Уявіть: ваш юрист витрачає дві години щодня, щоб знайти потрібний пункт у 300 договорах. Або менеджер підтримки шукає відповідь серед 500 сторінок регламентів, поки клієнт чекає на лінії. Ви вирішили зробити AI-чат-бот або розумний пошук по внутрішніх документах — і зіткнулись із питанням, яке ставить у глухий кут: «Яку базу даних обрати? Pinecone? pgvector? Weaviate? А що це взагалі таке?»
Ця стаття написана для вас, а не для розробника вашої команди. Жодного коду. Жодних формул. Лише пояснення людською мовою: навіщо звичайна SQL-база не підходить для AI, як влаштована векторна база даних, і — головне — яке рішення підходить саме вашій компанії з урахуванням розміру, бюджету і вимог до конфіденційності.
Після прочитання ви матимете чітке розуміння, що обрати: дешеве розширення до наявного PostgreSQL, хмарний сервіс без власної інфраструктури або гнучкий гібрид. І зрозумієте, скільки це коштує на UA-ринку.
Чому звичайна база даних не підходить для AI
Що таке «семантичний пошук» і чому SQL тут безсилий
Більшість бізнес-систем зберігають дані в реляційних базах (MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server). Ці бази побудовані на одному принципі: шукай точно те, що ввів. Якщо запит у CRM написано «договір поставки», база знайде тільки записи зі словосполученням «договір поставки». Документ із назвою «контракт постачальника» — не знайде. «Угода щодо закупівель» — теж ні.
Це критична проблема для будь-якого AI-інструменту, який має «розуміти» питання, а не просто співставляти слова. Семантичний пошук — це пошук за змістом, а не за буквальним збігом. Ви питаєте «як отримати відшкодування за зіпсований товар», а система знаходить правильний пункт договору, де написано «порядок повернення коштів при неналежній якості продукції» — навіть якщо жодне ваше слово не збіглося з текстом.
SQL-бази для цього не пристосовані архітектурно. Їх задача — точне зберігання і швидкий пошук структурованих даних: сум, дат, ідентифікаторів. Для цього вони ідеальні. Але «зрозуміти зміст питання» — принципово інша задача.
Векторне вбудовування: аналогія з координатами на карті
Щоб пояснити, як працює векторний пошук, уявіть карту міста. Кожен будинок має координати — широту і довготу. Ці два числа однозначно визначають місцезнаходження. Будинки, що стоять поряд, мають близькі координати.
Тепер перенесіть цю логіку на текст. Вбудовування (embedding) — це коли AI-модель перетворює будь-який текст — речення, абзац, документ — у набір чисел, що описують його «змістове місцезнаходження». Речення зі схожим змістом отримують близькі числові координати, навіть якщо написані різними словами. «Запасні частини для вантажівки» і «деталі для фури» — у цьому «змістовому просторі» вони стоять дуже близько одне до одного.
Векторна база даних — це сховище для мільйонів таких «координатних наборів». Коли ви ставите питання, система перетворює ваш запит у такий самий набір чисел і шукає документи, чиї координати найближчі. Не за ключовими словами — за змістовою близькістю.
Де і навіщо бізнес використовує векторний пошук
Три найпоширеніші сценарії для компаній 20–200 людей:
Чат-бот підтримки клієнтів. Бот отримує питання від клієнта, перетворює його на вектор, знаходить у базі знань найближчий за змістом документ чи пункт регламенту і формулює відповідь. Результат: 60–80% типових запитів закриваються без участі оператора. Детальніше про цей формат — на сторінці послуги AI-чатботів.
Внутрішній пошук по документах. Юрист або бухгалтер задає питання природною мовою, а система знаходить потрібний пункт у сотнях договорів, наказів або інструкцій. Замість двох годин пошуку — дві хвилини.
Рекомендації товарів або контенту. Клієнт переглядає одну позицію каталогу, система знаходить товари зі схожим описом або призначенням — і пропонує їх автоматично, навіть якщо назви зовсім різні.
У всіх трьох сценаріях основний елемент — векторна база даних, що зберігає «змістові координати» ваших документів і дає AI швидко знаходити потрібне.
Як влаштована векторна база даних: пояснення за 3 хвилини
Як текст перетворюється на вектор
Уявіть, що кожному документу у вашій базі знань присвоюється «змістова адреса» — набір з кількох сотень чисел. Цю роботу виконує embedding-модель (модель вбудовування) — спеціалізований AI, натренований розуміти семантику тексту. Ви завантажуєте документи, модель читає кожен і присвоює йому адресу.
