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Database vettoriale

Vector database

Un database vettoriale è un archivio specializzato nel conservare e cercare vettori, cioè le rappresentazioni numeriche (embedding) di testi, immagini o audio prodotte da un modello. A differenza di un database tradizionale, che cerca corrispondenze esatte di parole, quello vettoriale trova gli elementi "vicini" per significato, misurando la distanza fra i vettori. Immagina una biblioteca dove i libri non sono ordinati per titolo ma disposti nello spazio in base agli argomenti: quelli simili stanno vicini, così cercando "cucina italiana" trovi anche "ricette mediterranee" senza che le parole coincidano. Usa indici intelligenti per restare velocissimo anche con miliardi di vettori.

Definizione

Il database vettoriale conta perché è il motore che rende possibile la ricerca semantica e i sistemi RAG. Senza di esso, dare a un modello linguistico accesso rapido a una vasta base di conoscenza esterna sarebbe impraticabile su larga scala.

Termini correlati

• Embedding
• Ricerca semantica
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Retrieval (recupero)
• Reranking (riordinamento)

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
• Palestra quotidiana: brevi esercizi per allenare i concetti del dizionario.
• Gioco Playoff: sfida altri giocatori, a eliminazione diretta.

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