Vector Index vs Baza de date vectorială, explicat clar! Majoritatea oamenilor folosesc acești termeni interschimbabil. E o greșeală. Gândește-te așa: Un indice vectorial este un algoritm. Ia vectorii tăi, îi organizează într-o structură căutabilă (cum ar fi HNSW) și găsește rapid obiecte similare. FAISS este un exemplu bun. Dar un algoritm singur nu gestionează stocarea, filtrarea sau scalarea. Doar caută. O bază de date vectorială înfășoară acel index cu tot ce ai nevoie – stocare distribuită, filtrare a metadatelor, persistență și acces concurent. De asemenea, îți oferă flexibilitate în modul în care indexezi. HNSW, IVF, DiskANN - tehnici diferite pentru compromisuri diferite între viteză, acuratețe și memorie. Milvus este un exemplu bun. Deci, una este o componentă. Celălalt este un sistem. Această distincție pare academică până când ajungi la scară. Apoi devine scump. O companie de conducere autonomă a învățat asta pe pielea mea. Construiau un sistem de căutare pentru filmări de condus - la scară masivă. Fiecare călătorie generează cadre; fiecare cadru devine o încorporare vectorială. Inginerii trebuiau să interogheze scenarii precum "intersecții urbane nocturne cu pietoni" pe parcursul lunilor de date. FAISS a fost punctul natural de plecare. Rapid, ușor, ușor de montat. Dar pe măsură ce datele au crescut, încorporarile fiecărei zile au devenit un fișier index separat. Luni mai târziu: sute de mii de fișiere izolate. ...