Aerospike公司（https://aerospike.com/）4月4日宣布在新一轮融资中筹集了 1.09 亿美元，以寻求增加新的人工智能功能并扩大其上市工作。 Aerospike 成立于 2009 年，专注于广告技术应用。近年来，Aerospike 一直在稳步添加新功能，并成长为多模型数据库，于 2022 年提供对 JSON 文档模型的支持，并于 2023 年添加图数据库功能。
Aerospike 越来越多地用于支持 AI 和机器学习 (ML) 应用程序，其众多用户包括Adobe、AppsFlyer、Barclays、Flipkart 和 PayPal 。虽然 Aerospike 目前已用于支持 AI/ML，但它尚不具备矢量功能，而该公司正在构建并计划在本季度发布矢量功能。
Aerospike 首席执行官 Subbu Iyer 告诉 VentureBeat：“我们成立的前提是实时数据访问将在每个行业中普及。” “我们看到的一件事是需要真正获得数据访问并实时推动洞察力。”
矢量并不是人工智能数据库所需的唯一东西。去年，支持矢量功能的数据库提供商数量激增。
谷歌最近宣布其所有云数据库都将支持矢量。图形数据库供应商 Neo4j为 Aerospike 提供了具有竞争力的产品，并于 2023 年 8 月宣布提供矢量支持。虽然矢量对于实现不同的生成式 AI 用例至关重要，但它们并不是组织使用数据库来实现 AI 的唯一方式。
“我们今天所做的许多用例都属于预测人工智能领域，”Iyer说。
Iyer 表示，Aerospike 目前支持 AI 和 ML 用例，而无需原生矢量支持。这些用例通常包括预测人工智能，这是一种用于进行预测的人工智能形式，早于现代人工智能类型模型的部署。 Iyer 表示，对于预测模型，组织正在进行离线模型训练，然后将结果存储在 Aerospike 中。展望未来，Iyer 预计 Aerospike 将用于支持持续学习过程。
Aerospike 目前正在构建完整的矢量功能，作为早期访问客户的企业预览版，并将于本季度全面上市。Aerospike 现有的多模式数据库功能（包括图形数据库）与正在开发的矢量支持相结合，具有一些有趣的可能性。
“我们看到向量和图形之间有很多协同作用，”Iyer说。Iyer 指出，组织正在利用向量嵌入来帮助为人工智能带来更多背景和智能。一些向量也可以是图，用于更好地理解不同实体之间的关系。
“我们目前的图解决方案主要是知识图，我们正在销售身份和欺诈，”Iyer说。 “人们正在利用向量进行推荐引擎、欺诈等，因此用于提供上下文的向量和作为整个价值链一部分的图形之间存在自然的重叠。”
除了改进对人工智能用例的支持之外，Aerospike 还计划在未来几个月内为其平台添加更多核心数据库功能。 Iyer 表示，计划中的改进包括增强的多记录事务、时间点恢复以及改进的可观察性和管理功能。
“由于我们的数据库实际上正在部署到更大的集群规模和大型数据集中，我们希望确保更容易管理这些集群，”Iyer 说。
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