A normal database finds exact matches; a vector database finds the nearest in meaning — across millions of items in milliseconds.
FAISS, Chroma, Qdrant and pgvector are popular choices. In a RAG system, the embeddings of your document chunks live here.
Example
Building search over 10,000 pages of Bangla documents with FAISS in one notebook.
বাংলায়: ভেক্টর ডেটাবেস — এমবেডিং জমা রাখে আর অর্থে সবচেয়ে কাছের জিনিসগুলো দ্রুত খুঁজে দেয়।