Векторные БД в эпоху LLM: зачем они нужны и как выбрать

Классический поиск по ключевым словам не справляется, когда нужно, чтобы нейросеть отвечала по корпоративной базе знаний. Векторные БД хранят смысл текста в виде чисел, позволяя искать по смыслу, а не по точным совпадениям. Без них современный RAG — просто набор красивых слов.

В статье разбирают, как устроены векторные базы, почему они критичны для пайплайнов с LLM, и чем отличаются от привычных SQL-решений. Отдельно — практические советы по выбору инструмента под конкретный проект: от масштаба данных до бюджета на инфраструктуру.