Vad är en Vector Database?

En Vector Database lagrar och söker i högdimensionella vektorer för att möjliggöra semantisk sökning och likhetsjämförelser.

🤖

Definition

En Vector Database är en specialiserad databas som lagrar, indexerar och söker i högdimensionella vektorer (embeddings) för att möjliggöra snabb semantisk sökning och likhetsjämförelser.

🎯

Syfte

Vector Databases gör det möjligt att hitta semantiskt liknande innehåll och är avgörande för RAG-system och AI-applikationer som kräver intelligent informationsökning.

⚙️

Funktion

Databasen använder specialiserade indexeringsalgoritmer för att snabbt hitta vektorer som är "nära" varandra i det högdimensionella rummet.

💡

Exempel

Pinecone, Weaviate, Chroma och FAISS som används för att lagra dokumentembeddings för semantisk sökning i kunskapsbaser.

🔗

Relaterat

Embeddings, Semantic Search, RAG, Similarity Search, Vector Indexing

🍄

Vill du veta mer?

Om du är nyfiken på att lära dig mer om Vector Database, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!