Un database vettoriale memorizza vettori, spesso embedding, e supporta ricerche per similarità insieme a metadati e filtri. Può servire a recuperare documenti, immagini o prodotti semanticamente vicini a una richiesta. Ricerca approssimata e filtri influenzano tempi e copertura.
Esempio pratico
Un catalogo viene indicizzato per trovare prodotti simili per descrizione, limitando i risultati a una categoria o a quelli disponibili.
Cosa tenere presente
Il database non comprende automaticamente i contenuti e non verifica la loro correttezza. Aggiornamento degli embedding, cancellazioni e controllo degli accessi restano responsabilità dell’applicazione.
Termini correlati
Fonte di riferimento: documentazione o ricerca originale. Verificata il 16 ottobre 2026.