MODUL 6 - LEKCIJA 1

Vektorske Baze i Embeddings

Uvod u Qdrant, Pinecone, ChromaDB i kako tekst postaje vektori

⏱️ Trajanje: ~4 časa 📚 Nivo: Srednji do Napredni 🎯 Praktični primjeri: 6

📖 Šta su Vektorske Baze?

Vektorske baze su specijalizovane baze podataka dizajnirane za skladištenje i pretraživanje vektora (embedding-a).

🔢 Embeddings: Tekst u Brojeve

Embeddings su numeričke reprezentacije teksta koje AI modeli razumiju.

🛠️ Primjer Embedding-a
Tekst: "PowerShell skripta za backup"

Embedding (približno, skraćeno):
[0.123, -0.456, 0.789, ..., 0.234]  (768 ili 1536 dimenzija)

Slični tekstovi imaju slične embedding-e:
"Backup skripta u PowerShell" → [0.125, -0.451, 0.791, ...]
→ Bliski vektori u prostoru!

🗄️ Vektorske Baze: Pregled

1. Qdrant

Open-source vektorska baza optimizovana za performanse.

2. Pinecone

Cloud-native vektorska baza sa automatskim skaliranjem.

3. ChromaDB

Laka, embeddable vektorska baza idealna za development.

✅ Zaključak

Vektorske baze omogućavaju efikasno pretraživanje semantički sličnih dokumenata.