Bazy danych oparte na dokumentach

🎯 Definicja

Bazy danych oparte na dokumentach z osadzeniami to systemy przechowujące teksty lub dokumenty w postaci osadzeń wektorowych. Pozwalają one na szybkie i skuteczne indeksowanie oraz wyszukiwanie treści bazujących na semantyce całych dokumentów, a nie tylko na dopasowaniach słów kluczowych.

🔑 Kluczowe punkty

• Przechowują reprezentacje wektorowe dokumentów, umożliwiając semantyczne przeszukiwanie dużych zbiorów tekstów.
• Indeksują i organizują osadzenia tak, aby maksymalizować wydajność przeszukiwania (np. przez k-NN, HNSW).
• Pozwalają wyszukiwać dokumenty nie tylko po wyrażeniach, ale według podobieństwa znaczeniowego – np. podobnych tematów, kontekstu czy powiązań.
• Wspierają integrację z dużymi modelami językowymi (LLM) przez wyszukiwanie kontekstowe na podstawie promptów użytkownika.
• Popularne w architekturach Retrieval-Augmented Generation (RAG), chatbotach, wyszukiwarkach wiedzy i systemach rekomendacyjnych.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Mechanizm działania

1. Oszacowanie dokumentu
   Dokumenty są przekształcane na wektory, używając takich technik jak:

   • TF-IDF (worki słów)
   • LDA (Latent Dirichlet Allocation)
   • n-gramy
   • Doc2Vec (osadzenia akapitów)
   • Sentence Transformers/BERT dla głębszej semantyki

2. Indeksowanie
   Wektory dokumentów są indeksowane w specjalnie zoptymalizowanych strukturach (np. HNSW, IVFFlat, Annoy), by umożliwić szybkie wyszukiwanie podobieństwa (k-nearest neighbors).

3. Wyszukiwanie
   Nowy prompt użytkownika jest również zamieniany na osadzenie. Następnie baza danych zwraca dokumenty najbardziej zbliżone wektorowo (czyli semantycznie) do promptu.

4. Optymalizacja pod RAG i AI
   Przy integracji z LLM, wyniki wyszukiwania trafiają do modelu generatywnego, który może na ich podstawie udzielić wzbogaconej, spersonalizowanej odpowiedzi.

Najpopularniejsze silniki i narzędzia

System	Typ osadzeń	Kluczowe cechy
Pinecone	dowolne	API SaaS, wsparcie dla LLM, szybki k-NN
Weaviate	dowolne	Open-source, wbudowane modele do embedowania tekstu
Elasticsearch	TF-IDF/BERT	Klasyczne wyszukiwanie + pluginy vector search
Milvus	wszelkie wektory	Skalowalność, wysokiej jakości ANN
ChromaDB	dowolne	Prosty interfejs i integracja z RAG

Przykłady zastosowań

• Chatboty i asystenci LLM: Otrzymują zapytanie, embedują je i wyszukują kontekst, by lepiej odpowiadać na pytania użytkownika.
• Wyszukiwarki wiedzy: Pozwalają znaleźć instrukcje czy procedury naprawcze na bazie znaczenia zapytania (nie tylko fraz).
• Systemy rekomendacyjne: Podsuwają dokumenty powiązane tematycznie, nawet jeśli nie mają wspólnych słów kluczowych.

💡 Przykład architektury

1. Użytkownik wpisuje pytanie (np. „Jak zresetować hasło w SAP?”)
2. System embeduje pytanie (np. za pomocą Sentence-BERT)
3. Przeszukiwana jest baza osadzeń dokumentów (manuali, instrukcji, FAQ)
4. Najbardziej zbliżone odpowiedzi są zwracane lub przekazywane do LLM do sformułowania pełnej odpowiedzi

📌 Źródła

• https://pinecone.io/learn/vector-database/
• https://www.milvus.io/docs/embeded_vector_database.md
• https://weaviate.io/developers/weaviate/current/vector_index/indexes.html
• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/dense-vector.html
• https://chroma.readthedocs.io/en/latest/

👽 Brudnopis

• Embedding = wektorowy opis znaczenia dokumentu/tekstu
• Najprostsze: TF-IDF, n-gram, LDA; zaawansowane: BERT, Doc2Vec, RAG-specific embeddings
• Indeksy HNSW, IVFFlat – szybkie k-NN “nearest neighbor” na miliardach rekordów
• Integracja z LLM: zapytanie użytkownika → embedding → wyszukiwanie → prompt do LLM z kontekstem
• Przykładowe silniki: Pinecone, Milvus, Weaviate, ChromaDB, Elasticsearch vector search
• Typowe use-case: asystenci AI, duże wyszukiwarki dokumentów, wsparcie helpdesk, RAG