Векторная база данных (Vector Database)
Специализированная база данных для хранения и быстрого поиска по эмбеддингам — числовым представлениям текста, изображений и других данных.
Векторная база данных — это хранилище, специально созданное для работы с эмбеддингами (числовыми представлениями текста). Она позволяет быстро находить похожие по смыслу документы среди миллионов записей.
Как это работает
Обычная база данных ищет по точному совпадению: «найди все записи, где город = Москва». Векторная база ищет по смысловой близости:
- Все документы преобразуются в эмбеддинги (векторы чисел) и сохраняются в базу
- Когда приходит запрос, он тоже превращается в вектор
- База находит документы с самыми близкими векторами — то есть самые похожие по смыслу
Популярные векторные базы данных
| База данных | Особенность |
|---|---|
| Qdrant | Открытый код, написана на Rust, высокая производительность |
| Chroma | Простая в использовании, популярна для прототипов |
| Pinecone | Облачный сервис, не нужно настраивать сервер |
| pgvector | Расширение для PostgreSQL, если у вас уже есть PostgreSQL |
| Milvus | Открытый код, масштабируется до миллиардов записей |
Пример использования
Техподдержка компании загрузила в векторную базу 10 000 статей. Когда клиент пишет «у меня не работает оплата картой», база находит статьи про проблемы с платёжными системами, даже если слово «карта» в них не упоминается напрямую.
Связанные термины
- Эмбеддинги — векторные представления, которые хранятся в базе
- RAG — главный сценарий использования векторных баз данных
- Чанкинг — разбиение документов перед загрузкой в базу