Rockset 籌集 4400 萬美元的新資金，支援實時索引技術在現代生成式 AI 時代的需求增長
資料庫供應商 Rockset 正在籌集 4400 萬美元的新資金，支援其實時索引技術在現代生成式 AI 時代的需求增長。這次籌資是繼該公司的 B 輪融資後進行的，將 Rockset 這家總部位於加利福尼亞州聖馬特奧的公司迄今獲得的總資金總額增加到 1.05 億美元。由 Icon Ventures 領導的新輪次中，還有 Glynn Capital、Four Rivers、K5 Global、Sequoia 和 Greylock 等參與。
Rockset 和基於開源 RocksDB 的實時索引技術
特別是在 2023 年，Rockset 一直在發展其技術，該技術利用了最初在 Meta（前稱 Facebook）建立的開源 RocksDB 永續性鍵值儲存作為基礎。今年 3 月，Rockset 推出了一個平臺更新，旨在使其實時索引資料庫變得更加高效。隨後，在 4 月份，Rockset 引入了向量嵌入支援，以幫助實現 AI 應用。
Rockset 的聯合創始人兼執行長 Venkat Venkataramani 告訴 VentureBeat：“我們越來越多地被正在建立的 AI 應用所吸引，這是一個非常重要的平臺轉變。”Venkataramani 指出，Rockset 所做的基本上是實時索引，事實證實應用程式也需要對向量嵌入進行實時索引。
向量嵌入在生成式 AI 中的應用
在生成式 AI 崛起的 2023 年，儲存在某種形式的向量資料庫中的向量嵌入的使用不斷增長。對於支援大型語言模型（LLM）非常重要的數值資料，用於幫助發揮其功能的目的性向量資料庫不斷增加，包括 Pinecone 和 Milvus 等等。Rockset 內部的向量嵌入以“浮點數陣列”的資料型別的方式支援。Venkataramani 強調對他來說支援向量作為資料型別並不是特別有趣的地方。相反，他認為更有趣的是 Rockset 現在為向量嵌入建立了實時索引技術。這個索引為給定資料集提供了一個邏輯鍵，可以實現搜尋功能。在某些需要最新訊息的生產用例中，實時更新索引至關重要。
Rockset 如何為向量嵌入建立實時索引
Rockset 實時資料庫的基礎是 RocksDB 資料儲存，該公司透過 RocksDB Cloud 技術對其進行了擴充套件。Venkataramani 解釋說，Rockset 將 RocksDB Cloud 與一些先進技術相結合，以加速各種資料型別的索引。他指出，RocksDB Cloud 現在具有一個近似最近鄰（ANN）索引實現，這對於在向量資料上實現實時搜尋至關重要。
Venkataramani 說：“現在像 Rockset 中的任何其他索引一樣，一旦為向量嵌入列構建了相似度 ANN 索引，它就是始終保持最新的。”“它在插入、更新和刪除時會自動保持自身的最新狀態。”
Rockset 還整合了一個分布式 SQL 引擎，實現快速資料查詢。Venkataramani 指出，該公司的 SQL 引擎現在能夠對資料庫上支援的所有資料型別執行實時查詢。他說：“現在你可以在一個 SQL 查詢中完成大量過濾、聯接和聚合，還可以使用向量嵌入來進行相似性搜尋。因為 SQL 引擎是為應用程式而非等待報告的分析師而建立的，所以單個 SQL 查詢極其高效且非常快速。”
展望
Venkataramani 期待 Rockset 在 AI 能力方面將會有更多的發展。他期待的未來功能之一是支援 GPU 加速，以進一步加快 LLMs 和生成式 AI 用例的查詢速度。
Venkataramani 表示：“這個行業才剛剛起步。這個平臺轉變不是一個時尚，而是將成為每個應用程式的核心組成部分。”
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