Co to jest Vector Database?

Definicja

Vector Database to specjalistyczna baza danych zaprojektowana do przechowywania, indeksowania i wyszukiwania wektorowych reprezentacji danych (embeddings), umożliwiająca szybkie znajdowanie podobnych obiektów w przestrzeni wielowymiarowej.

Cel

Celem Vector Database jest zapewnienie efektywnego przechowywania i wyszukiwania podobieństwa dla dużych zbiorów embeddings, co jest kluczowe dla aplikacji AI takich jak wyszukiwanie semantyczne czy systemy rekomendacji.

Funkcja

Vector Database funkcjonuje poprzez specjalizowane algorytmy indeksowania i wyszukiwania (jak HNSW czy IVF), które pozwalają na szybkie znajdowanie najbliższych sąsiadów w przestrzeni wektorowej.

Przykład

W systemie wyszukiwania dokumentów, Vector Database przechowuje embeddings wszystkich dokumentów i pozwala na szybkie znalezienie tekstów semantycznie podobnych do zapytania użytkownika, nawet jeśli nie używają identycznych słów.

Powiązane

• Embeddings
• Similarity Search
• Semantic Search
• High-dimensional Data

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Vector Database, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!