Традиционные базы данных отлично работают со структурированной информацией: пользователями, заказами, счетами и товарами. Но если необходимо искать документы по смыслу, классический SQL уже не справляется. Именно поэтому современные AI-системы используют Vector Database. Она хранит эмбеддинги и выполняет семантический поиск (Similarity Search), находя наиболее релевантные документы даже без точного совпадения слов. Например, запросы «как оформить отпуск» и «порядок предоставления отпуска» будут восприниматься как похожие по смыслу. Разобрали, чем отличается SQL от Vector Database и когда стоит использовать каждую технологию. Подробнее: https://elma365.com/ru/baza-znaniy/vector-database/
Традиционные базы данных отлично работают со структурированной информацией: пользователями, заказами, счетами и товарами. Но если необходимо искать документы по смыслу, классический SQL уже не справляется.
Именно поэтому современные AI-системы используют Vector Database. Она хранит эмбеддинги и выполняет семантический поиск (Similarity Search), находя наиболее релевантные документы даже без точного совпадения слов.
Например, запросы «как оформить отпуск» и «порядок предоставления отпуска» будут восприниматься как похожие по смыслу.
Разобрали, чем отличается SQL от Vector Database и когда стоит использовать каждую технологию.
Подробнее: https://elma365.com/ru/baza-znaniy/vector-database/