Важливо: ця адреса не описує, які слова є в документі. Вона описує, про що документ — про повернення товарів, про умови оплати, про технічні характеристики. Два документи про одне і те саме отримають близькі адреси, навіть якщо написані зовсім по-різному.
Після цього кроку всі ваші документи зберігаються в базі у вигляді таких числових адрес — векторів. Самі тексти теж зберігаються поруч, щоб потім показати їх користувачу.
Що таке «подібність» і як база знаходить схожі документи
Коли надходить запит, система виконує три кроки:
Перший — перетворює запит на вектор тією самою embedding-моделлю. Другий — вимірює «відстань» між вектором запиту і векторами всіх збережених документів. Третій — повертає документи з найменшою відстанню, тобто найближчі за змістом.
Ця операція відбувається за долі секунди навіть для баз із мільйонами документів — завдяки спеціальним алгоритмам приблизного пошуку, які не переглядають кожен вектор підряд, а йдуть «напряму» до потрібної зони простору.
Різниця між векторним пошуком і пошуком за ключовими словами
Щоб різниця стала наочною, ось порівняльна таблиця:
| Критерій | SQL / ключові слова | Векторний пошук |
|---|---|---|
| Що шукає | Точний збіг слів | Змістову близькість |
| Синоніми | Не знаходить | Знаходить |
| Орфографічні помилки | Не знаходить | Часто знаходить |
| Питання природною мовою | Погано | Добре |
| Структуровані дані (суми, дати) | Ідеально | Погано |
| Швидкість при великій базі | Дуже висока | Висока (при правильних індексах) |
Висновок простий: для структурованих бізнес-даних (рахунки, клієнтські записи, транзакції) залишайте SQL. Для пошуку за змістом у неструктурованих документах, чат-ботів і AI-асистентів — потрібна векторна база.
Якщо вас цікавить, як векторна база стає «пам’яттю» для AI-системи — почитайте статтю RAG-архітектура для бізнесу, де ця тема розкрита детально.
Огляд трьох основних рішень для бізнесу
На ринку є десятки векторних баз — Qdrant, Chroma, Milvus, FAISS та інші. Але для більшості українських компаній 20–200 людей вибір зводиться до трьох рішень. Розберемо кожне без зайвого технічного жаргону.
pgvector — векторний пошук всередині PostgreSQL
pgvector — це не окрема база даних. Це розширення (плагін) до PostgreSQL, яке додає до неї підтримку векторного пошуку. Якщо у вас вже є PostgreSQL — ви можете увімкнути pgvector без жодних нових сервісів і почати зберігати вектори поруч із вашими звичайними бізнес-даними.
Для кого підходить: – Компанії, які вже використовують PostgreSQL як основну СУБД (CRM, ERP, власна розробка) – Проєкти з відносно невеликою документальною базою — до кількох мільйонів векторів – Команди, де немає DevOps-спеціаліста і хочеться уникнути нової інфраструктури – Ситуації, де дані не можна виносити за межі власного сервера (конфіденційність)
Вартість: pgvector безкоштовне. Ви платите лише за хостинг PostgreSQL, який у вас, найімовірніше, вже є.
Переваги: – Одна система для всіх даних — вектори і бізнес-записи в одній базі, транзакції між ними безшовні – Повна конфіденційність — дані нікуди не йдуть, залишаються на вашому сервері – Знайомий стек для вашої команди розробників
Обмеження: – При дуже великому масштабі (десятки мільйонів векторів) потрібне ручне налаштування індексів – Немає хмарного управління — все треба обслуговувати самостійно або через хостера – Пошук може бути повільнішим за спеціалізовані бази при high-load сценаріях
Практичний висновок: якщо у вашій компанії є PostgreSQL і до 50–100 тисяч документів у базі знань — pgvector є оптимальним вибором. Додаєте розширення, вантажите документи, запускаєте AI-функціонал без нової інфраструктури і без нових рахунків.
Pinecone — managed-сервіс з нульовим обслуговуванням
Pinecone — це хмарний сервіс, спеціально побудований як векторна база даних. Ви реєструєтесь, отримуєте API-ключ і починаєте використовувати. Вся інфраструктура — на боці Pinecone, ваша команда нічого не обслуговує.
