Vektoritietokanta

Vektoritietokanta on tietokantajärjestelmä, joka on suunniteltu tallentamaan ja hakemaan vektorirepresentaatioita, joita kutsutaan myös upotuksiksi. Nämä upotukset ovat matemaattisia esityksiä monimutkaisista datatyypeistä, kuten tekstistä, kuvista, äänestä tai videosta, muunnettuina numeerisiksi vektoreiksi. Vektoritietokannat mahdollistavat tehokkaan samankaltaisuushaun, jossa voidaan löytää datoja, joiden vektorirepresentaatiot ovat lähellä toisiaan määritellyssä moniulotteisessa avaruudessa.

Perinteiset relaatiotietokannat eivät sovellu tehokkaasti suurten vektorimäärien käsittelyyn ja samankaltaisuushakuun. Vektoritietokannat hyödyntävät erikoistuneita indeksointimenetelmiä, kuten Approximate Nearest Neighbor (ANN) -algoritmeja, jotka nopeuttavat hakuja merkittävästi, vaikka ne eivät aina takaisikaan täydellisen tarkkoja tuloksia. Näitä menetelmiä ovat esimerkiksi Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) ja Inverted File Index (IVF).

Vektoritietokantoja käytetään laajasti tekoälysovelluksissa, kuten suositusjärjestelmissä, luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP), kuvantunnistuksessa, poikkeamien havaitsemisessa ja semanttisessa haussa. Ne ovat keskeisiä komponentteja esimerkiksi keskustelevissa tekoälyissä, jotka pystyvät ymmärtämään ja tuottamaan ihmismäistä kieltä. Vektoritietokantojen avulla voidaan myös luoda järjestelmiä, jotka tunnistavat ja luokittelevat tietoa sen merkityksen perusteella, ei vain avainsanojen.