Banco de dados vetorial

Um banco de dados vetorial é um tipo de banco de dados ✕ Um banco de dados guarda de forma organizada o conteúdo de um site — posts, páginas, comentários — para consultá-lo na hora. O WordPress usa MySQL ou MariaDB. Mais no glossário → projetado para armazenar embeddings ✕ Um embedding converte um dado — uma palavra, uma frase, uma imagem — em uma lista de números que captura o seu significado, de modo que coisas parecidas fiquem próximas nesse espaço numérico. Mais no glossário → — aquelas listas de números que representam o significado de textos, imagens ou outros dados — e buscá-los por semelhança. Em vez de procurar correspondências exatas como um banco de dados tradicional, ele encontra, dado um vetor de consulta, os vetores «mais próximos» dele, ou seja, os elementos de significado mais parecido. Isso torna possível a busca semântica em grande escala e de forma muito rápida, mesmo com milhões de itens. É uma peça-chave de muitas aplicações de IA ✕ A inteligência artificial é a capacidade de um sistema de computador de realizar tarefas que associamos à inteligência humana, como entender linguagem, reconhecer imagens ou tomar decisões. Mais no glossário → modernas: alimenta os sistemas de recomendação e, sobretudo, a geração aumentada por recuperação ( RAG ✕ O RAG conecta um modelo de linguagem a uma fonte de dados externa, para que ele responda com base em informação real e atualizada em vez de apenas sua memória. Mais no glossário → ), na qual um modelo de linguagem ✕ Um LLM é um modelo de IA treinado com enormes quantidades de texto para entender e gerar linguagem. É o motor de assistentes como o ChatGPT. Mais no glossário → recupera informação relevante antes de responder. Exemplos conhecidos são Pinecone, Weaviate ou a extensão pgvector do PostgreSQL. A sua ascensão acompanha a da IA generativa ✕ A IA generativa cria conteúdo novo — texto, imagens, áudio ou código — a partir de uma instrução, em vez de apenas analisar dados já existentes. Mais no glossário → .