新方法解决向量数据库缺陷
在构建人工智能应用时，工程团队使用向量数据库，常面临管理多个数据库和复杂同步逻辑的情况。 而 Timescale 提出了一种新的方法——“向量化器（Vectorizer）”，它可以自动化创建嵌入向量、生成嵌入表、同步嵌入数据等，使构建 RAG（检索增强生成）、搜索和 AI 代理等系统更加简便。 Vectorizer 基于 PostgreSQL 实现，通过自动同步嵌入向量，解决了向量数据库存在的两大核心问题： 嵌入与源数据分离：向量数据库（如 Pinecone）将嵌入向量视为独立的数据，与源数据（如文本、图像）脱节，迫使开发团队同时管理多个系统（如 DynamoDB、OpenSearch），来处理不同类型的数据和搜索功能。 复杂的同步操作：每次数据更新、删除时，需要在多个数据库中执行同步操作，增加了系统复杂性和出错的可能性，带来了维护成本的增加。…
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