В статье рассматривается архитектура и ключевые особенности векторных баз
данных как стратегического компонента AI-систем. Анализируются их роль в обеспечении
семантического поиска для задач машинного обучения, обработки естественного языка и
компьютерного зрения. Описывается модульная структура, включающая
специализированные слои хранения, ANN-индексы (HNSW, IVF) для быстрого поиска и
подсистему метаданных. Выделяются преимущества — высокая производительность и
масштабируемость, а также ограничения, такие как высокие требования к памяти.
Подчёркивается, что векторные СУБД являются новым этапом в развитии систем хранения,
необходимым для масштабируемого поиска по смыслу.
