Что происходит при добавлении объекта в векторную базу данных
(продолжение предыдущего поста)

Со стороны это выглядит как один вызов API, но на самом деле процесс гораздо сложнее, чем может показаться.

При добавлении объекта параллельно запускаются четыре процесса:

Индексация свойств
Все свойства вашего объекта индексируются для быстрого фильтрации и поиска по ключевым словам.

Генерация векторов
Если вы не предоставили векторы, внешние модели (Cohere, OpenAI, JinaAI и др.) создают эмбеддинги на основе ваших данных.

Индексация векторов
Эти векторы организуются в специализированные структуры данных (например, HNSW) для эффективного поиска по схожести.

Хранение объекта
Полный объект вместе с его векторным представлением сохраняется для последующего извлечения.

Каждый из этих процессов имеет собственное время обработки и задержки ввода‑вывода. Одна только индексация векторов предполагает организацию эмбеддингов таким образом, чтобы данные можно было эффективно извлекать. А для генерации эмбеддингов могут потребоваться вызовы внешних API, что добавляет сетевые задержки.

Понимание того, как работают векторные базы данных, поможет вам эффективнее оптимизировать их производительность. Если ваша модель генерации эмбеддингов работает медленно, она становится узким местом. Если векторный индекс настроен неправильно, ухудшается скорость поиска. Если индексация свойств перегружена, возникают проблемы с фильтрацией