Il Database Zoo: i motori di archiviazione di dati esotici Questo post fa parte di , a series exploring purpose-built databases engineered for specific workloads. Each post dives into a different type of specialized engine, explaining the problem it solves, the design decisions behind its architecture, how it stores and queries data efficiently, and real-world use cases. The goal is to show not just what these databases are, but why they exist and how they work under the hood. Introduction have quietly become one of the most important data types in modern systems. Every LLM application, recommendation engine, semantic search feature, image similarity tool, fraud detector, and "find me things like this" workflow ultimately boils down to the same operation: convert some input into a high-dimensional vector, then search for its nearest neighbours. Inserimento vettoriale A piccole scale questo è semplice, ma man mano che il volume dei dati e la dimensionalità crescono, è il tipo di problema che trasforma i database a scopo generale in fumo. I carichi di lavoro di ricerca vettoriale hanno caratteristiche molto diverse dai classici OLTP (Online Transaction Processing) o carichi di lavoro di negozio di documenti: You're not querying for exact values, you're querying for semantic similarity. I dati vivono in centinaia a migliaia di dimensioni, dove l'indicizzazione tradizionale si rompe. The storage footprint is huge, and compression becomes essential. The ingestion rate is often tied to model pipelines continuously producing new embeddings. Queries frequently combine vector similarity with structured filters ("find the closest items, but only in category X, location Y"). This is why vector databases exist. They're not "databases that store vectors", they're purpose-built engines optimized around (ANN) ricerca, ricerca a distanza, filtraggio dei metadati, ingestione ad alta potenza e gestione del ciclo di vita per le incorporazioni su scala. Il vicino più vicino In this article we'll walk through how vector databases are structured, why they look the way they do, what indexing techniques they rely on, how queries are executed, what trade-offs matter, and where these systems shine or struggle in practice. By the end, you should have a mental model strong enough to reason about algorithm choice, storage design, performance tuning, and architectural decisions for any vector search workload. Why General-Purpose Databases Struggle Anche i database relazionali e orientati ai documenti più robusti si scontrano con i carichi di lavoro di ricerca vettoriale.I modelli e la scala degli embeddings ad alta dimensione espongono limitazioni fondamentali nei sistemi progettati per l'indicizzazione esatta o a bassa dimensione. Domande di somiglianza dimensionale Vector search is fundamentally about similarity, not equality. Unlike a traditional SQL query that looks for a value or range, a vector query typically asks: Quali vettori sono più vicini a questo secondo alcune metriche di distanza? Which vectors are closest to this one according to some distance metric? I database a scopo generale sono ottimizzati per le query esatte o basse dimensioni. Gli indici come gli alberi B o le mappe hash si dividono in dimensioni elevate - un fenomeno noto come Mentre le dimensioni aumentano, quasi tutti i punti appaiono equidistanti, rendendo le scansioni e gli indici tradizionali sempre più inefficaci. curse of dimensionality Approximare il traffico di lavoro del vicino At scale, brute-force searches across millions or billions of embeddings are computationally infeasible: Each query requires computing distances (e.g., cosine similarity, Euclidean distance) to every candidate vector. For high-dimensional vectors (often 128–2048 dimensions or more), this is expensive both in CPU/GPU cycles and memory bandwidth. I negozi a scopo generale non offrono strategie di accelerazione o taglio native, lasciando applicazioni per implementare costosa filtrazione app-side. Approximate Nearest Neighbour (ANN) algorithms solve this, but general-purpose databases do not implement them. Without ANN, even modest datasets produce query latencies measured in seconds or minutes rather than milliseconds. Metadata Filtering and Hybrid Queries La maggior parte delle applicazioni del mondo reale richiede query ibride, come ad esempio: "Find items similar to this embedding, but only within category X or date range Y." "Retrieve the nearest vectors for this query, filtered by tags or user attributes." I database relazionali possono filtrare i metadati in modo efficiente, ma non possono combinare questi filtri con i calcoli di distanza ad alta dimensione senza scansione a forza bruta o pipeline complesse a livello di