В RAG-системах за поиск нужной информации отвечают векторные базы данных. Они ищут не по точному совпадению слов, а по смыслу. Но выбрать базу — полдела: ещё нужно правильно нарезать документы, настроить индексы и не потерять нужный ответ среди миллионов векторов.

Разбираемся, как всё это работает, сравниваем pgvector, Qdrant, Pinecone и другие решения. А заодно выясняем, когда отдельная векторная БД вообще не нужна и можно обойтись обычным Postgres.

https://v.thecode.media/nn1h8

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий