Vector Search
Pencarian berbasis representasi vektor (embedding similarity)
Definition
Vector Search adalah metode pencarian yang menggunakan representasi numerik (embedding) dari data untuk menemukan kemiripan semantik dalam ruang vektor. Setiap item direpresentasikan sebagai titik dalam multidimensional space.
Core Mechanism
Vector Embedding
Data (teks, entity, dokumen) dikonversi menjadi vector numerik yang merepresentasikan makna.
Distance Calculation
Similarity dihitung menggunakan metrik seperti cosine similarity atau euclidean distance dalam vector space.
Nearest Neighbor Retrieval
Sistem mengambil hasil dengan jarak terdekat terhadap query vector.
System Role
Vector Search adalah fondasi dari semantic retrieval dan digunakan sebagai mesin utama dalam AI-first search architecture.
Key Characteristics
- High-dimensional representation
- Similarity-based retrieval
- Non-exact matching system
- Scalable across large datasets
System Constraint
Vector Search hanya valid jika embedding space konsisten, model representasi stabil, dan indexing mendukung nearest-neighbor retrieval secara efisien.
Relationship Map
- Vector Search → enables Semantic Search
- Vector Search → supports Information Retrieval
- Vector Search → maps Entity into embedding space
- Vector Search → foundation for AI ranking systems