Uspon i pad vektorskih baza podataka

Pre samo dve godine, industrija je bila preplavljena hajpom. Vektorske baze podataka su predstavljane kao sledeća velika stvar – neophodan sloj infrastrukture za eru generativne veštačke inteligencije. Milijarde dolara su se slivale, developeri su žurili da integrišu "embeddinge" u svoje sisteme, a analitičari su bez daha pratili runde finansiranja za Pinecone, Weaviate, Chroma i desetak drugih.

Obećanje je bilo opojno: konačno, način da se pretražuje po značenju, a ne po krutim ključnim rečima. Samo ubacite znanje svoje kompanije u vektorsku bazu, povežite je sa LLM-om i posmatrajte magiju.

Osim što se magija nikada nije u potpunosti materijalizovala.

Danas je stiglo otrežnjenje: 95% organizacija koje su uložile u generativne AI inicijative ne beleži nikakav merljiv povrat investicije. Ovo otrežnjenje nije iznenađenje. Mnogi od rizika na koje sam upozoravao pre više od godinu dana – o ograničenjima vektora i prenatrpanom tržištu – obistinili su se sa zapanjujućom preciznošću.

Nestali jednorog

Postavljalo se pitanje da li će Pinecone – zaštitno lice ove kategorije – dostići status "jednoroga" ili će postati "nestali jednorog" sveta baza podataka. Danas je to pitanje dobilo svoj odgovor: Pinecone navodno istražuje mogućnost prodaje, boreći se da se istakne usred žestoke konkurencije i odliva korisnika.

Da, Pinecone je prikupio ogromne investicije. Ali u praksi, diferencijacija je bila slaba. Open-source igrači poput Milvusa, Qdranta i Chroma potkopali su ih cenom. Postojeći giganti kao što su Postgres (sa pgVector-om) i Elasticsearch jednostavno su dodali vektorsku podršku kao još jednu funkciju. Korisnici su sve češće pitali: "Zašto da uvodim potpuno novu bazu podataka kada moja postojeća već dovoljno dobro radi sa vektorima?"

Rezultat: Pinecone, nekada procenjen na skoro milijardu dolara, sada traži novi dom. Čak je i promena rukovodstva u septembru 2025. godine, kada je osnivač prešao na ulogu glavnog naučnika, stigla usred rastućeg pritiska i pitanja o dugoročnoj nezavisnosti kompanije. Nestali jednorog, zaista.

"Slično" ne znači "tačno"

Vektorske baze podataka same po sebi nikada nisu bile konačno rešenje. Ako vaš slučaj upotrebe zahteva preciznost – na primer, pretraga za "Greška 221" u priručniku – čista vektorska pretraga bi vam radosno poslužila "Grešku 222" kao "dovoljno blisku". Simpatično u demonstraciji, katastrofalno u produkciji.

Ta tenzija između sličnosti i relevantnosti pokazala se fatalnom za mit o vektorskim bazama kao svemogućim alatima.

Kompanije su na teži način otkrile da semantičko ≠ tačno.

Developeri koji su sa oduševljenjem zamenili leksičku pretragu vektorima, brzo su ponovo uveli... leksičku pretragu, ali sada u kombinaciji sa vektorima. Timovi koji su očekivali da vektori "prosto rade" na kraju su morali da dodaju filtere za metapodatke, rerankere i ručno podešena pravila. Do 2025. godine, konsenzus je jasan: vektori su moćni, ali samo kao deo hibridnog sistema.

Tržište se pretvorilo u robu

Eksplozija startapa za vektorske baze podataka nikada nije bila održiva. Weaviate, Milvus, Chroma, Vespa, Qdrant – svaki je tvrdio da ima suptilne prednosti, ali za većinu kupaca svi su radili istu stvar: skladištili vektore i pronalazili najbliže susede.

Danas se retko koji od ovih igrača izdvaja. Tržište se fragmentiralo, komodifikovalo i, na mnogo načina, bilo progutano od strane postojećih tehnoloških giganata. Vektorska pretraga je sada samo još jedna stavka na listi funkcija, a ne samostalna konkurentska prednost.

Lista tehnologija koje su jednostavno dodale vektorsku podršku je duga i raste: PostgresSQL, Elasticsearch, Oracle 23c, Redis, Neo4j, SingleStore, Azure SQL, Cassandra, pa čak i MySQL HeatWave... Razlikovati jednu vektorsku bazu od druge postalo je gotovo nemoguće.

Evolucija: Šta sada funkcioniše?

Ovo nije samo priča o padu – to je priča o evoluciji. Iz pepela vektorskog hajpa, pojavljuju se nove paradigme koje kombinuju najbolje iz više pristupa.

• Hibridna pretraga: Kombinacija ključnih reči i vektora sada je standard za ozbiljne aplikacije. Kompanije su naučile da su im potrebni i preciznost i fleksibilnost, i tačnost i semantika.
• GraphRAG: Najvreliji "buzzword" kasne 2024. i 2025. godine je GraphRAG – Retrieval Augmented Generation poboljšan grafovima. Spajanjem vektora sa grafovima znanja, GraphRAG kodira odnose između entiteta koje sami "embeddinzi" gube. Rezultati su dramatični. Benčmark kompanije Lettria pokazuje skok u tačnosti odgovora sa ~50% na preko 80%, dok izveštaj FalkorDB-a navodi da GraphRAG može nadmašiti čistu vektorsku pretragu za ~3.4 puta u određenim domenima. Pored toga, pojava standardizovanih testova kao što je GraphRAG-Bench i akademske studije dodatno potvrđuju da hibridni pristupi često daju najbolje rezultate, učvršćujući GraphRAG kao ključnu tehnologiju za budućnost.

Pravi jednorog je "retrieval" stek

Presuda je doneta: vektorske baze podataka nikada nisu bile čudo. Bile su korak – važan korak – u evoluciji pretrage i pronalaženja informacija. Ali one nisu, i nikada nisu bile, krajnji cilj.

Pobednici u ovom prostoru neće biti oni koji prodaju vektore kao samostalnu bazu podataka. To će biti oni koji ugrađuju vektorsku pretragu u šire ekosisteme – integrišući grafove, metapodatke, pravila i kontekst u kohezivne platforme.

Drugim rečima: jednorog nije vektorska baza podataka. Jednorog je "retrieval" stek.

Pogled u budućnost: Šta je sledeće?

Analiza prošlosti je korisna, ali postavlja se ključno pitanje: kuda idemo odavde? Evo nekoliko predviđanja za sledeću fazu evolucije:

• Jedinstvene platforme za podatke će progutati vektore i grafove: Očekujte da će veliki provajderi baza podataka i cloud servisa ponuditi integrisane "retrieval" stekove (vektor + graf + pretraga teksta) kao ugrađene mogućnosti.
• "Retrieval Engineering" će postati posebna disciplina: Kao što je MLOps sazreo kao praksa, isto će se desiti i sa metodama za optimizaciju "embeddinga", hibridno rangiranje i konstrukciju grafova znanja.
• Meta-modeli koji uče kako da bolje pretražuju: Budući LLM-ovi će možda naučiti da sami biraju najbolju metodu pronalaženja informacija za svaki pojedinačni upit, dinamički prilagođavajući svoj pristup.