Экономичная гибридная система SQL + векторный поиск
В статье рассматривается подход к созданию эффективной системы поиска и извлечения информации (RAG) из больших объёмов текста, хранящегося в реляционных базах данных. Основная цель — обеспечить высокую производительность при минимальных изменениях существующей инфраструктуры.
Основные преимущества подхода:
- Отсутствие изменений схемы базы данных: не требуется вносить изменения в структуру существующих таблиц или создавать дополнительные индексы.
- Минимальные затраты на миграцию данных: данные остаются в исходном формате, что исключает необходимость их преобразования перед использованием новой системой.
- Высокая скорость обработки запросов: благодаря использованию гибридного подхода, объединяющего традиционные методы SQL-запросов и современные технологии векторного поиска, достигается высокая производительность даже при работе с большими объемами данных.
Как это работает?
Система основана на комбинации двух ключевых компонентов:
- Традиционные SQL-запросы используются для быстрого получения структурированных данных из базы.
- Векторные модели применяются для анализа и сопоставления текстов, позволяя эффективно искать информацию среди большого количества документов.
Таким образом, пользователи могут получать точные результаты за минимальное время, используя привычные инструменты работы с данными.