applicazione. Ingestion at Scale Le moderne tubazioni vettoriali possono produrre continuamente embeddings: I modelli generano incorporazioni in tempo reale per nuovi documenti, immagini o interazioni utente. Millions of embeddings per day can quickly saturate storage and indexing pipelines. I database a scopo generale non dispongono di percorsi di scrittura ottimizzati per vettori ad alta dimensione, spesso richiedendo serializzazione massiccia e perdita di prestazioni su scala. Le sfide di stoccaggio e compressione Embeddings are dense, high-dimensional floating-point vectors. Naive storage in relational tables or JSON documents results in: Large storage footprints (hundreds of GB to TBs for millions of vectors). Poor cache locality and memory efficiency. Performance di scansione lenta, specialmente se i vettori sono memorizzati in formati a riga maggiore invece di layout a colonna o allineati a blocchi ottimizzati per la ricerca di somiglianza. I database vettoriali specializzati implementano schemi di compressione, quantizzazione o archiviazione orientata ai blocchi per ridurre l'utilizzo del disco e della memoria mantenendo l'accuratezza della query. riassunto General-purpose relational and document stores are reliable for exact-match or low-dimensional queries, but vector search workloads present unique challenges: High-dimensional, similarity-based queries that break traditional indexes. Calcoli a distanza costosi su grandi set di dati. Hybrid queries combining vector similarity with metadata filtering. Alti tassi di ingestione legati alle tubazioni incorporate. Storage and memory efficiency demands. Queste sfide giustificano l'emergere di database vettoriali: motori progettati per archiviare, indicizzare e query embeddings in modo efficiente, supportando filtri di metadati, alta portata, e scalabile approssimativa algoritmi vicini. Architettura di base Vector databases are built to handle high-dimensional embeddings efficiently, addressing both the computational and storage challenges that general-purpose systems cannot. Their architecture revolves around optimized storage, indexing, and query execution tailored to similarity search workloads. Storage layout Unlike relational databases, vector databases adopt storage formats that prioritize both memory efficiency and fast distance computations: Denso archiviazione vettoriale: gli embeddings sono memorizzati come array contiguo di floati o enti quantificati, migliorando la localizzazione della cache e consentendo l'accelerazione SIMD o GPU. : Vectors are grouped in blocks to facilitate batch computation of distances, reduce I/O overhead, and leverage vectorized hardware instructions. Block-aligned layouts : Recent or frequently queried vectors may reside in RAM for low-latency access, while older or less critical vectors are persisted on disk with fast retrieval mechanisms. Hybrid memory and disk storage Quantizzazione e compressione: tecniche come la quantizzazione del prodotto (PQ), la quantizzazione scalare o il taglio basato su HNSW riducono le dimensioni del magazzino e accelerano i calcoli della distanza con una minima perdita di precisione. Queste opzioni di archiviazione consentono ai database vettoriali di scalare fino a miliardi di incorporazioni senza sacrificare le prestazioni delle query. Indice di strategie L'indice efficiente è fondamentale per una rapida ricerca di somiglianza: : Indexes like (Hierarchical Navigable Small Worlds), (Inverted File Index), or enable sub-linear search times in high-dimensional spaces. Approximate Nearest Neighbour (ANN) structures HNSW IVF PQ-based graphs : Secondary indexes track categorical or temporal attributes, allowing hybrid queries that filter embeddings by tags before performing vector distance computations. Metadata-aware indexes : Some systems maintain coarse-grained partitioning first (e.g., via clustering) and then fine-grained graph traversal within partitions, balancing query speed and memory usage. Multi-level indexes Aggiornamenti dinamici: gli indici sono progettati per gestire l'inserimento in tempo reale di nuovi vettori senza ricostruzioni complete, mantenendo la rispondenza sotto carichi di lavoro ad alta ingestione. Together, these structures allow vector databases to perform ANN searches over millions or billions of vectors with millisecond-scale latency. Compressione Query-Aware I database vettoriali spesso memorizzano gli embeddings in formati compressi, consentendo un calcolo efficiente senza decompressione completa: : Splits each vector into sub-vectors and encodes each sub-vector with a compact codebook. Distance calculations can then be approximated directly in the compressed domain. Product quantization (PQ) : High-dimensional vectors