Che cos’è un database vettoriale?
Un database vettoriale memorizza rappresentazioni numeriche di testi, immagini o altri dati. Permette così di trovare elementi simili nel significato anche quando non usano le stesse parole. Spesso è parte di un sistema che fornisce al modello conoscenze aziendali pertinenti.
Embedding e similarità
Un embedding rappresenta il contenuto come un vettore generato da un modello specifico. La ricerca confronta le distanze tra la query e i vettori memorizzati. Cambiare modello può modificare il significato dello spazio vettoriale: per questo si registrano le versioni e non si mescolano rappresentazioni incompatibili.
Suddivisione dei contenuti e metadati
I documenti vengono suddivisi in parti coerenti che conservano il contesto necessario. Ogni parte riporta fonte, lingua, data, autorizzazioni e altri metadati. I filtri limitano i risultati all’organizzazione, al prodotto o al tipo di documento corretto.
Qualità della ricerca
Si verifica che le query reali restituiscano i passaggi corretti nell’ordine appropriato. Il set di test comprende domande comuni, sinonimi, formulazioni ambigue e casi senza risposta disponibile. Numero di risultati e soglia di similarità vengono regolati in base all’uso specifico.
Sicurezza e aggiornamenti
L’utente non deve trovare contenuti ai quali non è autorizzato ad accedere. Modifiche ed eliminazioni dei documenti devono essere riportate anche nell’indice. Il sistema monitora provenienza delle informazioni, crittografia, backup, costi e tempi di risposta all’aumentare dei dati.
L’approccio di PAR HOUSE Agency
Progettiamo il database vettoriale in base alle domande reali degli utenti e alla struttura delle fonti. Colleghiamo ricerca semantica, filtri precisi, citazioni e controlli di autorizzazione. Misuriamo la qualità con scenari propri, affinché l’agente IA usi informazioni pertinenti e aggiornate.
