YDB — распределённая платформа обработки данных для бизнес-критичных систем. В ней можно хранить и обрабатывать данные, на которых работают корпоративные сервисы и приложения. Теперь в ней появился гибридный поиск, который объединяет два подхода:
– Полнотекстовый индекс работает с точными совпадениями: словами, фразами, номерами и кодами.
– Векторный переводит запросы и данные в представления, по которым можно искать уже не буквальное совпадение, а близость по смыслу.
Проблема в том, что на практике эти два поиска часто приходится собирать из нескольких компонентов: основная СУБД + поисковый движок + отдельная векторная база. А значит, появляются ETL-пайплайны, синхронизация индексов и ещё одна точка отказа.
В YDB оба индекса реализованы как обычные распределённые таблицы. Они обновляются в рамках одной транзакции вместе с основными данными. Поэтому не возникает ситуации, когда запись уже появилась в основной базе, а поисковый индекс ещё не успел обновиться.
Это особенно важно для RAG-систем и ИИ-ассистентов, где качество ответа напрямую зависит от того, насколько хорошо retrieval достал нужный контекст. Только семантического поиска недостаточно: он может потерять точный номер документа или код. Только keyword search — не всегда поймёт, что два разных запроса описывают одну сущность или ситуацию.
В результате поиск, документы, корпоративные базы знаний, тикеты, каталоги и данные для ИИ-ассистентов можно строить поверх одной системы, не разводя инфраструктуру на несколько специализированных хранилищ, что очень удобно!
⚡15 октября на митапе, вы узнаете, как искать в одной СУБД по смыслу и совпадению и улучшить ответы ИИ-агентов или выдачу рекомендательных систем.
Регистрируйтесь!