ZeusDB Vector Database é um sistema de gerenciamento de banco de dados vetorial que armazena, indexa e consulta embeddings vetoriais de alta dimensão para aplicações de IA e aprendizado de máquina. Fundada em 2012 e com sede na Austrália, a ZeusDB desenvolve infraestrutura para organizações que constroem busca semântica, sistemas de recomendação, geração aumentada por recuperação (RAG) e outros recursos impulsionados por IA. A equipe é composta por desenvolvedores de software, pesquisadores de IA e profissionais com expertise em tecnologia de busca vetorial e sistemas distribuídos. O ZeusDB Vector Database atende engenheiros de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, desenvolvedores de IA e equipes de ciência de dados que precisam implementar capacidades de busca por similaridade em ambientes de produção. Casos de uso comuns incluem sistemas de busca semântica que correspondem consultas com base no significado em vez de palavras-chave, motores de recomendação que encontram produtos ou conteúdos similares em grandes catálogos, sistemas RAG que recuperam contexto relevante para grandes modelos de linguagem e aplicações de detecção de anomalias que identificam padrões incomuns em dados de alta dimensão. Recursos e capacidades principais incluem: - Algoritmos de indexação escaláveis, incluindo HNSW e Quantização de Produto (PQ) para desempenho eficiente de busca por similaridade em escala - Funcionalidade de busca híbrida que combina similaridade vetorial com filtragem de metadados para refinar resultados de consulta com base em atributos adicionais - Opções de implantação flexíveis que suportam instalações locais, ambientes em nuvem e integração com infraestrutura de dados existente - API Python projetada para integração perfeita com frameworks de aprendizado de máquina, pipelines de dados e fluxos de trabalho de MLOps - Operações de nível empresarial, incluindo registro abrangente, capacidades de monitoramento e persistência de dados para confiabilidade em produção O banco de dados suporta múltiplas métricas de distância, incluindo similaridade cosseno, distância euclidiana e produto escalar para medir similaridade vetorial. ZeusDB lida com operações vetoriais padrão, como inserção, consulta, atualização e exclusão de embeddings vetoriais, permitindo que desenvolvedores construam e mantenham aplicações impulsionadas por IA que requerem busca por similaridade rápida e precisa em milhões de vetores. As organizações implantam ZeusDB para reduzir a complexidade da infraestrutura enquanto mantêm o desempenho e a visibilidade operacional necessários para sistemas de IA em produção.