are converted into binary codes to allow extremely fast distance computations using Hamming distance. Binary hashing / Hamming embeddings : Index structures like can store edge lists and vector representations in quantized form, reducing memory footprint while preserving search quality. Graph-aware compression HNSW Queste tecniche riducono sia l’utilizzo della RAM che l’I/O del disco, essenziali per i grandi set di dati vettoriali. Filtrazione e ricerca ibrida Real-world applications often require a combination of vector similarity and structured filtering: : Indexes can integrate metadata constraints (e.g., category, date, owner) to prune candidate vectors before computing distances. Filtered ANN search : Some databases support queries that combine multiple vectors or modalities (e.g., image + text embeddings) while respecting filter criteria. Multi-modal queries Valutazione pigra: i calcoli di distanza vengono eseguiti solo su un sottogruppo di candidati restituiti dall'indice ANN, bilanciando velocità e accuratezza. This hybrid approach ensures that vector databases are not just fast for raw similarity search but practical for complex application queries. riassunto The core architecture of vector databases relies on: Archiviazione contigua e cache-friendly per inserimenti densi. ANN-based indexing structures for sub-linear high-dimensional search. Query-aware compression and quantization to reduce memory and computation costs. Metadata integration and hybrid filtering to support real-world application requirements. By combining these elements, vector databases achieve fast, scalable similarity search while managing storage, memory, and computational efficiency in ways that general-purpose databases cannot match. Query Execution and Patterns Vector databases are designed around the unique demands of similarity search in high-dimensional spaces. Queries typically involve finding the closest vectors to a given embedding, often combined with filters or aggregations. Efficient execution requires careful coordination between indexing structures, storage layouts, and distance computation strategies. Common Query Types k-Nearest Neighbor (k-NN) Search Fetch the top k vectors most similar to a query embedding, according to a distance metric (e.g., cosine similarity, Euclidean distance, inner product). Example: Finding the 10 most similar product images to a new upload. Optimized by: ANN indexes (HNSW, IVF, PQ) that prune the search space and avoid scanning all vectors. Range / Radius Search Retrieve all vectors within a specified distance threshold from the query embedding. Example: Returning all text embeddings within a similarity score > 0.8 for semantic search. Optimized by: Multi-level index traversal with early pruning based on approximate distance bounds. Filtered / Hybrid Queries Combine vector similarity search with structured filters on metadata or attributes. Esempio: Trova i 5 prodotti più vicini nella categoria "elettronica" con un prezzo < $ 500. Optimized by: Pre-filtering candidates using secondary indexes, then performing ANN search on the reduced set. Batch Search Execute multiple vector queries simultaneously, often in parallel. Example: Performing similarity searches for hundreds of user queries in a recommendation pipeline. Ottimizzato da: calcolo vettoriale sfruttando l'accelerazione SIMD o GPU e il passaggio degli indici in lotto. Strategie di esecuzione Query Vector databases translate high-level queries into efficient execution plans tailored for high-dimensional search: Candidate Selection via ANN Index The index identifies a subset of promising vectors rather than scanning all embeddings. HNSW or IVF partitions guide the search toward relevant regions in the vector space. Distance Computation Exact distances are computed only for candidate vectors. Alcuni sistemi eseguono calcoli direttamente nel dominio compresso (PQ o embeddings binari) per ridurre il costo della CPU. Parallel and GPU Execution Le query vengono spesso eseguite in parallelo tra le partizioni di indicizzazione, i core della CPU o i filamenti GPU. Large-scale search over millions of vectors benefits significantly from hardware acceleration. Hybrid Filtering Metadata or category filters are applied either before or during candidate selection. Riduce i calcoli di distanza inutili e garantisce la pertinenza dei risultati. Dynamic Updates Gli indici sono mantenuti dinamicamente, consentendo l'inserimento in tempo reale di nuovi vettori senza ricostruzioni complete. Ensures query latency remains low even as the dataset grows continuously. Esempio di Query Patterns : Find the top 10 most similar embeddings to a query image. Single vector search Similitudine filtrata: restituisce i