Векторный поиск внутри PostgreSQL: что умеет и где может пригодиться pgvector
Итак, ваш проект вырос и вам потребовалась новая функциональность, будь то рекомендательный движок, база знаний или автоматизированная первая линия техподдержки. Для всего этого можно использовать векторный и/или семантический поиск, а также интегрировать в проект LLM. Поздравляю — теперь вам нужно еще и хранить embedding-векторы, а также искать по ним ближайшие объекты. Решений два: внешняя векторная БД или интеграция всего этого богатства в существующий стек. Второй путь проще на старте, немного быстрее и обычно дешевле — разумеется, если вы уже используете PostgreSQL. Привет, Хабр! Меня зовут Александр Гришин, я отвечаю за развитие продуктов хранения данных в Selectel:
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/920824/
#selectel #postgresql #cloud #dbaas #embeddings #vector #vectordb #pgvector