Векторни бази данни (Vector Databases)
Векторните бази данни (Vector Databases) са специализирани системи за съхранение и индексен анализ на високоразмерни векторни ембединги (embeddings), генерирани от невронни мрежи.
Те позволяват бързо семантично търсене по подобие (cosine similarity, HNSW), но изискват внимателна калибрация на праговете за филтриране, за да се избегне замърсяване на агентния контекст с нерелевантна информация.
Споменавания в статии
- Оптимизация на латентността при RAG: Нови векторни индекси и хибридно семантично търсене
- Доклад на InfoQ за тенденциите в AI, ML и инженерството на данни за 2026 година
- Архитектура Claix: Агентно извличане като прецизна алтернатива на векторния RAG
- Защо AI агентите се нуждаят от йерархична документация, а не от векторна памет
- Kapa.ai представи Company Knowledge Bench: Стандарт за оценка на корпоративни RAG системи