1. Entendendo Vector Databases e padrões de indexação

Vector Databases são focados em armazenar vetores numéricos de alta dimensionalidade e oferecer operações de
busca por similaridade. Em vez de depender apenas de chaves, lidamos com distâncias entre vetores para
entregar resultados quase em tempo real. Na prática, isso envolve escolher métricas de distância (por exemplo,
distância euclidiana ou cosseno) e estruturas de índice que acelerem a busca por vizinhos próximos.

Entre as estratégias de indexação comuns estão variações de vizinhos próximos aproximados (ANN), como estruturas
baseadas em grafos (HNSW), particionamento vetorial (IVF) e quantização (PQ). Optei por apresentar esses conceitos
de forma pragmática, com foco em como eles afetam ingestão, consulta e consistência de dados.

• Distância euclidiana: boa para vetores de ativação ou características de forma contínua.
• Distância cosseno: útil quando a direção do vetor importa mais que a magnitude.
• INDICES: HNSW para vizinhos próximos, IVF/LSH para particionamento e escalabilidade.

2. Estrutura de dados e esquemas para vetores

Ao modelar dados vetoriais, mantenho uma separação clara entre o vetor em si e os metadados associados. Cada
registro possui um identificador único, o vetor de alta dimensão e um conjunto de metadados que facilita filtros
e ordenar resultados.

Recomendo:

• Armazenar vetores com dimensões fixas para facilitar comparações rápidas.
• Associar metadados relevantes (tipos de item, categoria, timestamp) para filtros pós-consulta.
• Definir particionamento lógico (p. ex., por dataset) para escalabilidade e isolamento de workloads.

Em termos de API, prefira operações de inserção em lote, consultas por vizinhos mais próximos e uma forma de
obter o conjunto de resultados com distância correspondente para ordenação de maneira estável.

3. Pipelines: ingestão, indexação e particionamento de dados vetoriais

O fluxo típico envolve ingestão em lotes, normalização de vetores e a construção de índices. Conceitos-chave:

• Validação de dimensões e codificação consistente entre lots de dados.
• Escolha do índice adequado conforme o caso: velocidade de inserção vs. latência de consulta.
• Particionamento por conjunto de dados ou por faixa de distância para reduzir o espaço de busca.

Em sistemas grandes, mantenho dois planos: (a) memória para operações de consulta de baixa latência e (b) disco para
armazenar o estado completo, com políticas de atualização progressiva para índices.

4. Casos práticos e padrões de consulta

Abaixo trago quatro cenários práticos para aplicar os conceitos discutidos. Cada caso usa um vector store simples em Python para ilustrar a prática sem dependências externas.

4.1. Busca por similaridade entre itens textuais (vetores simples)

Cadastro de itens com vetores fictícios e consulta por vizinhos próximos. A ideia é demonstrar o padrão de consulta sem entrar em detalhes de modelos de linguagem.

4.2. Semelhança entre características de itens (vetores numéricos)

Vetores que representam características de itens; a consulta retorna itens mais próximos com base na métrica escolhida.

4.3. Exploração geográfica baseada em vetores

Vetores podem representar coordenadas ou descrições de regiões. A busca por proximidade facilita recomendações locais.

4.4. Padrões de ranking simples com distância

Combinar distância com metadados para ordenar resultados e aplicar filtros adicionais.

Bloco de código (Python):

import math

class SimpleVectorStore:
    def __init__(self):
        self.entries = []

    def add(self, id, vec, meta=None):
        self.entries.append({"id": id, "vec": vec, "meta": meta or {}})

    def _dist(self, a, b):
        # Distância euclidiana
        return math.sqrt(sum((x - y) ** 2 for x, y in zip(a, b)))

    def knn_query(self, query_vec, k=3):
        results = []
        for e in self.entries:
            d = self._dist(query_vec, e["vec"])
            results.append((d, e))
        results.sort(key=lambda t: t[0])
        return [
            {"id": e["id"], "distance": d, "meta": e["meta"]}
            for d, e in results[:k]
        ]

def main():
    store = SimpleVectorStore()
    store.add("doc1", [0.1, 0.2, 0.3], {"title": "Documento 1"})
    store.add("doc2", [0.9, 0.1, 0.2], {"title": "Documento 2"})
    store.add("doc3", [0.0, 0.5, 0.4], {"title": "Documento 3"})

    q = [0.2, 0.2, 0.25]
    print(store.knn_query(q, k=2))

if __name__ == "__main__":
    main()