I database vettoriali risolvono efficacemente le sfide progettate per gestire le complessità della ricerca semantica nei modelli di linguaggio grande (LLMS) e nell'intelligenza artificiale generativa (ai). A differenza dei tradizionali sistemi di gestione dei dati, i database vettoriali sono in grado di elaborare e ricercare vari tipi di dati, tra cui immagini, video, testo, audio, e altre forme di dati non strutturati, utilizzando il contenuto dei dati stessi piuttosto che etichette o tag.

I limiti dei sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) sono ben documentati, in particolare i loro problemi con le rappresentazioni di dati ad alta dimensione e i dati non strutturati comuni nelle applicazioni ai. RDBMS richiede spesso un processo dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori per appiattire i dati in strutture più gestibili, con conseguenti ritardi e inefficienze nelle ricerche. I database vettoriali, tuttavia, sono progettati per aggirare questi problemi, offrendo una soluzione più efficiente e accurata per la gestione e la ricerca di dati complessi e ad alta dimensione, facilitando così il progresso delle applicazioni ai.

Questo documento è una guida completa per i clienti che utilizzano o prevedono di utilizzare i database vettoriali, descrivendo in dettaglio le Best practice per l'utilizzo dei database vettoriali su piattaforme quali NetApp ONTAP, NetApp StorageGRID, Amazon FSxN for NetApp ONTAP e SnapCenter. Il contenuto qui fornito copre una vasta gamma di argomenti: