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Módulo 4 - Bancos de Dados Vetoriais

Visão geral​

Bancos de dados vetoriais são sistemas especializados projetados para armazenar e buscar vetores de alta dimensão. Este módulo aborda as principais opções de bancos de dados vetoriais, seus recursos e como escolher o mais adequado para o seu sistema de RAG.

Objetivos de aprendizagem​

  • Entender o que diferencia bancos de dados vetoriais
  • Aprender sobre algoritmos de indexação (HNSW, IVF)
  • Comparar Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus, Qdrant
  • Implementar armazenamentos vetoriais com LangChain

Conteúdo do módulo​

1. Introdução aos Armazenamentos Vetoriais​

  • O que os torna diferentes dos bancos de dados tradicionais
  • Algoritmos de indexação (HNSW, IVF, Flat)
  • Armazenamento e filtragem de metadados

2. Pinecone, Weaviate, Chroma​

  • Opções hospedadas vs auto-hospedadas
  • Comparação de preços e recursos
  • Guias de configuração e uso

3. Milvus, Qdrant e Outros​

  • Opções open source
  • PostgreSQL + pgvector
  • FAISS e Redis Vector Search
  1. Introdução aos Armazenamentos Vetoriais - Fundamentos
  2. Opções Populares - Pinecone, Weaviate, Chroma
  3. Open Source - Milvus, Qdrant, pgvector
  4. Quiz - Módulo 4 - 30 questões

Escolha o banco de dados certo para seus vetores!