Для кого підходить: – Стартапи і продуктові команди, яким потрібно швидко запустити MVP без DevOps – Компанії з великими каталогами (50 000+ товарів для рекомендацій) – Ситуації, де база документів може різко зрости і потрібне автоматичне масштабування – Команди без PostgreSQL або з бажанням відокремити векторну базу від основної СУБД
Вартість: Starter-план безкоштовний (до 1 мільйона векторів). Standard-план — від $50 на місяць; при зростанні об’єму вартість зростає. Для невеликої бази знань (5–50 тисяч документів) Starter перекриває більшість потреб малого бізнесу.
Переваги: – Нуль власної інфраструктури — не потрібен сервер, не потрібен DevOps – Миттєве масштабування — якщо ваша база зросте у 10 разів, сервіс масштабується автоматично – Висока швидкість пошуку з «коробки»
Обмеження: – Зовнішній сервіс — ваші документи зберігаються на серверах Pinecone (США). Якщо у вас конфіденційні корпоративні дані або вимоги законодавства щодо резидентності — це питання, яке треба вирішити – Вища вартість при зростанні бази — після безкоштовного плану витрати ростуть – Залежність від стороннього провайдера (vendor lock-in)
Практичний висновок: Pinecone — найшвидший старт для команд, яким не потрібно хвилюватися про інфраструктуру. Але конфіденційність даних треба оцінити окремо. Для бізнесів, де документи містять комерційну таємницю або персональні дані клієнтів, краще розглянути pgvector або self-hosted рішення.
Weaviate — гібридний пошук з відкритим кодом
Weaviate — це векторна база з відкритим кодом, яку можна розгорнути на власному сервері (self-hosted) або використовувати як хмарний сервіс (Weaviate Cloud). Головна відмінність від перших двох — вбудований гібридний пошук: одночасно векторний (за змістом) і ключовий (за словами).
Для кого підходить: – Компанії, яким потрібен одночасно «розумний» семантичний пошук і точний пошук за специфічними термінами, кодами, артикулами – Юридичні фірми, консалтинг, фармацевтика — де важлива конфіденційність і потрібен self-hosted варіант – Проєкти, де вбудовування документів (embeddings) потрібно генерувати прямо в базі, без окремого кроку
Вартість: open-source версія безкоштовна (платите тільки за хостинг сервера). Weaviate Cloud — є безкоштовний sandbox-план для тестування; production-плани коштують залежно від об’єму і навантаження.
Переваги: – Гібридний пошук — поєднання векторного і ключового пошуку в одному запиті. Для документів з унікальними термінами (артикули, коди, назви препаратів) це критично – Вбудовані модулі для генерації вбудовувань — не потрібно окремо налаштовувати embedding-модель – Self-hosted варіант дає повний контроль над даними
Обмеження: – Складніша початкова настройка ніж pgvector — потрібен або DevOps-спеціаліст, або managed-план – Для невеликих проєктів «складність за замовчуванням» може бути надлишковою – Документація переважно англійською
Практичний висновок: Weaviate — вибір для компаній, де одночасно є і конфіденційність, і потреба у гнучкому гібридному пошуку. Типові сценарії: юрфірми з базою договорів, дистриб’ютори з каталогами зі специфічними кодами, медичні компанії з протоколами лікування.
Матриця вибору: яке рішення підходить вашій компанії
Теорія — добре, але власнику бізнесу потрібна конкретна рекомендація. Ось матриця для трьох типових ситуацій:
| Параметр | pgvector | Pinecone | Weaviate |
|---|---|---|---|
| Наявний PostgreSQL | Ідеально | Нейтрально | Нейтрально |
| Конфіденційність даних | Висока (self-hosted) | Низька (хмара США) | Висока (self-hosted) |
| Бюджет на інфраструктуру | Мінімальний | Від $0 до $50+/міс | Від $0 (self-hosted) |
| Потреба у DevOps | Мінімальна | Нульова | Середня |
| Швидкість запуску | Швидко | Найшвидше | Повільніше |
| Масштаб (кількість векторів) | До 5–10M | 1M+ (необмежено) | Будь-який |
| Гібридний пошук | Обмежений | Є | Вбудований |
Сценарій 1 — компанія 20–50 людей із CRM на PostgreSQL
Виробничий дистриб’ютор, 35 співробітників. PostgreSQL вже є — там зберігаються замовлення, контакти, залишки. Потреба: AI-асистент підтримки, що відповідає на питання клієнтів, спираючись на базу знань зі 150 документів (інструкції, умови гарантії, FAQ).
Рекомендація: pgvector.
