在3月3日，Teradata推出Enterprise Vector Store，该功能将使客户能够几乎即时处理大量矢量，以推动AI开发。

向量是算法分配的数据的数值表示。它们是为非结构化数据（例如文本）提供结构的关键手段，因此可以搜索和发现它。此外，向量支持相似性搜索，因此可以发现大量相关数据。

随着对AI发展的兴趣增加，矢量搜索和存储变得至关重要，因为AI工具需要大量高质量的数据来提供准确的输出。

HyperFrame Research公司首席执行官兼首席分析师Steven Dickens表示，通过添加Enterprise Vector Store（目前处于内部预览阶段，预计将于7月全面上市），Teradata解决了日益增长的需求，使添加矢量功能变得简单且具有成本效益。

当矢量搜索和存储功能还不是Teradata等数据管理平台的一部分时，用户需要添加第三方工具，这可能既复杂又昂贵。

Dickens说：“我们看到对单独矢量数据库的需求有所减少。有些供应商将矢量数据库定位为独立数据库，而Teradata正在做的事情在很大程度上否定了这种需求。这对企业来说意味着更少的数据移动、更好的安全性和更少的运营。”

此外，甲骨文和AWS同样在其数据库中添加了矢量搜索和存储功能。

Dickens说：”你可能会对独立矢量存储的功能感到兴奋，但这里的价值来自运营安全性和成本。”

添加矢量存储

随着企业看到生成式AI的潜能，使员工更了解情况和更高效，很多企业正在对AI开发进行大量投资。

在这种情况下，由于需要专有数据来训练AI以了解企业运营，很多数据管理和分析供应商构建了环境，使客户能够将数据与语言模型一起使用来开发AI应用程序。

矢量搜索和存储对这些开发环境至关重要，它们使开发人员能够发现训练AI的相关数据。

在Teradata的竞争对手中，Databricks于2024年5月正式推出矢量搜索和存储。SingleStore在2023年底已经这样做。据Teradata首席技术官Louis Landry称，现在，Teradata也在做同样的事情，主要看到企业对生成AI开发日益增长的兴趣。

Teradata已经开始支持AI开发，例如机器学习。添加支持生成AI开发的功能是合乎逻辑的下一步。

Landry说：“围绕AI开发，市场已经开始爆炸。矢量是企业数据环境中需要考虑的下一个数据类型，我们希望成为其中的一部分。”

此外，用户反馈发挥了作用，他继续指出，客户联系他们说，他们尝试了专业数据库，但无法满足大型企业工作负载需求并需要他们帮助。

Landry说：“这推动着我们更进一步。”

通过使用Enterprise Vector Store，Teradata客户可以结合结构化和非结构化数据来为AI开发管道提供信息，同时利用现有的Teradata功能，例如数据治理。

此外， Enterprise Vector Store包括以下：

• 与Nvidia NIMAI开发平台集成，以提高AI工具的性能、可扩展性和准确性。
• 管理整个矢量化数据生命周期，从生成和索引到智能搜索。
• 在现有的Teradata环境中进行工作负载处理，这可以实现灵活的部署选项，包括云、本地和混合。
• 支持LangChain等开发框架。
• 旨在确保输出是可信的功能，例如跟踪和解释数据随着时间的推移的变化。

Dickens表示，虽然Teradata的Enterprise Vector Store的这些功能并不是创新功能，与Pinecone和Chroma DB等提供的功能或竞争数据平台供应商提供的功能差不多，但新功能仍然很重要。

专门的数据库可能比企业矢量存储具有更多的功能。然而，这些额外的功能并不是必需品。 Enterprise Vector Store包含所需的功能，因此对于Teradata客户来说，这是比从第三方添加矢量数据库更有吸引力的选择。

Dickens说：“矢量显然很重要，但在你已经拥有的产品中打开该功能，而不是必须用独立平台复制该功能，这可消除复杂性。消除复杂性意味着节省金钱，节省时间，并减少安全暴露。”

Dickens继续说道，因此，Teradata客户就没有理由考虑迁移到另一个数据平台。Teradata在2022年对其基于云的数据管理和分析功能进行了现代化改造。现在，它正在增加实现AI开发的功能。

接下来，如果Teradata能够改善其消息传递，并与AWS、谷歌和微软等超大规模云更无缝地合作，它可能会增加新客户。

Dickens说：“Teradata拥有庞大的优质客户安装基础，如果他们能添加一些新功能，从而增加客户，也许在中型企业中，这将推动增长。这些功能与矢量存储等相结合，并且，他们还有云交付模型。”

下一步

Landry表示，随着Enterprise Vector Store进入预览阶段，支持AI开发将继续成为Teradata产品开发计划的一部分。特别是，重点在于帮助客户构建他们可以信任的应用程序。

此外，Landry继续说，使客户能够使用AI代理实现业务流程自动化是Teradata路线图的一部分。

他说：“Teradata的重点不是保持在最前沿，而是随着技术的成熟为企业带来真正的商业价值。”

与此同时，Dickens建议，Teradata通过使Teradata成为首选平台的合作伙伴关系，专注于使其平台与超大规模云更加集成是明智的做法。

SAP和Databricks最近公布这样的合作伙伴关系。同样，甲骨文也正在与其他超大规模云建立关系。

Dickens称：“是的，你可以在其他云端使用VantageCloud，但它真的是第一方服务吗？如果你在使用AWS，并且可以看到Teradata与AWS配合使用，那就太好了。Teradata需要更好地处理这种简单的流程。”