Questão de TI - Desenvolvimento de Sistemas — Vetor e Matriz — CESPE / CEBRASPE 2025

Banco de dados vetorial e JSON

Gabarito: letra C (CERTO). O código apresentado é um exemplo válido de registro estruturado em JSON que pode ser armazenado em um banco de dados vetorial, pois contém um campo embedding com um vetor numérico de alta dimensionalidade, que é o requisito essencial para esse tipo de banco. A afirmação está correta porque o JSON é um formato de dados estruturados e o campo embedding representa exatamente o vetor que os bancos vetoriais utilizam para busca por similaridade.

Um banco de dados vetorial é um tipo especial de banco de dados projetado para armazenar e consultar vetores de alta dimensionalidade, que são representações numéricas de dados como texto, imagens ou áudio. Esses vetores, chamados de embeddings, são gerados por modelos de aprendizado de máquina e capturam o significado semântico dos dados. A principal operação nesses bancos é a busca por similaridade, que encontra os vetores mais próximos de um vetor de consulta usando métricas como distância euclidiana ou similaridade de cosseno.

O JSON (JavaScript Object Notation) é um formato de intercâmbio de dados leve e legível por humanos, baseado em pares de chave-valor. Ele é amplamente utilizado em APIs e armazenamento de dados por ser estruturado e fácil de processar. No exemplo, o JSON contém campos como id, title, content e embedding, sendo este último um array de números que representa o vetor. Essa estrutura é perfeitamente adequada para ser armazenada em um banco vetorial, pois o campo embedding é o vetor que será indexado e consultado.

Na prática, um sistema de busca semântica funciona assim: o texto é convertido em um vetor por um modelo de embeddings, esse vetor é armazenado no banco vetorial junto com os metadados (como id, title, content), e quando um usuário faz uma consulta, ela também é convertida em vetor e o banco retorna os registros mais similares. O exemplo do enunciado segue exatamente esse padrão, com o campo embedding contendo os valores numéricos que representam o conteúdo textual.

A pegadinha que a banca explora é a confusão entre banco de dados vetorial e banco de dados relacional tradicional. Em um banco relacional, os dados são armazenados em tabelas com linhas e colunas, e as consultas são feitas por SQL. Já em um banco vetorial, o foco está na similaridade entre vetores, não em igualdade de valores. O candidato pode achar que o JSON é apenas um documento comum e não perceber que o campo embedding é o que caracteriza o armazenamento vetorial.

Guarde a distinção: o que torna um registro armazenável em banco vetorial é a presença de um vetor numérico (embedding) que representa o conteúdo. É exatamente esse critério que a questão testa.

Alternativa C — ✅ Correto ⟵ GABARITO

A afirmação está correta porque o JSON apresentado contém um campo embedding com um array de números de ponto flutuante, que é a representação vetorial do conteúdo textual. Esse é o formato típico de dados armazenados em bancos vetoriais, que indexam esses vetores para permitir buscas por similaridade. Os demais campos (id, title, content) são metadados que acompanham o vetor, enriquecendo o registro sem descaracterizar sua natureza vetorial.

Alternativa E — ❌ Incorreta

A alternativa está incorreta porque nega exatamente o que a questão afirma. O JSON não é apenas um documento estruturado comum; ele contém o campo embedding, que é o vetor numérico de alta dimensionalidade. Esse campo é o elemento central que permite o armazenamento em banco vetorial, pois é ele que será indexado e usado nas consultas por similaridade. A presença desse vetor torna a afirmação verdadeira.

Gabarito: letra C