Роль векторных баз данных в мире ИИ-агентов становится предметом активного обсуждения. Несмотря на то, что большие языковые модели (LLM) теперь имеют контекстные окна на миллионы токенов, векторный поиск не утратил своей актуальности, а напротив, стал еще более критичным.
Первоначально векторный поиск широко применялся в архитектурах Retrieval-Augmented Generation (RAG). Сейчас, с развитием ИИ-агентов, задачи усложняются. Векторные базы данных позволяют агентам эффективно работать с огромными объемами неструктурированных данных, быстро извлекать нужную информацию и принимать более точные решения. Это особенно важно, когда речь идет о сложных многоэтапных процессах, где качество и релевантность данных играют ключевую роль. Компании активно переосмысливают свою стратегию в отношении работы с LLM и векторным поиском.
