Векторная база данных – система хранения и поиска векторов (эмбеддингов) с метаданными. Её главная операция – поиск ближайших соседей: по вектору запроса найти наиболее похожие векторы среди миллионов и миллиардов. Для скорости используются алгоритмы приближённого поиска (ANN), например графы HNSW и инвертированные индексы.
Возможности
- Индексы ANN и выбор метрики расстояния.
- Фильтрация по метаданным вместе с векторным поиском.
- Гибридный поиск: векторный и полнотекстовый.
- Масштабирование, репликация, обновление данных в реальном времени.
Варианты
- Специализированные векторные СУБД с открытым кодом и коммерческие.
- Расширения универсальных СУБД: pgvector для PostgreSQL, векторные индексы в поисковых движках.
- Облачные управляемые сервисы.
Где применяется
- RAG и корпоративные ассистенты.
- Семантический поиск по документам и товарам.
- Рекомендации, поиск похожих изображений, дедупликация.
