As melhores 3 ferramentas para Implementando Busca Semântica em 2025
Aprimore as experiências de busca com compreensão semântica para oferecer resultados de pesquisa baseados em contexto e significado, utilizando embeddings de IA.
Qdrant
Qdrant
Qdrant é um banco de dados vetorial que armazena e busca dados de alta dimensão usando tecnologia avançada. Diferente dos bancos de dados tradicionais que armazenam texto exato ou números, o Qdrant trabalha com vetores — representações matemáticas de informações complexas. Isso o torna perfeito para encontrar itens semelhantes com base no significado, em vez de correspondências exatas.
Weaviate
Weaviate
Weaviate é um banco de dados projetado especificamente para aplicações de IA que precisam entender o significado por trás dos dados. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais que apenas correspondem palavras exatas, o Weaviate pode encontrar informações com base no que você quer dizer, não apenas no que você digita.
Milvus
Milvus
Milvus é um banco de dados especificamente criado para armazenar e buscar embeddings vetoriais. Quando você usa modelos de IA para processar texto, imagens ou outros dados, eles criam vetores numéricos que representam o significado desses dados. Milvus organiza esses vetores para que você possa encontrar rapidamente itens semelhantes.