Vector Database

term_id: vector_database

Category: application_paradigms

Definition

Vector databases optimaliseren het opslaan en ophalen van ongestructureerde gegevens door deze om te zetten in numerieke embeddings. Ze gebruiken algoritmen zoals Approximate Nearest Neighbor (ANN) om efficiënt gelijkenissen te vinden.

Summary

Een gespecialiseerde database ontworpen voor het opslaan, indexeren en opvragen van hoogdimensionale vectoren die gegevensfuncties vertegenwoordigen.

Key Concepts

  • Embeddings
  • Similariteitszoekopdracht
  • Hoogdimensionale ruimte
  • ANN-indexering

Use Cases

  • Semantisch zoeken in documentarchieven
  • Systemen voor beeld- en audiherkenning
  • Gepersonaliseerde aanbevelingsmotoren

Code Example

1
2
3
4

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

Related