Специализированная база данных, предназначенная для эффективного хранения, индексации и поиска векторных представлений данных (эмбеддингов). Ключевая технология для реализации RAG и семантического поиска.
Пример: Компания использует векторную БД Pinecone для хранения эмбеддингов своей базы знаний. RAG-система быстро находит релевантные фрагменты по запросу пользователя перед генерацией ответа.
Векторная база данных — это специализированный тип базы данных, предназначенный для эффективного хранения, индексации и поиска высокоразмерных векторов, известных как эмбеддинги. Эмбеддинги представляют собой числовые векторы, которые кодируют семантическое значение объектов: слов, изображений, аудио, видео или целых документов.
В отличие от традиционных баз данных, оперирующих точными совпадениями или структурированными запросами, векторные базы данных фокусируются на поиске "похожих" объектов на основе их векторного представления. Это достигается с помощью алгоритмов поиска ближайших соседей (Nearest Neighbor Search), которые вычисляют расстояние или сходство между векторами. Чем меньше расстояние, тем более похожи объекты.
Эти базы данных критически важны для работы современных систем искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка и компьютерного зрения. Они позволяют реализовать семантический поиск, рекомендательные системы, кластеризацию данных и другие функции, где требуется понимание контекста и значения, а не простое совпадение ключевых слов.