di cloud;

• Any-llm (Mozilla AI) kini memungkinkan satu API di banyak vendor model bahasa besar (LLM), sehingga bermain dengan AI menjadi lebih aman.

Semua abstraksi ini mengarah pada penerapannya dengan mengurangi biaya peralihan. Mereka mengubah ekosistem yang rusak menjadi infrastruktur tingkat perusahaan yang kuat.

Basis data vektor juga berada pada titik balik yang sama.

Pendekatan transformator terhadap vektor

Daripada mengikat kode aplikasi secara langsung ke beberapa backend tertentu, perusahaan dapat melakukan kompilasi pada lapisan abstraksi yang menormalkan operasi seperti entri, kueri, dan pemfilteran.

Hal ini tidak serta merta menghilangkan kebutuhan untuk memilih backend; Hal ini membuat pilihan ini tidak terlalu ketat. Tim pengembangan dapat memulai dengan DuckDB atau SQLite di lab, kemudian meningkatkannya ke Postgres atau MySQL untuk produksi dan akhirnya mengadopsi database vektor cloud tujuan khusus tanpa harus merekayasa ulang aplikasi.

Upaya sumber terbuka seperti Vectorwrap adalah contoh awal dari pendekatan ini, yang menawarkan API Python tunggal ke Postgres, MySQL, DuckDB, dan SQLite. Hal ini menunjukkan kekuatan abstraksi untuk mempercepat proses pembuatan prototipe, mengurangi risiko lock-in, dan mendukung arsitektur hybrid yang menggunakan banyak backend.

Mengapa perusahaan harus peduli?

Bagi para pemimpin infrastruktur data dan pengambil keputusan AI, abstraksi menawarkan tiga manfaat:

Kecepatan dari prototipe hingga produksi

Tim dapat membuat prototipe dalam lingkungan dan skala lokal yang ringan tanpa perlu menulis ulang yang mahal.

Mengurangi risiko penjual

Organisasi dapat mengadopsi backend baru saat mereka muncul tanpa proyek migrasi yang panjang dengan memisahkan kode aplikasi dari database tertentu.

Fleksibilitas hibrida

Bisnis dapat menggabungkan database transaksional, analitik, dan vektor khusus dalam satu arsitektur, semuanya di balik antarmuka yang terkonsolidasi.

Hasilnya adalah fleksibilitas lapisan data, yang menjadi pembeda antara perusahaan yang cepat dan lambat.

Gerakan yang lebih luas dalam open source

Apa yang terjadi di ruang vektor adalah salah satu contoh tren yang lebih besar: abstraksi open source sebagai infrastruktur penting.

• Dalam format data: Apache Arrow

• Dalam model ML: ONNX

• Dalam format: Kubernetes

• Dalam AI API: Any-LLM dan kerangka kerja lainnya

Proyek-proyek ini berhasil bukan dengan menambah kemampuan baru, namun dengan menghilangkan hambatan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk bergerak lebih cepat, melakukan lindung nilai, dan berkembang seiring dengan ekosistem.

Switch Vector DB melanjutkan warisan ini, mengubah ruang berkecepatan tinggi yang terfragmentasi menjadi infrastruktur yang benar-benar dapat diandalkan oleh organisasi.

Masa depan portabilitas database berorientasi vektor

Lanskap basis data vektor tidak akan menyatu dalam waktu dekat. Sebaliknya, jumlah opsi akan bertambah, dan setiap vendor akan menyesuaikan kasus penggunaan, skala, waktu respons, penelusuran hibrid, kepatuhan, atau integrasi platform cloud yang berbeda.

Abstraksi menjadi strategi dalam hal ini. Bisnis yang menggunakan pendekatan seluler akan dapat:

• Prototipe dengan berani

• Penerbitan yang fleksibel

• Berkembang pesat ke dalam teknologi baru

Ada kemungkinan bahwa pada akhirnya kita akan melihat a "JDBC untuk vektor," Standar global yang mengatur kueri dan operasi di seluruh backend. Sampai saat itu, abstraksi open source menjadi fondasinya.

kesimpulan

Perusahaan yang mengadopsi AI tidak boleh melambat karena database terkunci. Seiring berkembangnya ekosistem vektor, pemenangnya adalah mereka yang memperlakukan abstraksi sebagai infrastruktur, membangun antarmuka portabel daripada mengikatkan diri pada satu backend saja.

Pelajaran yang kita peroleh dari rekayasa perangkat lunak selama beberapa dekade sangatlah sederhana: standar dan abstraksi mengarah pada adopsi. Untuk database vektor, revolusi ini telah dimulai.

Mihir Ahuja adalah insinyur AI/ML dan kontributor sumber terbuka yang berbasis di San Francisco.

Tautan sumber