#Векторна база даних

#Вступ

У базі знань векторна база даних зберігає векторизовані документи бази знань. Векторизовані документи слугують індексом для цих документів.

Коли в розмові з AI-агентом увімкнено RAG-пошук, повідомлення користувача векторизується, а потім із векторної бази даних витягуються фрагменти документів бази знань, щоб знайти відповідні абзаци та оригінальний текст документа.

Наразі плагін AI Knowledge Base має вбудовану підтримку лише для PGVector — плагіна бази даних PostgreSQL.

#Керування векторною базою даних

Перейдіть на сторінку конфігурації плагіна AI Agent, натисніть вкладку Vector store та оберіть Vector database, щоб перейти на сторінку керування векторною базою даних.

Натисніть кнопку Add new у верхньому правому куті, щоб додати нове підключення до векторної бази даних PGVector:

• У полі Name введіть назву підключення.
• У полі Host введіть IP-адресу векторної бази даних.
• У полі Port введіть номер порту векторної бази даних.
• У полі Username введіть ім'я користувача векторної бази даних.
• У полі Password введіть пароль векторної бази даних.
• У полі Database введіть назву бази даних.
• У полі Table name введіть назву таблиці, яка використовуватиметься при створенні нової таблиці для зберігання векторних даних.

Після введення всієї необхідної інформації натисніть кнопку Test, щоб перевірити доступність служби векторної бази даних, а потім натисніть кнопку Submit, щоб зберегти інформацію про підключення.