#Stockage vectoriel

#Introduction

Dans une base de connaissances, lors de l'enregistrement de documents, ceux-ci sont vectorisés. Lors de la récupération de documents, les termes de recherche sont également vectorisés. Ces deux processus nécessitent l'utilisation d'un Embedding model pour vectoriser le texte original.

Dans le plugin Base de connaissances IA, un stockage vectoriel est l'association d'un Embedding model et d'une base de données vectorielle.

#Gestion du stockage vectoriel

Accédez à la page de configuration du plugin Employés IA, cliquez sur l'onglet Vector store, et sélectionnez Vector store pour accéder à la page de gestion du stockage vectoriel.

Cliquez sur le bouton Add new en haut à droite pour ajouter un nouveau stockage vectoriel :

• Dans le champ Name, saisissez le nom du stockage vectoriel ;
• Dans Vector store, sélectionnez une base de données vectorielle déjà configurée. Référez-vous à : Base de données vectorielle ;
• Dans LLM service, sélectionnez un service LLM déjà configuré. Référez-vous à : Gestion des services LLM ;
• Dans le champ Embedding model, saisissez le nom du modèle Embedding à utiliser ;

Cliquez sur le bouton Submit pour enregistrer les informations du stockage vectoriel.