Quando escrevi pela primeira vez “Bancos de dados vetoriais: síndrome do objeto brilhante e o caso do unicórnio desaparecido” em março de 2024, a indústria estava inundada de entusiasmo. Bancos de dados vetoriais foram posicionados como próxima grande coisa — uma camada de infraestrutura indispensável para a era da IA ​​genérica. Bilhões de dólares de risco fluíram, os desenvolvedores correram para integrar incorporações em seus pipelines e os analistas acompanharam sem fôlego as rodadas de financiamento para Pinha, Tecer, Croma, A pipa e uma dúzia de outros.

A promessa era inebriante: finalmente, uma forma de pesquisar pelo significado, e não por palavras-chave frágeis. Basta despejar seu conhecimento empresarial em uma loja de vetores, conectar um LLM e ver a mágica acontecer.

Exceto que a magia nunca se materializou totalmente.

Dois anos depois, o verificação da realidade chegou: 95% das organizações investidas em iniciativas de geração de IA não obtêm nenhum retorno mensurável. E muitos dos alertas que levantei naquela época — sobre os limites dos vetores, o cenário lotado de fornecedores e os riscos de tratar os bancos de dados de vetores como soluções mágicas — funcionaram quase exatamente como previsto.

Previsão 1: O unicórnio desaparecido

Naquela época, questionei se Pinecone – o garoto-propaganda da categoria – alcançaria o status de unicórnio ou se se tornaria o “unicórnio desaparecido” do mundo dos bancos de dados. Hoje, essa pergunta foi respondida da maneira mais reveladora possível: a pinha é supostamente explorando uma vendalutando para se destacar em meio à concorrência acirrada e à rotatividade de clientes.

Sim, a Pinecone levantou grandes rodadas e assinou logotipos de letreiros. Mas, na prática, a diferenciação era tênue. Players de código aberto como Milvus, Qdrant e Chroma reduziram seus custos. Titulares como Postgres (com pgVetor) e o Elasticsearch simplesmente adicionou suporte a vetores como um recurso. E os clientes perguntavam cada vez mais: “Por que introduzir um banco de dados totalmente novo quando minha pilha existente já executa vetores bem o suficiente?”

O resultado: Pinecone, que já foi avaliada em quase um bilhão de dólares, agora está à procura de uma casa. O unicórnio desaparecido, de fato. Em setembro de 2025, Pinecone nomeou Ash Ashutosh como CEO, com o fundador Edo Liberty passando para a função de cientista-chefe. O momento é revelador: a mudança de liderança ocorre num contexto de pressão crescente e de questões sobre a sua independência a longo prazo.

Previsão 2: os vetores por si só não serão suficientes

Também argumentei que os bancos de dados vetoriais por si só não eram uma solução final. Se o seu caso de uso exigisse exatidão – como pesquisar por “Erro 221” em um manual – uma pesquisa vetorial pura exibiria alegremente “Erro 222” como “próximo o suficiente”. Bonito em uma demonstração, catastrófico em produção.

Essa tensão entre semelhança e relevância revelou-se fatal para o mito das bases de dados vectoriais como motores multifuncionais.

“As empresas descobriram da maneira mais difícil que a semântica é correta.”

Os desenvolvedores que trocaram alegremente a pesquisa lexical por vetores reintroduziram rapidamente… a pesquisa lexical em conjunto com vetores. As equipes que esperavam que os vetores “simplesmente funcionassem” acabaram optando pela filtragem de metadados, reclassificadores e regras ajustadas à mão. Em 2025, o consenso é claro: os vetores são poderosos, mas apenas como parte de uma pilha híbrida.

Previsão 3: Um campo lotado torna-se comoditizado

A explosão de startups de bancos de dados vetoriais nunca foi sustentável. Weaviate, Milvus (via Zilliz), Chroma, Vespa, Qdrant – cada um alegava diferenciadores sutis, mas para a maioria dos compradores todos faziam a mesma coisa: armazenavam vetores e recuperavam os vizinhos mais próximos.

Hoje, muito poucos desses jogadores estão surgindo. O mercado fragmentou-se, tornou-se comoditizado e, em muitos aspectos, foi engolido pelos operadores históricos. A pesquisa vetorial agora é um recurso de caixa de seleção em plataformas de dados em nuvem, e não um fosso independente.

Assim como escrevi então: Distinguir um banco de dados vetorial de outro representará um desafio cada vez maior. Esse desafio só ficou mais difícil. Município, Margo, LanceDB, PostgreSQL, MySQL HeatWave, Oráculo 23c, SQL do Azure, Cassandra, Redis, Neo4j, Loja única, ElasticSearch, Pesquisa aberta, Apahce Solr… a lista continua.

A nova realidade: Híbrido e GraphRAG

Mas esta não é apenas uma história de declínio – é uma história de evolução. Das cinzas da propaganda vetorial, estão surgindo novos paradigmas que combinam o melhor de múltiplas abordagens.

