La recherche vectorielle dans PostgreSQL. La base des assistants IA et bases de connaissances qui comprennent vos propres données.
- Type
- Extension PostgreSQL
- Fonction
- Recherche vectorielle
- Usage
- RAG et recherche IA
Qu'est-ce que PgVector ?
PgVector est une extension de PostgreSQL qui permet de stocker et rechercher des embeddings. Les embeddings sont des représentations numériques de textes ou d'images. Ils permettent de chercher par sens plutôt que par mots exacts. C'est la base du RAG : une IA qui répond à partir de vos documents.
Pourquoi PgVector ?
Chercher par le sens
Trouvez l'information pertinente, même avec d'autres mots.
Dans votre base de données existante
Pas besoin d'une base vectorielle séparée, tout dans PostgreSQL.
Base du RAG
Des assistants IA qui répondent avec des sources issues de votre base de connaissances.
Ce pour quoi nous l'utilisons
- ABases de connaissances IA et assistants internes
- BRecherche intelligente dans les portails
- CRecommandations de produits
- DRapprocher et classer des documents
Quand choisir PgVector ?
Choisissez PgVector si vous voulez que l'IA travaille avec vos propres documents et données, sans gérer une base de données supplémentaire.
PgVector ou une base vectorielle séparée ?
Pour la plupart des usages, une base vectorielle séparée est superflue. Avec PgVector, les embeddings se trouvent à côté de vos données habituelles, avec les mêmes droits, sauvegardes et transactions. C'est plus simple et plus sûr.