Cos'è la ricerca in database vettoriale?
La ricerca in database vettoriale (Vector Retrieval) è l'operazione centrale nei moderni sistemi IA, in cui le query vengono rappresentate come vettori e i contenuti semanticamente simili vengono trovati in un indice vettoriale. A differenza della ricerca per parole chiave, trova contenuti concettualmente correlati, anche quando non ci sono corrispondenze esatte di parole.
Implementazione tecnica
I modelli di embedding (es. OpenAI Embeddings, Cohere Embed, E5) convertono il testo in vettori ad alta dimensione. Gli algoritmi di vicinato più prossimo approssimativo (ANN) come HNSW (Hierarchical Navigable Small World) o IVF (Inverted File Index) consentono ricerche rapide in milioni o miliardi di vettori. Database specializzati come Pinecone, Weaviate, Qdrant e pgvector ottimizzano queste operazioni.
Utilizzo aziendale
La ricerca vettoriale è la base per la ricerca semantica, i sistemi RAG, i sistemi di raccomandazione e la ricerca per similarità nelle aziende. La scelta della dimensionalità dell'embedding, dell'algoritmo ANN e dell'architettura del database influenza direttamente le latenze di ricerca, la qualità del recall e i costi operativi.