Banco de Dados Vetorial

term_id: vector_database

Category: application_paradigms

Definition

Os bancos de dados vetoriais otimizam o armazenamento e a recuperação de dados não estruturados convertendo-os em embeddings numéricos. Eles usam algoritmos como o Vizinho Mais Próximo Aproximado (ANN) para encontrar eficientemente similaridades entre vetores.

Summary

Um banco de dados especializado projetado para armazenar, indexar e consultar vetores de alta dimensão que representam características dos dados.

Key Concepts

  • Embeddings
  • Busca por Similaridade
  • Espaço de Alta Dimensão
  • Indexação ANN (Vizinho Mais Próximo Aproximado)

Use Cases

  • Busca semântica em repositórios de documentos
  • Sistemas de reconhecimento de imagem e áudio
  • Motores de recomendação 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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