Equipe Gabarite
EQUIPE
02/09/2026 • 08:02
A questão aborda vector stores, que são bancos de dados usados para armazenar e fazer consultas usando vetores de alta dimensão. Esses vetores representam diferentes tipos de dados como textos, imagens e vídeos. Para encontrar vetores semelhantes numa consulta, é comum usar algoritmos que identificam os vizinhos mais próximos em um espaço multidimensional.
O algoritmo padrão para essa tarefa é o KNN (K-Nearest Neighbors), que busca os 'k' vetores mais próximos de um dado vetor consulta, baseando-se em alguma métrica de distância. Isso é essencial para aplicações que envolvem recuperação de informação semântica, por exemplo.
As outras alternativas, como Simplex, Simulated Annealing, Ford-Fulkerson e A*, são algoritmos para outros tipos de problemas, como otimização linear, otimização global, fluxo em redes e busca em grafos, respectivamente. Portanto, a resposta correta é a alternativa a).
O algoritmo padrão para essa tarefa é o KNN (K-Nearest Neighbors), que busca os 'k' vetores mais próximos de um dado vetor consulta, baseando-se em alguma métrica de distância. Isso é essencial para aplicações que envolvem recuperação de informação semântica, por exemplo.
As outras alternativas, como Simplex, Simulated Annealing, Ford-Fulkerson e A*, são algoritmos para outros tipos de problemas, como otimização linear, otimização global, fluxo em redes e busca em grafos, respectivamente. Portanto, a resposta correta é a alternativa a).