# Vector Store
O Vector Store é a camada de persistência e recuperação vetorial que sustenta todos os sistemas de busca semântica da plataforma BeansTech. Projetado para operar em escala de bilhões de vetores com latência de recuperação inferior a 10 milissegundos, o sistema combina a confiabilidade do PostgreSQL com a performance de índices HNSW distribuídos.
A arquitetura multi-tenant garante isolamento completo entre clientes, onde cada organização opera em seu próprio namespace vetorial com políticas independentes de retenção, acesso e performance. Metadados estruturados são indexados em paralelo aos vetores, permitindo busca híbrida que combina similaridade semântica com filtros exatos sobre campos como data, tribunal, tipo processual e jurisdição.
O sistema de reindexação automática monitora continuamente a qualidade dos índices e dispara reconstruções incrementais quando a degradação de recall ultrapassa limites configuráveis. Isso garante que a precisão da busca se mantém estável mesmo com ingestão contínua de novos documentos, sem necessidade de janelas de manutenção ou intervenção manual.
## Funcionalidades
- Indexação em escala de bilhões de vetores com performance sustentada
- Recuperação sub-10ms via índices HNSW otimizados com ef_search dinâmico
- Isolamento multi-tenant com namespaces independentes por organização
- Reindexação automática contínua sem downtime ou degradação de serviço
- Busca híbrida combinando similaridade vetorial com filtros de metadados
- Backup incremental com point-in-time recovery para desastre e auditoria
## Tecnologia
A infraestrutura utiliza PostgreSQL 16 com a extensão pgvector 0.7 e índices HNSW com parâmetros m=32 e ef_construction=256 calibrados para recall acima de 98%. A distribuição horizontal opera via Citus para sharding automático por tenant, enquanto read replicas em múltiplas zonas de disponibilidade garantem alta disponibilidade. O subsistema de compactação vetorial com Product Quantization reduz o footprint de memória em 4x, permitindo manter índices inteiros em RAM para acesso de latência mínima.
Plataforma