SurrealDB 3.0 integra funções de cinco bancos de dados em um

A SurrealDB lançou a versão 3.0 de seu banco de dados, com uma abordagem que promete integrar funções de cinco tipos de bancos de dados usados em sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG). A empresa também levantou US$ 23 milhões em uma extensão de sua Série A, totalizando US$ 44 milhões em financiamento.

Sistemas tradicionais de RAG frequentemente utilizam múltiplas camadas de dados e tecnologias para lidar com informações estruturadas, vetoriais e de grafo. Esse método pode levar a problemas de desempenho e precisão devido à complexidade na sincronização. O SurrealDB 3.0 visa resolver esses desafios armazenando memória de agentes, lógica de negócios e dados multimodais diretamente no banco de dados.

Com mais de 2,3 milhões de downloads e 31.000 estrelas no GitHub, a arquitetura do SurrealDB já foi implementada em dispositivos de borda em carros e sistemas de defesa, motores de recomendação de produtos e tecnologias de anúncios para Android. A estrutura permite que consultas transacionais integrem buscas vetoriais, travessia de grafos e consultas relacionais em uma única operação, mantendo a consistência.

Segundo o CEO Tobie Morgan Hitchcock, o SurrealDB é ideal para cenários que exigem múltiplos tipos de dados juntos, simplificando a linha do tempo de desenvolvimento que antes poderia levar meses para dias. No entanto, ele ressalta que o SurrealDB não é a melhor opção para todas as tarefas, como análises de grandes volumes de dados que não requerem atualização frequente.

O SurrealDB 3.0 oferece uma arquitetura inovadora que pode agilizar o desenvolvimento de sistemas de IA, especialmente onde múltiplos tipos de dados são necessários, reduzindo a complexidade e melhorando a precisão das operações.