Repositório que introduz o conceito básico de vector-databases e exemplos utilizando banco de dados locais com o ChromaDB.

O Vector Database - que será chamado como VecDB nesse repositório - consiste em um banco de dados especializado para armazenar e manipular dados vetoriais altamente dimensionados de forma eficiente.

Hoje em dia é extremamente necessário utilizar esse tipo de banco de dados pois 80% das informações disponíveis estão de maneira não estruturadas (Onna). Armazenar e fazer queries de maneira eficiente ainda podem ser problemas mesmo nos bancos de dados não relacionais.

De maneira geral, o fluxograma para construir os vetores seguem como na imagem abaixo:

VecDB Fluxograma

Com isso, é possível calcular a similaridade entre os vetores a partir de cálculos vetoriais, tais como:

• Distância euclidiana
• Cosseno
• Manhattan

VecDB Similaridade

• Uma breve introdução aos conceito de Vector Database;
• Exemplos simples mostrando como funciona o armazenamento em um banco de dados relacional e em um banco de dados vetorial;
• Como fazer queries para buscar os documentos;
• Pipelines para tratar dados

Os exemplos se basearão no banco de dados Medium Post Titles disponível no Kaggle. Também estará uma no repositório a partir de um arquivo .csv no diretório data/0_raw.

• Master Vector Database with Python for AI & LLM Use Cases

• Onna

Python 3.11.

Este repositório conta com as principais bibliotecas:

• ChromaDB
• Pandas

E o Poetry como gerenciados de bibliotecas.

Para instalar o projeto, primeiramente clone-o do github

git clone https://github.com/RWallan/vector-database.git
cd vector-database

E instale as dependências

poetry install

Esse projeto está sob os termos da licença MIT.