Database Vettoriale

term_id: vector_database

Category: application_paradigms

Definition

I database vettoriali ottimizzano l’archiviazione e il recupero di dati non strutturati convertendoli in embedding numerici. Utilizzano algoritmi come Approximate Nearest Neighbor (ANN) per trovare efficientemente le similarità.

Summary

Un database specializzato progettato per memorizzare, indicizzare e interrogare vettori ad alta dimensionalità che rappresentano le caratteristiche dei dati.

Key Concepts

  • Embedding
  • Ricerca per Similarità
  • Spazio Ad Alta Dimensionalità
  • Indicizzazione ANN

Use Cases

  • Ricerca semantica in repository di documenti
  • Sistemi di riconoscimento di immagini e audio
  • Motori di raccomandazione personalizzati

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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