Índice de vetor vs Banco de dados de vetor, claramente explicado! A maioria das pessoas usa esses termos de forma intercambiável. Isso é um erro. Pense assim: Um índice de vetor é um algoritmo. Ele pega seus vetores, organiza-os em uma estrutura pesquisável (como HNSW) e encontra itens semelhantes rapidamente. FAISS é um bom exemplo. Mas um algoritmo sozinho não lida com armazenamento, filtragem ou escala. Ele apenas pesquisa. Um banco de dados de vetor envolve esse índice com tudo o que você precisa - armazenamento distribuído, filtragem de metadados, persistência e acesso simultâneo. Ele também oferece flexibilidade em como você indexa. HNSW, IVF, DiskANN - diferentes técnicas para diferentes compensações entre velocidade, precisão e memória. Milvus é um bom exemplo. Portanto, um é um componente. O outro é um sistema. Essa distinção parece acadêmica até você atingir a escala. Então, torna-se caro. Uma empresa de condução autônoma aprendeu isso da maneira difícil. Eles estavam construindo um sistema de busca para filmagens de condução - escala massiva. Cada viagem gera quadros; cada quadro se torna uma incorporação de vetor. Os engenheiros precisavam consultar cenários como "interseções urbanas noturnas com pedestres" ao longo de meses de dados. FAISS foi o ponto de partida natural. Rápido, leve, fácil de configurar. Mas à medida que os dados cresciam, as incorporações de cada dia se tornavam um arquivo de índice separado. Meses depois: centenas de milhares de arquivos isolados. ...