vicini più vicini per un testo incorporato in una specifica lingua o categoria. : Compute top-N recommendations for hundreds of users simultaneously. Batch recommendation : Retrieve the closest matches to a query vector that also meet attribute constraints (e.g., price, date, tags). Hybrid multi-modal search chiave di Takeaways Vector database queries differ from traditional relational lookups: Most searches rely on approximate distance computations over high-dimensional embeddings. L'efficiente esecuzione delle query dipende dagli indici ANN, dal storage compresso e dall'accelerazione hardware. Le applicazioni del mondo reale spesso combinano la somiglianza vettoriale con il filtraggio strutturato dei metadati. Batch and hybrid query support is essential for scalable recommendation, search, and personalization pipelines. By aligning execution strategies with the structure of embedding spaces and leveraging specialized indexes, vector databases achieve sub-linear search times and millisecond-scale response, even for billions of vectors. Popular Vector Database Engines Several purpose-built vector databases have emerged to handle the challenges of high-dimensional similarity search, each optimized for scale, query latency, and integration with other data systems. Here, we highlight a few widely adopted engines: Milvino Overview: Milvus is an open-source vector database designed for large-scale similarity search. It supports multiple ANN index types, high-concurrency queries, and integration with both CPU and GPU acceleration. Architecture Highlights: Motore di archiviazione: approccio ibrido con archiviazione vettoriale in-memory e basata su disco. : Supports HNSW, IVF, PQ, and binary indexes for flexible trade-offs between speed and accuracy. Indexes Esecuzione di query: ricerca in tempo reale e di somiglianza di lotto con supporto per le query filtrate. : Horizontal scaling with Milvus cluster and sharding support. Scalability Trade-offs: Excellent for large-scale, real-time vector search workloads. Requires tuning index types and parameters to balance speed and recall. GPU acceleration improves throughput but increases infrastructure complexity. Use Cases: Recommendation engines, multimedia search (images, videos), NLP semantic search. Weaviate Overview: Weaviate is an open-source vector search engine with strong integration for structured data and machine learning pipelines. It provides a GraphQL interface and supports semantic search with AI models. Architecture Highlights: : Combines vectors with structured objects for hybrid queries. Storage engine Indicatori: Indicatori ANN basati su HNSW ottimizzati per il recupero a bassa latenza. : Integrates filtering on object properties with vector similarity search. Query execution Integrazione ML: supporta la generazione di embedding on-the-fly tramite modelli integrati o tubazioni esterne. Trade-offs: Excellent for applications combining vector search with structured metadata. Less optimized for extreme-scale datasets compared to Milvus or FAISS clusters. Le prestazioni delle query possono dipendere dalla complessità dei filtri combinati. Use Cases: Semantic search in knowledge bases, enterprise search, AI-powered chatbots. Pinocchio Overview: Pinecone è un servizio di database vettoriale gestito con un focus sulla semplicità operativa, la ricerca a bassa latenza e la scalabilità per i carichi di lavoro di produzione. Architecture Highlights: Motore di archiviazione: infrastruttura cloud completamente gestita con replicazione e scalabilità automatizzate. : Provides multiple ANN options, abstracting complexity from users. Indexes Esecuzione di query: indicizzazione vettoriale automatica, ricerca ibrida e query batch. : SLA-backed uptime, automatic failover, and consistency guarantees. Monitoring & reliability Trade-offs: Fully managed, reducing operational overhead. Less flexibility in index tuning compared to open-source engines. Scale di costo con dimensioni di dataset e volume di query. Use Cases: Real-time recommendations, personalization engines, semantic search for enterprise applications. fascia Overview: FAISS is a library for efficient similarity search over dense vectors. Unlike full database engines, it provides the building blocks to integrate ANN search into custom systems. Architecture Highlights: : In-memory with optional persistence. Storage engine : Supports IVF, HNSW, PQ, and combinations for memory-efficient search. Indexes : Highly optimized CPU and GPU kernels for fast distance computation. Query execution : Designed for research and production pipelines with custom integrations. Scalability Trade-offs: Molto veloce e flessibile per le applicazioni personalizzate. Lacks built-in metadata