Banco-de-Dados.md

@@ -20,15 +20,35 @@ No projeto, o PostgreSQL é integrado ao **backend desenvolvido em Python**, ond
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 ## Banco de dados escolhido (PostgreSQL)
-A escolha de um **banco de dados relacional** possibilitou a estruturação das informações em **tabelas relacionadas**, assegurando **integridade referencial** e **consistência nos dados**.  
 
-O PostgreSQL oferece suporte a:
-- **Transações seguras**, prevenindo inconsistências.
-- **Chaves primárias e estrangeiras** para definir relacionamentos claros entre entidades.
-- **Índices** para otimização de consultas complexas.
-- **Suporte a JSON**, caso seja necessário armazenar dados semiestruturados.
+A escolha de um **banco de dados relacional** possibilitou a estruturação das informações em **tabelas relacionadas**, assegurando **integridade referencial** e **consistência dos dados**.  
 
-Essa estrutura atende à necessidade do projeto de **organizar, consultar e manter os dados de forma eficiente**, especialmente em cenários com múltiplos usuários interagindo simultaneamente.
+Além de atender aos requisitos tradicionais de um SGBD, o **PostgreSQL** foi escolhido também por oferecer **suporte a vetores**, recurso essencial para o projeto, que irá utilizar **Inteligência Artificial (IA)** para implementar uma **pesquisa inteligente baseada em vetores**.  
+Com esse recurso, é possível realizar operações como busca semântica, recomendação de conteúdo e análise de similaridade diretamente no banco de dados, sem depender de ferramentas externas.
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+### **Principais motivos para a escolha do PostgreSQL**
+O PostgreSQL oferece suporte a diversos recursos avançados, como:
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+- **Transações seguras**, prevenindo inconsistências e garantindo confiabilidade nos dados.  
+- **Chaves primárias e estrangeiras** para definir relacionamentos claros entre entidades.  
+- **Índices** que otimizam a performance de consultas complexas.  
+- **Suporte a JSON**, permitindo armazenar e manipular dados semiestruturados.  
+- **Banco vetorial integrado**, através da extensão **pgvector**, possibilitando:
+  - Armazenamento de **vetores de embeddings** gerados por modelos de IA.
+  - Consultas para **busca semântica** e **similaridade entre dados**.
+  - Implementação de **recomendações inteligentes** diretamente no banco.
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+Essa estrutura atende plenamente às necessidades do projeto, permitindo:
+- **Organização e consistência** dos dados por meio de um modelo relacional bem definido.
+- **Eficiência em consultas** mesmo em cenários com múltiplos usuários interagindo simultaneamente.
+- **Integração nativa com IA**, facilitando o desenvolvimento de funcionalidades avançadas, como:
+  - Busca inteligente por similaridade.
+  - Sugestões automáticas baseadas em contexto.
+  - Melhor experiência de navegação e descoberta de conteúdo para os usuários.
 
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