Cum configurezi o bază de date vectorială pentru AI

O bază de date vectorială stochează textul ca numere (embeddings) care reprezintă sensul, nu doar cuvintele. Astfel poți căuta după înțeles, nu doar după potriviri exacte.

La ce folosește

• Căutare semantică (găsești ce vrei, chiar dacă folosești alte cuvinte).
• Chatbot-uri care răspund pe baza documentelor tale (RAG).
• Recomandări bazate pe similaritate.

Opțiunea 1: pgvector

Dacă folosești deja PostgreSQL, extensia pgvector adaugă suport vectorial:

CREATE EXTENSION vector;
CREATE TABLE documente (id serial, continut text, embedding vector(1536));

Vezi instalarea PostgreSQL.

Opțiunea 2: Qdrant

O bază vectorială dedicată, rapidă, ușor de pornit cu Docker:

docker run -d -p 6333:6333 -v qdrant:/qdrant/storage qdrant/qdrant

Pasul următor

Cu o bază vectorială și un model local, construiești un chatbot pe documentele tale, vezi chatbot RAG pe documente.