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Database vettoriale

Database specializzato che memorizza i dati come vettori numerici — consentendo la ricerca semantica di contenuti «simili».

Cos'è un database vettoriale?

Un database vettoriale è un database specializzato ottimizzato per la memorizzazione, l'indicizzazione e la ricerca di vettori — rappresentazioni numeriche multidimensionali di testo, immagini o audio. Esempi: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector.

Come funzionano i vettori?

Un modello di embedding converte il testo in un vettore (ad es. 1 536 numeri). Testi semanticamente simili hanno vettori «vicini» nello spazio multidimensionale. La query «ufficio a Varsavia» sarà vicina a «locali commerciali capitale» nonostante parole diverse — perché il loro significato è simile.

Ruolo nel RAG

I database vettoriali sono il fondamento dell'architettura RAG: i documenti vengono suddivisi in chunk, convertiti in vettori e indicizzati. Durante una query, il sistema trova i frammenti più rilevanti e li fornisce al modello come contesto.

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