Bazy wektorowe - sekret skutecznego wyszukiwania w świecie LLM-ów

🧠 Czym są bazy wektorowe?

Bazy wektorowe służą do przechowywania… wektorów – czyli liczbowych reprezentacji cech danych w przestrzeni wielowymiarowej.
Taka reprezentacja może wyglądać np. tak: [4, 8, -0.9, 12].

Dzięki tej formie zapisu dane mogą być analizowane i porównywane na poziomie znaczenia, a nie tylko identycznych słów.
To kluczowe w świecie sztucznej inteligencji i modeli językowych (LLM), które muszą zrozumieć sens zapytań użytkowników.

⚡ Dlaczego są tak skuteczne w LLM-ach?

W typowym projekcie z wykorzystaniem modeli językowych, np. chatbota firmowego, baza wektorowa pełni rolę „silnika kontekstowego”.
To ona pozwala dostarczyć modelowi najbardziej trafne dane przed wygenerowaniem odpowiedzi.

🔍 Jak to wygląda w praktyce?

1. Użytkownik zadaje pytanie na stronie (frontend).
2. System przeszukuje bazę wektorową w poszukiwaniu fragmentów semantycznie podobnych do pytania.
3. Znalezione dane są przekazywane do modelu (np. przez API OpenAI).
4. Model generuje odpowiedź, korzystając z prawdziwych danych – bez „halucynowania”.

W efekcie chatbot nie zmyśla faktów, tylko korzysta z realnych informacji znajdujących się w Twojej bazie wiedzy.

🧩 Qdrant - otwarta baza dla AI

Na rynku dostępnych jest wiele baz wektorowych, jednak Qdrant wyróżnia się:

• dużą wydajnością i łatwą integracją z modelami AI,
• świetną dokumentacją i prostą konfiguracją (również przez Dockera).

Aktualnie testuję Qdranta lokalnie oraz w darmowej chmurze (limit 1 GB).
Mimo ograniczeń - to świetna opcja na start, idealna do nauki i prototypowania systemów opartych o AI.