Cos’è un database vettoriale?

Un database vettoriale conserva embedding: liste di numeri che rappresentano il significato di un pezzo di testo. Quando fai una domanda, la trasforma nello stesso tipo di numeri e cerca i pezzi più «vicini». È il magazzino dietro molti sistemi RAG.

Serve quando i documenti sono troppi per stare tutti nella finestra di contesto. Non capisce il testo: misura vicinanza. Se i pezzi sono tagliati male, il modello riceve il brano sbagliato e può comunque inventare (allucinazioni).

Cosa non è

Non è Wikipedia dentro il modello. Non aggiorna i parametri. Non è un motore di ricerca classico: cerca per significato, non solo per parole uguali. Non è l’agente: l’agente decide; il database risponde a una query.

Nel corso si vede come si dà al modello ciò che non sa, senza riallenarlo.

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