Выходя за рамки векторного хранилища: создание полноценного слоя данных для приложений искусственного интеллекта.
В этой статье вы узнаете, почему производственным приложениям на основе ИИ необходимы как векторная база данных для семантического поиска, так и реляционная база данных для структурированных транзакционных рабочих нагрузок.
Среди тем, которые мы рассмотрим, следующие:
- В чём сильные стороны векторных баз данных и в чём их недостатки в системах искусственного интеллекта, используемых в производственных условиях.
- Почему реляционные базы данных остаются необходимыми для управления правами доступа, метаданными, выставлением счетов и состоянием приложений.
- Как гибридные архитектуры, включая использование pgvector, объединяют оба подхода в практический слой данных.
