Definícia
Vector database (vektorová databáza) je typ databázy určený na ukladanie a rýchle vyhľadávanie dát vo forme vektorov – číselných reprezentácií textu, obrázkov alebo iného obsahu, ktoré vznikajú spracovaním cez AI model.
Popis
Bežná databáza ukladá dáta v tabuľkách a vyhľadáva podľa presnej zhody, napríklad podľa ID alebo textového reťazca. Vector database namiesto toho ukladá dáta ako vektory – rady čísel, ktoré zachytávajú význam alebo vlastnosti obsahu – a vyhľadáva podľa podobnosti medzi nimi. Vďaka tomu dokáže nájsť aj výsledky, ktoré nie sú textovo identické, ale významovo súvisia.
Vektory vznikajú procesom nazývaným embedding, pri ktorom AI model prevedie text, obrázok alebo iný vstup na číselnú reprezentáciu. Vector database potom pri vyhľadávaní porovnáva vzdialenosť medzi vektormi, napríklad kosínusovou podobnosťou, a vracia najbližšie zhody namiesto presných zhôd kľúčových slov.
Medzi najpoužívanejšie vector database patria Pinecone, Weaviate, Milvus alebo rozšírenie pgvector pre PostgreSQL. Voľba konkrétneho riešenia závisí od objemu dát, rýchlosti vyhľadávania a toho, či firma potrebuje samostatnú databázu, alebo jej stačí rozšírenie existujúcej.
Na čo sa používa
Najčastejšie nasadenie vector database je pri technike RAG, kde AI model pred vygenerovaním odpovede vyhľadá relevantné informácie z firemných dokumentov práve pomocou podobnosti vektorov. Rovnako sa využíva pri sémantickom vyhľadávaní, odporúčacích systémoch, rozpoznávaní obrázkov alebo pri pamäti AI agentov, ktorí si vďaka nej pamätajú kontext z predchádzajúcej komunikácie.