Indice vettoriale vs Database vettoriale, spiegato chiaramente! La maggior parte delle persone usa questi termini in modo intercambiabile. È un errore. Pensala in questo modo: Un indice vettoriale è un algoritmo. Prende i tuoi vettori, li organizza in una struttura ricercabile (come HNSW) e trova rapidamente elementi simili. FAISS è un buon esempio. Ma un algoritmo da solo non gestisce lo storage, il filtraggio o la scalabilità. Cerca e basta. Un database vettoriale avvolge quell'indice con tutto il resto di cui hai bisogno - storage distribuito, filtraggio dei metadati, persistenza e accesso concorrente. Ti offre anche flessibilità su come indicizzare. HNSW, IVF, DiskANN - tecniche diverse per diversi compromessi tra velocità, accuratezza e memoria. Milvus è un buon esempio. Quindi, uno è un componente. L'altro è un sistema. Questa distinzione sembra accademica fino a quando non raggiungi la scala. Allora diventa costosa. Un'azienda di guida autonoma l'ha imparato a proprie spese. Stavano costruendo un sistema di ricerca per filmati di guida - scala massiccia. Ogni viaggio genera fotogrammi; ogni fotogramma diventa un embedding vettoriale. Gli ingegneri dovevano interrogare scenari come "intersezioni urbane notturne con pedoni" su mesi di dati. FAISS era il punto di partenza naturale. Veloce, leggero, facile da configurare. Ma man mano che i dati crescevano, gli embedding di ogni giorno diventavano un file indice separato. Mesi dopo: centinaia di migliaia di file isolati. ...