Векторная база данных
Определение
Векторная база данных хранит тексты, изображения или записи в виде числовых эмбеддингов и находит записи, наиболее близкие по смыслу к запросу. Это поисковый слой, лежащий в основе генерации с дополненным поиском, обеспечивающий семантический поиск там, где поиск по ключевым словам не срабатывает.
Вместо сопоставления слов она сопоставляет смысл: запрос «напоминание об оплате» также найдёт документы со словами «уведомление о просрочке».
В рабочих системах она дополняет реляционную базу данных, а не заменяет её. Факты, суммы и статусы остаются в транзакционной системе; векторный индекс лишь помогает найти нужный контекст.
На практике
- Семантический поиск по договорам, руководствам, обращениям и почте
- Должна содержать метаданные доступа, чтобы результаты соответствовали правам
- Дополняет, но никогда не заменяет систему учёта
Смежные термины
- Генерация с дополненным поиском (RAG)Генерация с дополненным поиском (RAG) — это метод, при котором сначала выполняется поиск релевантных документов компании, а найденные фрагменты передаются языковой модели в качестве контекста. Модель отвечает на основе этих фрагментов, что делает ответы актуальными, привязанными к источнику и проверяемыми.
- Большая языковая модель (LLM)Большая языковая модель — это статистическая модель, обученная на огромных текстовых массивах, предсказывающая вероятное продолжение текста. Она умеет классифицировать, обобщать, переводить и составлять черновики и служит компонентом рассуждения внутри большинства ИИ-агентов — но сама по себе не содержит актуальных данных компании.
- API-интеграцияAPI-интеграция соединяет две системы через их программные интерфейсы, чтобы данные передавались автоматически и надёжно. Это стабильная альтернатива ручному вводу, обмену CSV-файлами и роботам интерфейса, и она составляет основу любой серьёзной автоматизации.