Vektorindeks vs vektordatabase, tydelig forklart! De fleste bruker disse begrepene om hverandre. Det er en feil. Tenk på det slik: En vektorindeks er en algoritme. Den tar vektorene dine, organiserer dem i en søkbar struktur (som HNSW), og finner lignende elementer raskt. FAISS er et godt eksempel. Men en algoritme alene håndterer ikke lagring, filtrering eller skalering. Den bare søker. En vektordatabase pakker inn indeksen med alt annet du trenger – distribuert lagring, metadatafiltrering, persistens og samtidig tilgang. Det gir deg også fleksibilitet i hvordan du indekserer. HNSW, IVF, DiskANN – ulike teknikker for ulike avveininger mellom hastighet, nøyaktighet og minne. Milvus er et godt eksempel. Så, én er en komponent. Den andre er et system. Denne distinksjonen føles akademisk helt til du når skalaen. Da blir det dyrt. Et selskap for autonom kjøring lærte dette på den harde måten. De bygde et søkesystem for kjøreopptak – i stor skala. Hver tur genererer rammer; Hver ramme blir en vektorinnsetting. Ingeniører måtte søke i scenarier som «nattlige urbane kryss med fotgjengere» på tvers av måneder med data. FAISS var det naturlige utgangspunktet. Rask, lett, enkel å sette opp. Men etter hvert som dataene vokste, ble hver dags embeddings en egen indeksfil. Måneder senere: hundretusener av isolerte filer. ...