Nezávazná poptávka
ai

Vector Database

Vektorová databáze

Stručně

Databáze pro AI embeddings — umožňuje semantic search ("najdi podobné dokumenty"). Klíčová pro RAG.

Detail a kontext

Vector Database (Vector DB) ukládá data jako vysoce-dimensional vektory (embeddings) místo klasických rows. Umožňuje similarity search — místo exact match WHERE name = "X" hledáte "podobné". Použití v marketingu: RAG systémy (čat AI s vašimi dokumenty), semantic search na webu, product recommendations, content similarity, chatbot knowledge bases. Populární: Pinecone (managed, dominant), Qdrant (open-source self-hosted), Weaviate (open-source + cloud), Chroma (lightweight, Python-native), pgvector (PostgreSQL extension). Embeddings: OpenAI text-embedding-3-small ($0.02/M tokens), Cohere, open-source sentence-transformers. Setup pro RAG: chunk documents → embed → store → query → retrieve top-K → feed LLM.

Související pojmy

LLM Large Language Model
Velký jazykový model — typ AI trénovaný na obrovských textových datasetech. Zástupci: GPT-4, Claude,...
RAG Retrieval Augmented Generation
Technika kombinující LLM s vyhledávacím systémem — AI nejdřív najde relevantní dokumenty, pak je pou...
Zpět na slovník

Potřebujete pomoci s tímto pojmem v praxi?

Naučit se teorii je první krok. Implementovat ji efektivně už chce zkušenost. Pojďme se o tom pobavit.

Napište mi
Bez rizika

Za web platíte až tehdy, když jste s ním spokojení

U webů na míru nechci ani korunu předem. Nekupujete zajíce v pytli.

  1. 1 Písemně si potvrdíme rozsah Než začnu, domluvíme si černé na bílém, co web bude umět — kolik podstránek, jaké funkce a co znamená hotovo.
  2. 2 Postavím web na testovací doméně Celý web vám připravím na dočasné adrese. Nic zatím neplatíte.
  3. 3 V klidu si ho projdete a otestujete Proklikáte si ho na počítači i na mobilu a řeknete, co ještě upravit.
  4. 4 Zaplatíte a web nasadím k vám Teprve po vašem odsouhlasení a úhradě web přesunu na vaši doménu a hosting.
Nezávazná poptávka