#Векторне сховище

#Вступ

У базі знань, як при збереженні документів, так і при пошуку (для векторизації пошукових термінів), необхідно використовувати Embedding model для перетворення вихідного тексту у вектори.

У плагіні AI Knowledge Base векторне сховище — це зв'язка Embedding model та векторної бази даних.

#Керування векторними сховищами

Перейдіть на сторінку конфігурації плагіна AI Employees, натисніть вкладку Vector store і виберіть Vector store, щоб перейти на сторінку керування векторними сховищами.

Натисніть кнопку Add new у верхньому правому куті, щоб додати нове векторне сховище:

• У полі Name введіть назву векторного сховища;
• У Vector store виберіть уже налаштовану векторну базу даних. Дивіться: Векторна база даних;
• У LLM service виберіть уже налаштований LLM сервіс. Дивіться: Керування LLM сервісами;
• У полі Embedding model введіть назву Embedding моделі, яку потрібно використовувати;

Натисніть кнопку Submit, щоб зберегти інформацію про векторне сховище.