Vector DB

Bancos de dados vetoriais são essenciais para viabilizar a busca semântica e a Retrieval Augmented Generation (RAG) em IA. Comparamos as principais plataformas para orientar a seleção técnica da camada de recuperação ideal para Modelos de Aprendizagem Baseados em Lógica (LLMs).

Benchmark de bancos de dados vetoriais: 7 mecanismos de código aberto para RAG

Vector DB

Benchmark

4 set

Avaliamos sete bancos de dados vetoriais de código aberto e auto-hospedados como a camada de recuperação de um pipeline de RAG, cada um executado isoladamente com os mesmos embeddings bge-m3 e consultas médicas e técnicas reais, de modo que o índice do banco de dados fosse a única variável. A carga de trabalho abrangeu os…

Calculadora de Dimensionamento e Seleção de Banco de Dados Vetorial

A questão prática por trás de um banco de dados vetorial auto-hospedado para RAG é qual mecanismo se adapta a um determinado servidor e qual deles a carga de trabalho descarta. A calculadora abaixo responde a ambas, a partir do nosso benchmark de sete bancos de dados vetoriais auto-hospedados executados com recall correspondente em embeddings…