Векторная база данных
Также: vector database, векторное хранилище, vector store, similarity search DB
Векторная база данных - специализированное хранилище числовых векторов (эмбеддингов), оптимизированное под поиск ближайших соседей (ANN). Традиционные БД ищут точное совпадение; векторные - находят семантически похожие объекты по расстоянию в пространстве. Это ключевой компонент RAG-архитектуры: документ разбивается на фрагменты, каждый превращается в вектор и сохраняется в таком хранилище. Примеры: Chroma, Qdrant, Weaviate, Milvus, а также pgvector - расширение для PostgreSQL.
Статьи с этим термином · 9
- Мониторинг LLM-агента через OTel GenAI: как мы наконец увидели, что происходит внутри · 22 января 2026
- LLM + RAG для корпоративной wiki: переход от пилота к тиражированию · 14 апреля 2025
- LLM-агент на IT-хелпдеске: первый месяц в проде · 30 января 2025
- RAG с локальными LLM: итоги четырёх пилотов за 2024 год · 21 октября 2024
- RAG над внутренней документацией: ChromaDB + Llama 2 без передачи данных наружу · 12 октября 2023
- Ollama и локальный helpdesk-ассистент: от одной команды до рабочего прототипа · 21 сентября 2023
- Prompt injection в LLM-пилотах: OWASP Top 10 для LLM и что делать с корпоративным RAG · 11 мая 2023
- Векторные БД для корпоративного поиска: pgvector против выделенных решений · 28 марта 2023
- RAG для корпоративной базы знаний: LangChain + Chroma + OpenAI в деле · 2 марта 2023