Banco de dados vetorial
O banco que busca pelo que é parecido, não pelo que é igual
O problema · Como funciona · Onde já é usado · Exemplo prático
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.
“um robô que aprende a amar”
O que o SQL fazSELECT titulo FROM filmes WHERE texto LIKE '%robô%' AND texto LIKE '%aprende%' AND texto LIKE '%amar%';
Nenhuma sinopse tem as três palavras escritas.
- Robots
- I, Robot
- A.I. – Inteligência Artificial
Ele compara o significado da frase, não as letras.
Cada texto ganha um endereço num mapa
Um modelo de IA lê o texto e devolve números. Eles são o endereço: o vetor (ou embedding).
“um robô solitário que limpa a Terra e se apaixona”
texto, imagem ou áudioUm modelo de IA capta o sentido
nome técnico: modelo de embedding[ 0,064 0,002 −0,056
−0,032 0,086 −0,033 … ]
Buscar é achar os vizinhos mais próximos
- A pergunta também vira um pontoa mesma IA que leu os filmes lê a pergunta
- O banco devolve os vizinhos mais próximosno desenho, os 3 mais perto. Nome técnico: kNN
- “Perto” é uma conta de distânciacomo régua no mapa. Na nossa demo: cosseno
O desenho tem 2 eixos, como um mapa. Na demo, cada filme tem 384 números: a ideia é a mesma.
Com milhões de vetores, comparar um por um não dá
O banco usa um índice que funciona como uma viagem: rodovia, avenida, rua. É o HNSW.
- Compara a pergunta com todos os pontos
- Resposta sempre exata
- Quanto mais dados, mais demora
- Rodovia: poucos pontos, saltos longos
- Avenida: mais pontos, chega mais perto
- Rua: todos os pontos, acha o vizinho
Abre mão de olhar tudo para responder em milissegundos. Faz o papel da árvore B no relacional.
Relacional e vetorial respondem perguntas diferentes
Onde a busca vetorial já trabalha
Sempre que a pergunta é “o que se parece com isto?”.
Spotify
Recomenda músicas “vizinhas” das que você ouve. Usa isso há mais de dez anos.
Spotify Engineering, 2023Assistentes de IA
Antes de responder, buscam os trechos mais parecidos com a pergunta.
nome técnico: RAGBusca por significado
Loja, suporte e documentos: acha mesmo sem a palavra exata.
é o exemplo da nossa demoImagem e áudio
Achar a foto parecida, a música parecida, o item duplicado.
imagem e som também viram vetorQdrant · Pinecone · Milvus · Weaviate · Chroma
PostgreSQL (pgvector), MongoDB, Redis, Cassandra e Neo4j já têm busca vetorial.

Na prática: busca de filmes por significado
Banco vetorial de código aberto, escrito em Rust. Rodando neste computador, sem internet.
Quando usar, e quando não
- 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)
- A resposta é aproximada, não exata
- Não tem JOIN nem transação como no SQL
- Só é bom se o modelo de IA for bom
- É difícil explicar por que um item apareceu
Não substitui o relacional. Trabalha junto com ele.
Veja a busca por significado funcionando
Três vídeos curtos sobre o assunto
Clique na capa para abrir no YouTube.
Obrigado!
O relacional acha o que bate com a condição. O vetorial acha o que mais se parece.
Perguntas?
- 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
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