Base de datos vectorial

term_id: vector_database

Category: application_paradigms

Definition

Las bases de datos vectoriales optimizan el almacenamiento y la recuperación de datos no estructurados convirtiéndolos en incrustaciones numéricas (embeddings). Utilizan algoritmos como el Vecino Más Cercano Aproximado (ANN) para encontrar similitudes de manera eficiente.

Summary

Una base de datos especializada diseñada para almacenar, indexar y consultar vectores de alta dimensión que representan características de los datos.

Key Concepts

  • Incrustaciones (Embeddings)
  • Búsqueda por similitud
  • Espacio de alta dimensión
  • Indexación ANN

Use Cases

  • Búsqueda semántica en repositorios de documentos
  • Sistemas de reconocimiento de imágenes y audio
  • Motores de recomendación personalizados

Code Example

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import pinecone
pinecone.init(api_key='...', environment='...')
index = pinecone.Index('my-index')
result = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=5)

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