Banco de dados vetorial
Banco de dados otimizado para "achar os N vetores mais próximos deste vetor de consulta" — o motor por trás do RAG, da busca semântica, das recomendações e da deduplicação.
Construído sobre ANN (Approximate Nearest Neighbor) em vez de busca exata. Algoritmos: HNSW (o mais usado, rápido e com boa recall), IVF (Inverted File), DiskANN (Microsoft, baseado em disco), ScaNN (Google). Medidas de distância: similaridade de cosseno, produto escalar, L2 (euclidiana). Bancos dedicados: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma, Milvus, LanceDB. Embutido em outros bancos: pgvector (Postgres), Redis Stack, kNN do Elasticsearch, MongoDB Atlas Vector.