Co je Vector Database?
Specializovaná databáze pro efektivní ukládání a vyhledávání vysoce-dimenzionálních vektorových dat, jako jsou embeddings.
Definice
Vector Database neboli Vektorová databáze je specializovaná databázová technologie optimalizovaná pro efektivní ukládání, indexování a vyhledávání vysoce-dimenzionálních vektorových dat, zejména embeddings.
Účel
Vektorové databáze umožňují rychlé sémantické vyhledávání a porovnávání podobnosti, které jsou klíčové pro moderní AI aplikace jako RAG, doporučovací systémy a sémantické vyhledávání.
Funkce
Vektorové databáze fungují prostřednictvím speciálních indexovacích algoritmů (jako HNSW nebo IVF), které umožňují rychle najít podobné vektory ve vysoce-dimenzionálních prostorech, aniž by porovnávaly každý vektor jednotlivě.
Příklad
E-commerce platforma používá vektorovou databázi pro ukládání product embeddings a doporučování zákazníkům podobných produktů založených na sémantické podobnosti jejich vyhledávacích dotazů.
Related
Vektorové databáze úzce souvisí s Embeddings, Semantic Search, RAG, Similarity Search a různými indexovacími algoritmy pro vysoce-dimenzionální data.
Chcete se dozvědět více?
Pokud vás zajímá více o Vector Database (Vektorová databáze), kontaktujte mě na X. Rád sdílím nápady, odpovídám na dotazy a diskutuji o zajímavostech na toto téma, tak se nebojte zastavit. Těším se na vás!
Co je Definition of Done?
Definition of Done, DoD, je soubor kritérií, která určují, kdy je uživatels...
Co je framework?
Framework, nebo pracovní rámec, je podpůrná struktura, kolem které může být...
Co je Knowledge Graph?
Knowledge Graph neboli Graf znalostí je strukturovaná reprezentace znalostí...