Vektorindex vs vektordatabas, tydligt förklarat! De flesta använder dessa termer omväxlande. Det är ett misstag. Tänk på det så här: Ett vektorindex är en algoritm. Den tar dina vektorer, organiserar dem i en sökbar struktur (som HNSW) och hittar liknande objekt snabbt. FAISS är ett bra exempel. Men en algoritm hanterar inte lagring, filtrering eller skalning ensam. Den söker bara. En vektordatabas omsluter det indexet med allt annat du behöver – distribuerad lagring, metadatafiltrering, persistens och samtidig åtkomst. Det ger dig också flexibilitet i hur du indexerar. HNSW, IVF, DiskANN – olika tekniker för olika avvägningar mellan hastighet, noggrannhet och minne. Milvus är ett bra exempel. Så, en är en komponent. Den andra är ett system. Denna skillnad känns akademisk tills du når skalan. Då blir det dyrt. Ett företag för autonom körning lärde sig detta på det hårda sättet. De byggde ett söksystem för körmaterial – i stor skala. Varje resa genererar ramar; Varje bildruta blir en vektorinbäddning. Ingenjörer behövde undersöka scenarier som "nattliga urbana korsningar med fotgängare" över månader av data. FAISS var den naturliga startpunkten. Snabb, lätt, lätt att sätta upp. Men när data växte blev varje dags inbäddningar en separat indexfil. Månader senare: hundratusentals isolerade filer. ...