Привіт, друже, це канал про корисності в ІТ🤘
🔺Даємо практичні матеріали з RoR, JavaScript, QA, DevOps
🔺Розкажемо як знайти першу роботу без хвилювань та проблем
✍️Для звʼязку-@klimenko_nataly
👉 Відкриті вакансії - www.codica.com/careers
Post #5081
166

Практика Rails: Розумний семантичний пошук через PostgreSQL & ActiveRecord
#codica_advice
Чи бувало у вас таке: замовник приходить і каже: “Нам терміново потрібен AI-пошук у проекті!“, а ви вже уявляєте новий деплой, налаштування Pinecone або Qdrant, додатковий бюджет і головний біль з інфраструктурою?
Спокійно! Знайшли для вас елегантне рішення, яке дозволяє реалізувати семантичний векторний пошук без жодної нової бази даних — прямо у вашому звичному PostgreSQL.
Більшість продуктів зараз додають AI-фічі, але підключати окремі векторні бази даних (Pinecone/Qdrant) — це зайвий деплой, гроші та інфраструктура.
Якщо у вас вже є PostgreSQL, проблему вирішує розширення pgvector та гем pgvector-ruby
#codica_advice
Чи бувало у вас таке: замовник приходить і каже: “Нам терміново потрібен AI-пошук у проекті!“, а ви вже уявляєте новий деплой, налаштування Pinecone або Qdrant, додатковий бюджет і головний біль з інфраструктурою?
Спокійно! Знайшли для вас елегантне рішення, яке дозволяє реалізувати семантичний векторний пошук без жодної нової бази даних — прямо у вашому звичному PostgreSQL.
Більшість продуктів зараз додають AI-фічі, але підключати окремі векторні бази даних (Pinecone/Qdrant) — це зайвий деплой, гроші та інфраструктура.
Якщо у вас вже є PostgreSQL, проблему вирішує розширення pgvector та гем pgvector-ruby