Pesquisa híbrida: palavra-chave + vetor agora é o padrão para aplicações sérias. As empresas aprenderam que é preciso precisão e imprecisão, exatidão e semântica. Ferramentas como Apache Solr, Elasticsearch, pgVector e a própria “recuperação em cascata” do Pinecone abraçam isso.

GráficoRAG: A palavra da moda mais quente do final de 2024/2025 é GraphRAG – geração aumentada de recuperação aprimorada por gráfico. Ao casar vetores com gráficos de conhecimento, o GraphRAG codifica os relacionamentos entre entidades que apenas os embeddings nivelam. A recompensa é dramática.

Referências e evidências

• Amazon’s AI blog cita benchmarks de Letriaonde o GraphRAG híbrido aumentou a correção das respostas de aproximadamente 50% para 80% ou mais em conjuntos de dados de teste nas áreas de finanças, saúde, indústria e direito.

• O Banco GraphRAG benchmark (lançado em maio de 2025) fornece uma avaliação rigorosa de GraphRAG vs. vanilla RAG em tarefas de raciocínio, consultas multi-hop e desafios de domínio.

• Um Avaliação OpenReview de RAG vs GraphRAG descobriram que cada abordagem tem pontos fortes dependendo da tarefa – mas as combinações híbridas geralmente apresentam melhor desempenho.

• Relatórios do blog do FalkorDB que quando a precisão do esquema é importante (domínios estruturados), o GraphRAG pode superar a recuperação de vetores por um fator de aproximadamente 3,4x em determinados benchmarks.

A ascensão do GraphRAG ressalta um ponto mais amplo: a recuperação não se trata de um único objeto brilhante. Trata-se de construir sistemas de recuperação — pipelines em camadas, híbridos e sensíveis ao contexto que fornecem aos LLMs as informações certas, com a precisão certa, no momento certo.

O que isso significa daqui para frente

O veredicto é: bancos de dados vetoriais nunca foram um milagre. Eles foram um passo – importante – na evolução da busca e recuperação. Mas eles não são, e nunca foram, o fim do jogo.

Os vencedores neste espaço não serão aqueles que vendem vetores como um banco de dados independente. Serão eles que incorporarão a pesquisa vetorial em ecossistemas mais amplos – integrando gráficos, metadados, regras e engenharia de contexto em plataformas coesas.

Em outras palavras: o unicórnio não é o banco de dados vetorial. O unicórnio é a pilha de recuperação.

Olhando para o futuro: o que vem a seguir

• As plataformas de dados unificadas incluirão vetor + gráfico: Espere que os principais fornecedores de bancos de dados e de nuvem ofereçam pilhas de recuperação integradas (vetor + gráfico + texto completo) como recursos integrados.

• A “engenharia de recuperação” emergirá como uma disciplina distinta: Assim como os MLOps amadureceram, o mesmo acontecerá com as práticas de ajuste de incorporação, classificação híbrida e construção de gráficos.

• Metamodelos aprendendo a consultar melhor: Futuros LLMs podem aprender para orquestrar qual método de recuperação usar por consulta, ajustando dinamicamente a ponderação.

• GraphRAG temporal e multimodal: Os pesquisadores já estão estendendo o GraphRAG para ter consciência do tempo (T-GRAG) e unificado multimodalmente (por exemplo, conectando imagens, texto, vídeo).

• Benchmarks abertos e camadas de abstração: Ferramentas como ReferênciaQED (para benchmarking RAG) e o GraphRAG-Bench impulsionarão a comunidade em direção a sistemas mais justos e medidos de forma comparável.

De objetos brilhantes a infraestrutura essencial

O arco da história do banco de dados vetorial seguiu um caminho clássico: um ciclo de hype generalizado, seguido de introspecção, correção e maturação. Em 2025, a pesquisa vetorial não é mais o objeto brilhante que todos perseguem cegamente – é agora um elemento crítico dentro de uma arquitetura de recuperação mais sofisticada e multifacetada.

Os avisos originais estavam certos. As esperanças puramente baseadas em vetores muitas vezes falham nos bancos de areia da precisão, da complexidade relacional e das restrições empresariais. No entanto, a tecnologia nunca foi desperdiçada: forçou a indústria a repensar a recuperação, combinando estratégias semânticas, lexicais e relacionais.

Se eu escrevesse uma sequência em 2027, suspeito que isso enquadraria os bancos de dados vetoriais não como unicórnios, mas como infraestrutura legada – fundamental, mas eclipsada por camadas de orquestração mais inteligentes, controladores de recuperação adaptativos e sistemas de IA que escolhem dinamicamente qual ferramenta de recuperação se ajusta à consulta.

A partir de agora, a verdadeira batalha não é vetor versus palavra-chave – é a indireção, combinação e disciplina na construção de pipelines de recuperação que fundamentam de forma confiável a geração de IA em fatos e conhecimento de domínio. Esse é o unicórnio que deveríamos perseguir agora.

Amit Verma é chefe de engenharia e laboratórios de IA da Neurônio7.

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Fonte ==> Cyberseo