AIアプリケーションが普及するにつれ、多くのチームが専用のベクトルデータベースを採用しているが、これが新たなデータサイロを生み出している。KingbaseESチームによる最近の投稿は、既存のリレーショナルデータベースにベクトル機能を直接埋め込むマルチモデルアプローチを提唱している。これによりデータ移動が減り、別々のシステム間で同期する必要がなくなるため、アーキテクチャが簡素化される。投稿はKingbaseESがベクトルストレージをSQLと統合し、開発者が構造化データと非構造化データを統一的にクエリできるようにする方法を強調している。この傾向は世界的に勢いを増しており、PostgreSQLやOracleなどの主要ベンダーもベクトルサポートを追加している。データアーキテクトにとって重要なのは、スタックに別の専門システムを追加する前に、マルチモデルデータベースがAIワークロードのニーズを満たせるか評価することだ。このアプローチは運用オーバーヘッドの低減と一貫性の向上を約束するが、専門的なパフォーマンスを犠牲にする可能性もある。
中国のデータベースベンダーが、ベクトルストレージをリレーショナルデータに統合するマルチモデルアーキテクチャを提唱し、専用ベクトルDBの必要性を減らすと主張。