Banco de dados vetorial · Banco de Dados · Atividade 6 Afya Uninovafapi · 10 slides · 09/10/2026
Ilustração: sobre um cilindro de banco de dados flutuam aglomerados de esferas; no centro, uma esfera maior está ligada por linhas de luz às cinco mais próximas
Banco de Dados · Atividade 6

Banco de dados vetorial

O banco que busca pelo que é parecido, não pelo que é igual

Embedding · Vizinho mais próximo · Índice HNSW · Exemplo real

Alexandre Henrique Vale PereiraCarlos Alexandre Oliveira de CarvalhoLiwan da CostaPedro Henrique Sousa SoutoRaimundo Pinheiro de Alcântara FilhoRaykkony Guilherme Sousa SantosVictor Gabryell Ferreira QueirozVictor Moreira Reis
Banco de Dados · Curso de Ciência da ComputaçãoAfya Centro Universitário Uninovafapi · Teresina (PI), 9 de outubro de 2026
O problema

A busca por palavra só acha o que está escrito

A pessoa descreve o que quer com as palavras dela. O LIKE procura as letras.

O que a pessoa digita

“um robô que aprende a amar”

O que o SQL faz
SELECT titulo FROM filmes
WHERE texto LIKE '%robô%'
  AND texto LIKE '%aprende%'
  AND texto LIKE '%amar%';
0linhas

Nenhuma sinopse tem as três palavras escritas.

O que o banco vetorial devolve
  • Robots
  • I, Robot
  • A.I. – Inteligência Artificial

Ele compara o significado da frase, não as letras.

Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/2026 · Exemplo rodado na demonstração do grupo2
Como funciona · 1

Tudo vira uma lista de números

Um modelo de IA transforma texto, imagem ou áudio em um vetor: o embedding.

1 · O dado

“um robô solitário que limpa a Terra e se apaixona”

texto, imagem ou áudio
2 · O modelo

Modelo de embedding

na demo: multilingual-e5-small
3 · O vetor

[ 0,064 0,002 −0,056
−0,032 0,086 −0,033 … ]

384 números (dimensões)
Parecido fica pertoSignificados parecidos geram vetores próximos.
Serve para qualquer mídiaTexto, imagem, áudio e vídeo viram vetor.
Cada um faz a sua parteO modelo gera o vetor. O banco guarda e busca.
Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/2026 · Vetor real, gerado pelo modelo da demonstração3
Como funciona · 2

Buscar é achar os vizinhos mais próximos

a pergunta “robô que aprende a amar” robôs e inteligência artificial guerra romance assaltos e crime
  • A pergunta também vira vetorcom o mesmo modelo que gerou os vetores dos dados
  • O banco devolve os k pontos mais próximoskNN: k vizinhos mais próximos. No desenho, k = 3
  • “Perto” é uma conta de distânciacosseno, produto escalar ou euclidiana

O desenho tem 2 dimensões. Na demonstração, cada filme é um ponto em 384 dimensões.

Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/20264
Como funciona · 3

Com milhões de vetores, comparar um por um não dá

Por isso o banco vetorial tem um índice próprio. O mais usado é o HNSW.

Sem índice · força bruta
  • Mede a distância até todos os vetores
  • Resposta exata
  • O tempo cresce junto com a base
Com índice · HNSW
  • Um grafo em camadas: cada ponto conhece os vizinhos
  • A busca entra por cima e desce, sempre para o mais próximo
  • Visita só uma fração dos pontos
Camada 2 · poucos pontos, saltos longos Camada 1 Camada 0 · todos os pontos entrada o mais próximo
A troca

Resposta aproximada (ANN), em milissegundos. É o papel da árvore B no relacional.

Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/2026 · Fontes: Malkov e Yashunin, 2016 (arXiv 1603.09320); documentação do Qdrant5
Comparação

Relacional e vetorial respondem perguntas diferentes

RelacionalVetorial PerguntaQuais registros atendem à condição?Quais itens mais se parecem com este? O que guardaLinhas e colunasVetores, mais os dados de cada item Como consultaSQL: WHERE, JOINVizinhos mais próximos, com filtro ÍndiceÁrvore BHNSW (grafo) RespostaExataAproximada, em ordem de similaridade Ponto forteTransações e integridadeBusca por significado, recomendação e IA
Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/20266
No mundo real

Onde a busca vetorial já trabalha

Sempre que a pergunta é “o que se parece com isto?”.

Recomendação

Spotify

Usa vizinho mais próximo há mais de dez anos para recomendar e buscar música.

Spotify Engineering, 2023
IA

Assistentes com RAG

O assistente busca os trechos mais parecidos com a pergunta e responde com base neles.

geração com recuperação
Busca

Busca por significado

Loja, suporte e documentos: acha mesmo sem a palavra exata.

é o exemplo da nossa demo
Mídia

Imagem e áudio

Achar a foto parecida, a música parecida, o item duplicado.

imagem e som também viram vetor
Bancos vetoriais

Qdrant · Pinecone · Milvus · Weaviate · Chroma

E os bancos dos outros grupos?

PostgreSQL (pgvector), MongoDB, Redis, Cassandra e Neo4j já têm busca vetorial.

Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/2026 · Fontes: engineering.atspotify.com (2023) e a documentação oficial de cada banco7
127.0.0.1:7070 · busca de filmes por significado
Tela da demonstração: a busca por significado devolve filmes sobre robôs, enquanto a busca por palavra devolve zero linhas
Exemplo real

Na prática: busca de filmes por significado

Qdrant

Banco vetorial de código aberto, escrito em Rust. Rodando neste computador, sem internet.

553filmes reais, com a sinopse da Wikipédia
384números em cada vetor
<0,1 spara o banco responder; o tempo exato aparece na tela
1Significado contra palavra
2Filtro e vetor juntos
3“Parecidos com este”
Abrir a demonstração
Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/2026 · Dados: Wikipédia em português (CC BY-SA 4.0) e Wikidata8
Para fechar

Quando usar, e quando não

Vantagens
  • Acha pelo significado, não pela palavra
  • Serve para texto, imagem e áudio
  • Rápido mesmo com milhões de itens
  • É a busca por trás dos assistentes de IA (RAG)
Limites
  • A resposta é aproximada, não exata
  • Não tem JOIN nem transação como no SQL
  • A qualidade depende do modelo de embedding
  • É difícil explicar por que um item apareceu

Não substitui o relacional. Trabalha junto com ele.

Banco de dados vetorial · Banco de Dados · 09/10/20269
Banco de dados vetorial

Obrigado!

O relacional acha o que bate com a condição. O vetorial acha o que mais se parece.

Perguntas?

Alexandre Henrique Vale PereiraCarlos Alexandre Oliveira de CarvalhoLiwan da CostaPedro Henrique Sousa SoutoRaimundo Pinheiro de Alcântara FilhoRaykkony Guilherme Sousa SantosVictor Gabryell Ferreira QueirozVictor Moreira Reis
Fontes
  • Qdrant, documentação oficialqdrant.tech/documentation
  • Malkov e Yashunin (2016), o artigo do HNSWarxiv.org/abs/1603.09320
  • Spotify Engineering (2023), Voyagerengineering.atspotify.com
  • Dados da demonstraçãoWikipédia em português (CC BY-SA 4.0) e Wikidata