Una base de datos vectorial es un sistema especializado que almacena y gestiona datos convertidos en vectores (secuencias de números) utilizando
embeddings. A diferencia de las bases de datos tradicionales que buscan coincidencias exactas, estas pueden encontrar elementos similares aunque no sean idénticos.
Los
embeddings son la pieza clave de estas bases de datos: transforman datos complejos como textos, imágenes o sonidos en vectores matemáticos que capturan su significado y relaciones. Por ejemplo, en un
embedding de palabras, términos como "rey" y "monarca" estarán representados por vectores muy similares, lo que permite al sistema encontrar conexiones semánticas más allá de la coincidencia literal de palabras.
Las bases de datos vectoriales son fundamentales para muchos
sistemas de IA. Cuando un sistema de búsqueda necesita encontrar información relacionada, utiliza estos
embeddings para comparar vectores y recuperar contenidos conceptualmente similares. Esto se aplica en sistemas de recomendación, búsqueda semántica, análisis de documentos y muchas otras aplicaciones donde interesa encontrar similitudes más profundas que las simples coincidencias textuales.