Database vettoriale

Un database vettoriale è un archivio dati che non memorizza i contenuti come parole chiave, ma come serie di numeri (vettori) che ne rappresentano il significato. Così trova testi simili nei contenuti, anche se usano parole completamente diverse. È la spina dorsale tecnica del RAG e della ricerca semantica.

Che cos'è un database vettoriale?

Un database classico cerca termini esatti: chi digita «tempo di consegna» trova solo le voci con esattamente questa parola. Un database vettoriale lavora diversamente. Memorizza ogni contenuto come embedding, cioè come serie di numeri che ne coglie il significato. In una ricerca non confronta parole, ma significati, e trova così anche risultati formulati in modo diverso, ad esempio «Quando arriva il mio pacco?» rispetto a un testo sui tempi di spedizione.

Come funziona la ricerca semantica

Durante l'acquisizione, ogni documento viene convertito in embedding e archiviato nel database vettoriale. Quando qualcuno pone una domanda, anche questa viene tradotta in un embedding. Il database cerca poi i vettori più vicini al vettore della domanda e restituisce i passaggi più pertinenti per contenuto. È esattamente ciò che costituisce la fase di recupero in un sistema RAG.

Perché conta per le knowledge base IA

Senza ricerca semantica un cliente dovrebbe porre la domanda esattamente come è scritta nella documentazione. Con un database vettoriale l'IA trova il passaggio giusto anche con il linguaggio colloquiale, gli errori di battitura o i sinonimi. È questo che rende un AI chatbot davvero utile e riduce il rischio di un'allucinazione dell'IA, perché la risposta si basa su passaggi reali.

Ricerca vettoriale in SendSeven

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