Vectorzoeken in PostgreSQL. De basis voor AI-assistenten en kennisbanken die jouw eigen data begrijpen.
- Type
- PostgreSQL-extensie
- Functie
- Vectorzoeken
- Inzet
- RAG & AI-zoeken
Wat is PgVector?
PgVector is een extensie voor PostgreSQL waarmee je embeddings opslaat en doorzoekt. Embeddings zijn numerieke representaties van tekst of beelden. Daarmee zoek je op betekenis in plaats van op exacte woorden. Dit is de basis van RAG: AI die antwoordt op basis van jouw documenten.
Waarom PgVector?
Zoeken op betekenis
Vind relevante informatie, ook als er andere woorden worden gebruikt.
In je bestaande database
Geen aparte vectordatabase nodig, alles in PostgreSQL.
Basis voor RAG
AI-assistenten die antwoorden met bronnen uit jouw kennisbank.
Waar we het voor inzetten
- AAI-kennisbanken en interne assistenten
- BSlimme zoekfuncties in portalen
- CProductaanbevelingen
- DDocumenten matchen en classificeren
Wanneer kies je voor PgVector?
Kies voor PgVector als je AI wilt laten werken met je eigen documenten en data, zonder een extra database te beheren.
PgVector of een aparte vectordatabase?
Voor de meeste toepassingen is een aparte vectordatabase overbodig. Met PgVector staan embeddings naast je gewone data, met dezelfde rechten, back-ups en transacties. Dat is eenvoudiger en veiliger.