Bancos de dados vetoriais são um tipo de banco de dados que armazenam dados como vetores. Vetores são representações matemáticas de características de um ponto de dados. Dependendo da granularidade dos dados, cada vetor possui um certo número de dimensões. Bancos de dados vetoriais ajudam a classificar dados complexos ou não estruturados, representando todas as suas diferentes características ou atributos como vetores.
Bancos de dados vetoriais são diferentes dos bancos de dados tradicionais porque não são construídos para armazenar e gerenciar dados complexos, mas apenas dados estruturados. Bancos de dados vetoriais diferem dos bancos de dados relacionais na recuperação de resultados. Bancos de dados relacionais recuperam resultados que são uma correspondência exata, enquanto bancos de dados vetoriais ajudam em capacidades de busca complexas. Bancos de dados vetoriais indexam e armazenam todas as incorporações de vetores para busca de similaridade. Incorporação é a forma de agrupar pontos de dados semelhantes. Eles desempenham um papel importante na formação de sistemas de recomendação fortes, busca semântica, detecção de fraudes ou detecção de outliers, e assim por diante.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Bancos de Dados Vetoriais, um produto deve:
Fornecer capacidades de busca semântica.
Oferecer filtragem de metadados para melhorar a relevância dos resultados de busca.
Fornecer fragmentação de dados para resultados mais rápidos e escaláveis.