Vektorová databáza
Známe aj ako: Vector Database · Embedding databáza
Vektorová databáza ukladá obsah podľa podobnosti významu, nie podľa presnej zhody ako klasická databáza.
Klasická databáza nájde záznam vtedy, keď hodnota presne súhlasí, prípadne so zástupným znakom. Vektorová databáza namiesto toho ukladá pre každý text takzvaný vektor, teda číselný rad, ktorý opisuje jeho význam vo vzťahu k iným textom, a cez to nachádza obsah, ktorý je obsahovo podobný, aj keď sa nezhoduje ani jedno slovo. Existuje preto, že jazyk sa málokedy opakuje presne, no vyhľadávanie napriek tomu má nájsť ten správny odsek.
V praxi sa každý dokument, odsek alebo popis produktu pri nahraní prevedie na takýto vektor. Vyhľadávací dopyt sa prevedie rovnakým spôsobom a databáza vráti vektory, ktoré sú mu najbližšie, teda obsahovo najpodobnejšie pasáže. Presne tento krok vyhľadávania je základom, na ktorom RAG systém pred odpoveďou nájde vhodné dokumenty.
Nedorozumením je predstava, že vektorová databáza dokáže nahradiť bežnú databázu. Je stavaná na vyhľadávanie podobnosti, nie na presné dopyty ako čísla zákazníkov alebo stav skladu, a vráti najbližšie zhody aj vtedy, keď ani jedna z nich naozaj nesedí. Podobnosť navyše nie je zárukou správnosti, preto sa nájdené výsledky musia vždy overiť.
Čo to znamená v praxi
Pre prevádzku nie je vektorová databáza produkt, ktorý sa kupuje samostatne, ale technický stavebný prvok za RAG projektom, keď majú byť vlastné dokumenty vyhľadateľné. Dôležité je nahrať len obsah, ktorý sa smie nájsť. NDVDL takéto vyhľadávacie systémy nastavuje v rámci RAG projektov.
Máte to u seba vyriešené poriadne?
Pozrieme sa, ako to u vás naozaj vyzerá — a úprimne povieme, či treba niečo robiť.
Súvisiace pojmy
Všetky pojmyChýba tu pojem z vašej ponuky?
Pošlite nám pasáž, ktorej nerozumiete. Vysvetlíme ju — bez toho, aby z toho musela byť hneď zákazka.