ভেক্টর ডাটাবেস এমবেডিংস (ভেক্টর রেপ্রেজেন্টেশন) সংরক্ষণ করে এবং সিমিলারিটির মাধ্যমে দক্ষতার সাথে সেগুলি খোঁজে — যা সিমেন্টিক সার্চ, RAG এবং সুপারিশ সিস্টেম সক্ষম করে। এমবেডিংসের সাথে কাজ করা আধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এগুলি একটি মূল অবকাঠামো উপাদান।
ভেক্টর ডাটাবেস কী করে
text
VECTOR DATABASE → stores EMBEDDINGS (vectors) and searches them by SIMILARITY:
→ store millions of vectors (representing documents, images, etc.)
→ given a query vector, efficiently find the most SIMILAR vectors (nearest neighbors)
→ optimized for high-dimensional vector similarity search at scale
→ enables fast semantic similarity search over large embedding collections