Base de datos optimizada para almacenar embeddings y realizar búsquedas por similitud (nearest neighbor) de forma eficiente a gran escala. En AWS, servicios como OpenSearch Service, Aurora (con pgvector), Neptune y RDS for PostgreSQL pueden actuar como almacén vectorial.
En AIF-C01 (Dominio 3) es un componente central de arquitecturas RAG: los documentos se convierten en embeddings y se indexan en una base vectorial para recuperar el contexto más relevante ante una consulta del usuario.
Base de datos vectorial es uno de los conceptos que puede aparecer en el examen. Revisa la guía completa para verlo en contexto.