Além do banco de dados tradicional
Em meados de 2025, as opções de banco de dados favoritas do desenvolvedor, como Postgres, MongoDB e Elasticsearch, rolaram em suporte ao vetor. O SQL Server da Microsoft adicionou um tipo de dados vetorial nativo para armazenamento, assim como a AWS com os vetores da Amazon S3. Então, por que usar um banco de dados nativo de vetor especializado se já existirem complementos?
Bem, os bancos de dados de vetores especializados fornecem melhores mecanismos de recuperação de informações do que os bancos de dados típicos, que aumentam a velocidade e a precisão na qual os agentes da IA podem raciocinar os dados. Como os bezerros da IBM descrevem: “Os bancos de dados de vetores adequados para imagens proporcionam maior flexibilidade, combinando vários campos vetoriais para pesquisa densa, escassa e multimodal-texto, imagens e áudio-para capturar o contexto completo e os termos específicos para os resultados mais abrangentes da pesquisa.”
Os bancos de dados nativos de vetor também são indiscutivelmente um ajuste melhor em cenários de alta escala, exigindo menos ajustes. “As organizações que lidam com bilhões de vetores, exigindo latência de sub-50ms ou precisando de recursos especializados, como pesquisa multimodal, beneficiam a maioria dos bancos de dados de vetores nativos”, diz Janakiram MSV, analista principal da Janakiram & Associates, analista do setor e empresa de consultoria. Por outro lado, os bancos de dados tradicionais requerem ajustes extensos e carecem de desempenho otimizado para operações vetoriais de alta escala, acrescenta ele.
