Educação financeira · artigo prático
Bancos de dados para sistemas de IA: SQL vs. vetorial
Quando usar banco relacional (SQL) e quando usar banco vetorial em sistemas de IA, com exemplos de uso combinado dos dois em produção.
Um sistema de IA em produção quase nunca usa um único tipo de banco de dados. A pergunta prática não costuma ser 'SQL ou vetorial', mas onde cada um se encaixa dentro do mesmo sistema.
Entender a diferença entre os dois evita dois erros comuns: forçar busca semântica dentro de um banco relacional sem suporte adequado, ou jogar fora décadas de maturidade transacional do SQL só porque o projeto envolve IA.
Bancos relacionais (SQL): dados estruturados e auditáveis
Bancos como PostgreSQL e MySQL continuam sendo a escolha certa para dados estruturados e transacionais: registros de usuário, pedidos, permissões, histórico de auditoria. Propriedades ACID garantem consistência mesmo sob concorrência, e o modelo relacional facilita consultas por relação exata entre entidades — algo que um banco vetorial não foi desenhado para fazer bem.
Bancos vetoriais: busca por similaridade em embeddings
pgvector, Pinecone, Weaviate armazenam embeddings e indexam para busca por proximidade — base técnica de busca semântica e RAG. Na prática, um sistema típico usa SQL para dado estruturado/transacional e vetorial para busca semântica, ligados por uma chave — um padrão comum também em pipelines de documentos, onde metadado e conteúdo indexado convivem em bancos diferentes.
- SQL: dado estruturado, transações, auditoria
- Vetorial: similaridade semântica, base de RAG
- Uso combinado é comum: metadado no SQL, embedding no vetorial
Ferramenta interativa