storage, transaction support, or full DB features. Richiede ulteriore ingegneria per la distribuzione distribuita e la persistenza. Use Cases: Large-scale research experiments, AI model embeddings search, custom recommendation systems. Other Notable Engines VESPA: motore di ricerca in tempo reale con supporto per la ricerca vettoriale insieme a query strutturate. Qdrant: database vettoriale open source ottimizzato per la ricerca ibrida e la facile integrazione con i flussi di lavoro ML. : Adds vector similarity search capabilities to Redis, allowing hybrid queries and fast in-memory search. RedisVector / RedisAI VESPA Cattedrale RedisVector / RedisAI Key Takeaways While each vector database has its strengths and trade-offs, they share common characteristics: : Optimized for ANN search, often in combination with compressed or quantized representations. Vector-focused storage : Ability to combine similarity search with structured metadata filters. Hybrid query support : From in-memory single-node searches to distributed clusters handling billions of embeddings. Scalability : Speed, accuracy, and cost must be balanced based on workload, dataset size, and latency requirements. Trade-offs Selecting the right vector database depends on use case requirements: whether you need full operational simplicity, extreme scalability, hybrid queries, or tight ML integration. Understanding these distinctions allows engineers to choose the best engine for their high-dimensional search workloads, rather than relying on general-purpose databases or custom implementations. Trade-offs and Considerations Vector databases excel at workloads involving high-dimensional similarity search, but their optimizations come with compromises. Understanding these trade-offs is essential when selecting or designing a vector database for your application. Precisione vs. latenza Gli indici Approximate Nearest Neighbor (ANN) forniscono tempo di query sublineare, consentendo ricerche rapide su miliardi di vettori. However, faster indexes (like HNSW or IVF+PQ) may return approximate results, potentially missing the exact nearest neighbors. Engineers must balance search speed with recall requirements. In some applications, slightly lower accuracy is acceptable for much faster queries, while others require near-perfect matches. Efficienza storage vs. velocità di query Molte banche dati vettoriali usano la quantizzazione, la compressione o la riduzione dimensionale per ridurre l'impronta di archiviazione. La compressione aggressiva riduce l'utilizzo del disco e della memoria, ma può aumentare la latenza della query o ridurre l'accuratezza della ricerca. Choosing the right index type and vector representation is critical: dense embeddings may need more storage but allow higher accuracy, while compact representations reduce cost but may degrade results. Hybrid Search Trade-offs Le moderne banche dati vettoriali supportano il filtro sui metadati strutturati insieme alla ricerca di somiglianza vettoriale. Hybrid queries can add complexity, increasing latency or requiring additional indexing. Designers must weigh the benefit of richer queries against the performance impact of combining vector and structured filters. Scalability Considerations Some engines (e.g., Milvus, Pinecone) scale horizontally via sharding, replication, or GPU clusters. Distributed systems add operational complexity, including network overhead, consistency management, and fault tolerance. Smaller datasets may be efficiently handled in a single-node or in-memory setup (e.g., FAISS), avoiding the overhead of distributed clusters. Operational Complexity Open-source vector databases require domain knowledge for tuning index parameters, embedding storage, and query optimization. Managed services like Pinecone reduce operational burden but limit low-level control over index configurations or hardware choices. Backup, replication, and monitoring strategies vary across engines; engineers must plan for persistence and reliability in production workloads. Ciclo di vita e aggiornamenti Vector databases often optimize for append-heavy workloads, where vectors are rarely updated. Gli aggiornamenti o le cancellazioni frequenti possono degradare le prestazioni dell'indice o richiedere costose ricostruzioni. I casi di utilizzo con incorporazioni dinamiche (ad esempio, profili utente nei sistemi di raccomandazione) richiedono una strategia attenta per mantenere le prestazioni delle query. Costo vs. prestazioni GPU acceleration improves throughput and lowers latency but increases infrastructure cost. Distributed storage and indexing also add operational expense. Decisions around performance, recall, and hardware resources must align with application requirements