I database vettoriali memorizzano e cercano efficientemente embedding (rappresentazioni vettoriali) per similarità — abilitando la ricerca semantica, RAG e sistemi di raccomandazione. Sono un componente infrastrutturale chiave per le moderne applicazioni di AI che lavorano con embedding.
Cosa fanno i database vettoriali
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
