Что такое векторная база данных?
Векторная база данных (англ. vector database) — это специализированная база данных, оптимизированная для хранения, индексирования и поиска векторов — многомерных числовых представлений текста, изображений или звука. Примеры: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector.
Как работают векторы?
Модель эмбеддинга превращает текст в вектор (например, 1536 чисел). Семантически похожие тексты имеют «близкие» векторы в многомерном пространстве. Вопрос «офис в Варшаве» будет близок к «офисное помещение столица», несмотря на разные слова. Векторная база эффективно ищет ближайших соседей (ANN — Approximate Nearest Neighbor).
Роль в RAG
Векторные базы данных — фундамент архитектуры RAG: документы делятся на фрагменты (chunks), превращаются в векторы и индексируются. При запросе система ищет наиболее релевантные фрагменты и предоставляет их модели как контекст. Производительность векторной базы напрямую влияет на качество ответов RAG.