and budget constraints. Key Takeaways Vector databases excel when workloads involve high-dimensional similarity search at scale, but no single engine fits every scenario. Engineers must balance accuracy, latency, storage efficiency, scalability, operational complexity, and cost. Consider query patterns, update frequency, hybrid filtering, and embedding characteristics when selecting an engine. Understanding these trade-offs ensures that vector search applications deliver relevant results efficiently, while avoiding bottlenecks or excessive operational overhead. Use Cases and Real-World Examples I database vettoriali non sono solo strumenti teorici, ma risolvono problemi di ricerca pratici e di alta dimensione in diversi settori. Ricerca semantica e recupero documenti : A company wants to allow users to search large text corpora or knowledge bases by meaning rather than exact keywords. Scenario Challenges: Incorporazioni ad alta dimensione per documenti e query Large-scale search over millions of vectors Low-latency responses for interactive applications Vector Database Benefits: Gli indici ANN come HNSW o IVF+PQ consentono ricerche di somiglianza semantica veloci. Il filtro per metadati (ad esempio, tipo di documento, data) supporta le query ibride. Scalable vector storage accommodates ever-growing corpora. Una piattaforma di assistenza clienti utilizza Milvus per indicizzare milioni di biglietti di assistenza e FAQ. Gli utenti possono porre domande in linguaggio naturale e il sistema recupera risposte semanticamente rilevanti in millisecondi. Example Sistemi di raccomandazione : An e-commerce platform wants to suggest products based on user behavior, item embeddings, or content features. Scenario Challenges: Generare embeddings per milioni di utenti e prodotti Ricerca in tempo reale di articoli simili per raccomandazioni personalizzate Hybrid filtering combining vector similarity and categorical constraints (e.g., in-stock, region) Vector Database Benefits: Efficace ricerca di somiglianza su grandi spazi di incorporazione. Supporta il filtro per metadati per le raccomandazioni contestuali. Gestione di aggiornamenti dinamici per nuovi elementi e modifiche delle preferenze degli utenti. Un servizio di streaming sfrutta FAISS per fornire raccomandazioni di contenuti in tempo reale, utilizzando incorporazioni vettoriali per film, spettacoli e preferenze utente per migliorare l'impegno. Example Image, Audio, and Video Search Una piattaforma multimediale vuole che gli utenti cercino immagini o clip video utilizzando contenuti di esempio invece di parole chiave. Scenario Challenges: High-dimensional embeddings for visual or audio features Similarity search across millions of media items Risposta a bassa latenza per l'esplorazione interattiva Vector Database Benefits: Stores and indexes embeddings from CNNs, transformers, or other feature extractors. La ricerca ANN consente una rapida ricerca di contenuti visualmente o auditivamente simili. Scale con accelerazione GPU per massicce collezioni multimediali. : An online fashion retailer uses Pinecone to allow users to upload photos of clothing items and find visually similar products instantly. Example Rilevazione e rilevamento di anomalie Le istituzioni finanziarie devono rilevare transazioni o modelli sospetti in tempo reale. Scenario Challenges: Embeddings che rappresentano modelli di transazione o comportamento utente Ingestione continua di flussi di dati ad alta dimensione Rilevazione di anomalie o modelli di somiglianza insoliti tra gli account Vector Database Benefits: ANN search identifies nearest neighbors in embedding space quickly. Aiuta a rilevare outliers o cluster di attività sospette. Can integrate metadata filters to limit searches to relevant contexts. : A bank uses Milvus to monitor transaction embeddings, flagging unusual patterns that deviate from typical user behavior, enabling early fraud detection. Example Conversazione e chatbots : A company wants to enhance a chatbot with contextual understanding and retrieval-augmented generation. Scenario Challenges: Large embeddings for conversational history, documents, or FAQs Matching user queries to the most relevant context for AI response generation Recupero a bassa latenza nelle interazioni dal vivo Vector Database Benefits: Fast similarity search to find relevant passages or prior interactions. Supporta il filtro ibrido per contesti specifici del dominio (ad es. manuali di prodotto, politiche). Permette flussi di lavoro RAG scalabili e in tempo reale. : A SaaS company integrates Pinecone with a large language model to provide contextual, accurate, and fast answers to user queries, improving support efficiency and satisfaction. Example Example Workflow: