Векторный поиск и базы данных

Уровень 0 · материалов: 2

В кластер включаются документы о технологии векторного поиска и базах данных для ИИ, но не включаются документы о традиционном полнотекстовом поиске или индексации файловых систем.

Общие признаки: векторные базы данных, семантический поиск, эмбеддинги, алгоритмы ANN, инфраструктура для LLM и RAG

Группа выше: NoSQL, кэши и специализированные хранилища

Материалы

• #26564 — Vector Search Implementation in YDB Database — Представитель этого кластера

  Запустили векторный поиск в YDB: рассказываем, как он работает — ShuraZ

  Смысл: The main idea is to announce and explain the technical implementation of vector search in YDB, demonstrating how it enables high-performance RAG systems for LLMs at a massive scale.

  YDB has introduced three types of vector search—exact, approximate, and indexed—to enable scalable and efficient RAG implementations for AI applications like Yandex Alice.

• #5914 — Evolution and Application of Vector Databases in AI

  Прощайте, базы данных, да здравствуют векторные базы данных — squirreldatafeed

  Смысл: The text explains the transition from traditional relational databases to vector databases to support the needs of modern AI. It details how embeddings and ANN algorithms enable semantic search and the practical implementation of these systems in various industries.

  A comprehensive guide to vector databases, explaining how they enable semantic search for AI through embeddings and ANN algorithms across various industries.