Banco de Dados Vetorial (Vector Database)
O que é um banco de dados vetorial, como funciona a busca por similaridade e por que é essencial para aplicações de IA. Guia completo.
Banco de Dados Vetorial (Vector Database)
Um Banco de Dados Vetorial (Vector Database) é um tipo especializado de banco de dados projetado para armazenar, indexar e buscar vetores de alta dimensionalidade. Esses vetores, chamados de embeddings, são representações numéricas de textos, imagens, áudios ou qualquer tipo de dado, gerados por modelos de IA.
Enquanto bancos de dados tradicionais buscam por correspondência exata (SQL: WHERE nome = 'João'), bancos vetoriais buscam por similaridade semântica — encontrando itens cujo significado é parecido, mesmo que as palavras sejam diferentes.
[Documento: "O gato dormiu no sofá"]
↓
[Modelo de Embedding]
↓
[Vetor: [0.23, -0.87, 0.15, ..., 0.42]] ← 1536 dimensões
↓
[Armazenado no Banco Vetorial]
--- Na busca: ---
[Query: "Felino descansando no móvel"]
↓
[Modelo de Embedding]
↓
[Vetor da query: [0.21, -0.85, 0.18, ..., 0.39]]
↓
[Busca por similaridade no banco]
↓
[Resultado: "O gato dormiu no sofá" — similaridade 0.94]
| Algoritmo | Velocidade | Precisão | Uso |
|---|---|---|---|
| KNN (Força bruta) | Lento | Exata | Datasets pequenos |
| HNSW | Rápido | Aproximada | Uso geral |
| IVF | Muito rápido | Aproximada | Grandes volumes |
| ScaNN | Muito rápido | Aproximada | Google-scale |
- Similaridade cosseno — mede o ângulo entre vetores (mais comum)
- Distância euclidiana — mede a distância geométrica
- Produto interno — mede a projeção de um vetor sobre outro
No OpenClaw, um banco de dados vetorial pode ser usado para criar uma base de conhecimento inteligente:
- Indexação: documentos da empresa são convertidos em embeddings e armazenados
- Busca: quando o usuário faz uma pergunta, a query é vetorizada
- Recuperação: os documentos mais relevantes são encontrados por similaridade
- Resposta: o LLM gera uma resposta baseada nos documentos encontrados
Esse é exatamente o fluxo de RAG que o OpenClaw utiliza para responder com informações específicas do seu contexto.
| Banco | Tipo | Destaque |
|---|---|---|
| Pinecone | Cloud gerenciado | Simplicidade e escalabilidade |
| Weaviate | Open-source | Vetorização integrada |
| Qdrant | Open-source | Performance e filtros avançados |
| ChromaDB | Open-source | Simplicidade para protótipos |
| Milvus | Open-source | Escala enterprise |
| pgvector | Extensão PostgreSQL | Integração com banco existente |
Ideal para:
- Busca semântica em documentos e FAQs
- Sistemas de recomendação (produtos, conteúdo)
- RAG — Geração Aumentada por Recuperação
- Detecção de duplicatas e similaridade
- Busca de imagens por conteúdo visual
Não necessário quando:
- Buscas são sempre por correspondência exata
- Volume de dados é muito pequeno (< 1000 itens)
- Não há necessidade de compreensão semântica
Bancos de dados vetoriais são a infraestrutura que viabiliza aplicações modernas de IA. Sem eles, técnicas como RAG, busca semântica e sistemas de recomendação inteligentes não seriam possíveis em escala. À medida que mais empresas adotam IA, a demanda por armazenamento e busca vetorial cresce exponencialmente.
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