Векторный индекс против векторной базы данных, четко объяснено! Большинство людей используют эти термины взаимозаменяемо. Это ошибка. Думайте об этом так: Векторный индекс — это алгоритм. Он берет ваши векторы, организует их в структуру, которую можно искать (например, HNSW), и быстро находит похожие элементы. FAISS — хороший пример. Но один алгоритм не справляется с хранением, фильтрацией или масштабированием. Он просто ищет. Векторная база данных оборачивает этот индекс всем остальным, что вам нужно — распределенное хранилище, фильтрация метаданных, постоянство и одновременный доступ. Она также дает вам гибкость в том, как вы индексируете. HNSW, IVF, DiskANN — разные техники для разных компромиссов между скоростью, точностью и памятью. Milvus — хороший пример. Итак, одно — это компонент. Другое — это система. Это различие кажется академическим, пока вы не столкнетесь с масштабом. Тогда это становится дорого. Компания по автономному вождению узнала это на собственном опыте. Они строили систему поиска для видеозаписей вождения — огромный масштаб. Каждая поездка генерирует кадры; каждый кадр становится векторным встраиванием. Инженерам нужно было запрашивать сценарии, такие как "ночные городские перекрестки с пешеходами", по данным за месяцы. FAISS был естественной отправной точкой. Быстрый, легкий, легко настраиваемый. Но по мере роста данных встраивания каждого дня становились отдельными индексными файлами. Через несколько месяцев: сотни тысяч изолированных файлов. ...