Building a Semantic Search Engine with Milvus This section provides a concrete end-to-end example of a vector search workflow, using Milvus to illustrate how data moves from embedding generation to similarity search, highlighting architecture and optimizations discussed earlier. Scenario Vogliamo costruire un motore di ricerca semantica per una base di conoscenze contenente 1 milione di documenti. gli utenti entreranno le query di lingua naturale e il sistema restituirà i documenti più semanticamente rilevanti. Il flusso di lavoro copre: Embedding generation Vector storage and indexing Query execution Hybrid filtering Retrieval e presentazione Following this workflow demonstrates how a vector database enables fast, accurate similarity search at scale. Passo 1: generazione di incroci Each document is transformed into a high-dimensional vector using a transformer model (e.g., ): Sentence-BERT from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') document_embedding = model.encode("The quick brown fox jumps over the lazy dog") Key Concepts Illustrated: Converte il testo non strutturato in vettori numerici di dimensioni fisse. Captures semantic meaning, enabling similarity-based retrieval. Embeddings are the core data type stored in vector databases. Step 2: Vector Storage and Indexing Vectors are stored in Milvus with an ANN index (HNSW): from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection connections.connect("default", host="localhost", port="19530") fields = [ FieldSchema(name="doc_id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=384) ] schema = CollectionSchema(fields, description="Knowledge Base Vectors") collection = Collection("kb_vectors", schema) collection.insert([list(range(1_000_000)), embeddings]) collection.create_index("embedding", {"index_type": "HNSW", "metric_type": "COSINE"}) Storage Highlights di: ANN index allows sub-linear similarity search over millions of vectors. Supports incremental inserts for dynamic document collections. Efficient disk and memory management for high-dimensional data. Passo 3: Esecuzione di Query A user submits a query: query_embedding = model.encode("How do I reset my password?") results = collection.search([query_embedding], "embedding", param={"metric_type":"COSINE"}, limit=5) Passaggi di esecuzione: Transform query into embedding space. ANN search retrieves nearest neighbors efficiently using HNSW. Results ranked by similarity score. Only top-k results returned for low-latency response. Passo 4: filtraggio ibrido Opzionalmente, filtrare i risultati per metadati, ad esempio, categoria di documento o data di pubblicazione: results = collection.search( [query_embedding], "embedding", expr="category == 'FAQ' && publish_date > '2025-01-01'", param={"metric_type":"COSINE"}, limit=5 ) Si sottolineano: Combines vector similarity with traditional attribute filters. Enables precise, context-aware retrieval. Reduces irrelevant results while leveraging ANN efficiency. Step 5: Retrieval and Presentation Il sistema restituisce ID di documento e punteggi di somiglianza, che vengono quindi mappati indietro a documenti completi: for res in results[0]: print(f"Doc ID: {res.id}, Score: {res.score}") di output: Fast, semantically relevant results displayed to users. La bassa latenza consente esperienze di ricerca interattive. System can scale horizontally with additional nodes or shards for larger datasets. Key Concepts Illustrated Flusso di lavoro vettoriale end-to-end: dal testo grezzo → incorporazioni → archiviazione → ricerca di somiglianza → risultati filtrati. : Provide sub-linear query performance on millions of vectors. ANN indexes Filtrazione ibrida: combina la somiglianza vettoriale con gli attributi tradizionali per ottenere risultati precisi. Scalabilità: supporta inserimenti incrementali, sharding e distribuzione distribuita. Seguendo questo flusso di lavoro, gli ingegneri possono costruire motori di ricerca semantici di livello di produzione, sistemi di raccomandazione o applicazioni aumentate alla ricerca utilizzando database vettoriali come Milvus, Pinecone o FAISS. Conclusione I database vettoriali sono motori appositamente progettati per la ricerca ad alta dimensione, consentendo query di somiglianza veloci e accurate su enormi set di dati. Combinando archiviazione efficiente, strutture di indicizzazione come HNSW o IVF e esecuzione di query ottimizzata, gestiscono i carichi di lavoro con cui le banche dati a scopo generale lottano. Comprendere i principi fondamentali: generazione di incorporamento, indicizzazione vettoriale e ricerca di vicini approssimativa aiuta gli ingegneri a scegliere il database vettoriale giusto e progettare sistemi efficaci di ricerca semantica o di raccomandazione.
