Porozprávaj mi o vektorových databázach, aké existujú, v čom sa líšia, prečo ste si vybrali pgvector?

Vektorové databázy sú určené na ukladanie a vyhľadávanie údajov prezentovaných vo forme vektorov (napríklad vloženia z modelov strojového učenia). Sú optimalizované na rýchle vyhľadávanie najbližších susedov v vysoko rozmerných priestoroch.

Populárne vektorové databázy:

• FAISS (Facebook AI Similarity Search): knižnica s vysokým výkonom, ale vyžaduje integráciu s aplikáciou.
• Annoy (od Spotify): ľahká, vhodná pre indexy iba na čítanie.
• Pinecone, Weaviate, Milvus: cloudové a distribuované riešenia s pohodlným API.
• pgvector: rozšírenie pre PostgreSQL, ktoré umožňuje ukladanie vektorov a ich vyhľadávanie priamo v databáze.

Prečo zvoliť pgvector:

• Integrácia s už používaným PostgreSQL, čo zjednodušuje infraštruktúru.
• Možnosť kombinovať vektorové vyhľadávanie s klasickými SQL dotazmi.
• Podpora indexov na zrýchlenie vyhľadávania.
• Nie je potrebná samostatná služba, čo znižuje zložitosť a náklady.

Preto je voľba pgvector opodstatnená, ak je potrebná jednoduchá integrácia do existujúceho systému s PostgreSQL a kombinácia vektorového vyhľadávania s relačnými údajmi.