# Vectors को Database क्यों चाहिए — Vector Databases

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/vector-databases/b-what

> देखें library क्या नहीं देती और database क्या देता है।

## Search index अभी system नहीं है

FAISS जैसी index library निकटतम पड़ोसी बहुत तेज़ी से खोज सकती है, पर production application को और चाहिए: restarts में बचने वाला **टिकाऊ भंडारण**, दस्तावेज़ बदलने पर **अद्यतन और deletes**, **metadata और filters** ("सिर्फ़ यह tenant", "सिर्फ़ 2025"), **समवर्ती पाठक और लेखक**, **backups**, **access control**, उपलब्धता के लिए **replication**, मशीनों में **scaling** और **monitoring**। **Vector database** (या vector समर्थन वाला database) इन सबको एक या अधिक ANN indexes के आसपास जोड़ता है। इसकी मूल इकाई **record** है जिसमें **ID**, **vector** और **payload/metadata** (और अक्सर मूल पाठ) होते हैं। Queries **similarity** ("इस vector के सबसे पास") को **filters** ("जहाँ tenant = acme") के साथ मिलाती हैं, और scores सहित शीर्ष परिणाम लौटाती हैं। Embeddings स्वयं पिछले कोर्स में हैं; यह कोर्स उन्हें रखने, खोजने और चलाने के बारे में है।

## Vectors और उनके आसपास सब कुछ

Vector database vectors को उनके डेटा के साथ रखता है और तेज़ similarity खोज, filtering, अद्यतन और संचालन देता है।

![चार हिस्से: store, index, filter, संचालन।](assets/figures/vector-databases/section-1-map.svg) — चित्र 1.1 — Store, index, filter और संचालन।

## पुस्तकालय बनाम गोदाम

Search index बहुत अच्छा card catalogue है। Vector database पूरा गोदाम है: shelves, स्टाफ़, सुरक्षा, back-office और delivery, अंदर catalogue के साथ।

## Record, अवधारणात्मक रूप से

हर engine के अपने नाम हैं, पर रूप वही है।

```json
{
  "id": "leave-policy-2025#chunk-3",
  "vector": [0.12, -0.08, 0.33, "... 768 numbers ..."],
  "payload": {
    "text": "Unused leave up to 5 days can be carried over.",
    "tenant": "acme", "year": 2025, "source": "hr-policy.pdf", "page": 4
  }
}
```

**Quiz:** ANN index library के अलावा vector database क्या जोड़ता है?

- [ ] मुफ़्त GPUs
- [ ] नया embedding model
- [x] टिकाऊपन, अद्यतन, filters, access control, replication और संचालन
- [ ] हमेशा पूर्ण recall

*Answer:* टिकाऊपन, अद्यतन, filters, access control, replication और संचालन. Database तेज़ index को भरोसेमंद system बनाता है।