Логіка проста: додаєте розширення до наявного сервера, завантажуєте 150 документів. Ніякого нового сервісу, ніяких щомісячних платежів за базу, повна конфіденційність. Розробник налаштовує за тиждень. Про те, як виглядає такий AI-асистент підтримки, — на сторінці послуги.
Сценарій 2 — e-commerce з каталогом 50 000+ товарів
Онлайн-магазин будівельних матеріалів, 60 співробітників. Немає власних серверів, все на хмарі. Потреба: рекомендаційний пошук — клієнт шукає «цегла для зовнішнього облицювання», система підбирає схожі товари навіть без точного збігу слів.
Рекомендація: Pinecone (Starter-план).
50 000 товарів — це менше 1 мільйона векторів. Starter-план Pinecone покриває це безкоштовно. Команда розробників підключає API, налаштовує пошук і запускає за кілька днів без жодної інфраструктури. При зростанні каталогу сервіс масштабується сам.
Сценарій 3 — юрфірма або консалтинг із сотнями PDF-документів
Юридична фірма, 40 юристів. 800+ договорів, актів, регуляторних документів у PDF. Потреба: внутрішній AI-пошук — юрист запитує «у яких договорах є пункт про форс-мажор і який там строк повідомлення», система знаходить відповідні пункти за секунди.
Рекомендація: Weaviate self-hosted або pgvector.
Конфіденційність — абсолютний пріоритет. Дані клієнтів не можна виносити на зовнішні хмарні сервери. Weaviate self-hosted дає гібридний пошук (важливо, бо юридичні документи мають специфічні терміни і номери статей). Альтернатива — pgvector, якщо вже є PostgreSQL і не потрібен гібридний пошук.
Скільки коштує впровадження і за що платити
Вартість ліцензій і хостингу
Добра новина: сама по собі база даних коштує відносно мало або взагалі нічого. Ось реальні цифри:
pgvector: безкоштовне розширення. Ви платите тільки за PostgreSQL-сервер, який у більшості компаній вже є. Якщо потрібен новий сервер — від 500–1 500 грн/місяць на хостингу залежно від навантаження.
Pinecone: Starter-план безкоштовний до 1 мільйона векторів (це приблизно 50 000–100 000 коротких документів). Standard-план — від $50 на місяць, при великих об’ємах і високому навантаженні вартість зростає до $200–500+/міс. Для більшості малих бізнесів Starter перекриває потреби повністю.
Weaviate: open-source версія безкоштовна. Хостинг власного сервера — аналогічно PostgreSQL. Weaviate Cloud sandbox — безкоштовний для тестування; платні плани залежать від конфігурації.
Вартість розробки і налаштування для UA-ринку
Тут починаються реальні витрати — і тут важливо розуміти, з чого складається ціна.
Пілотний проєкт (базова версія AI-пошуку або чат-бота на вашій документальній базі) включає: – Підготовку і очищення документів (одна з найважливіших і найчастіше недооцінених робіт) – Налаштування embedding-моделі та векторної бази – Розробку інтерфейсу для пошуку або інтеграцію з чат-ботом – Тестування і налаштування якості результатів
Орієнтовні терміни: 2–4 тижні для пілоту на 50–500 документах. Бюджет пілоту на українському ринку — від 30 000 до 80 000 грн залежно від складності документів, необхідних інтеграцій і кількості сценаріїв.
Що впливає на вартість вгору: дуже погана якість вихідних документів (сканований нечитабельний PDF, 15 форматів файлів одночасно), складні інтеграції з CRM/ERP, вимога on-premise розгортання з особливими вимогами безпеки.
ROI: як порахувати окупність
Типова формула для оцінки доцільності:
Візьміть кількість людей у команді, які щодня шукають інформацію в документах. Помножте на середній час пошуку на день. Помножте на вартість робочої години.
Приклад: 10 менеджерів підтримки, кожен витрачає 1,5 години на день на пошук у базі знань. Середня зарплата — 600 грн/год (включаючи всі витрати). Це 10 × 1,5 × 600 = 9 000 грн втрат щодня, або приблизно 200 000 грн на місяць.
AI-пошук, що скорочує цей час на 70%, звільняє 140 000 грн/місяць. Пілот за 50 000 грн окупається менш ніж за місяць.
Формула з rag-series-reference, яку ми застосовуємо при аудитах: 50 людей × 2 год/день × $100/год loaded cost = $10 000 втрат щодня. Навіть скромний результат — скорочення пошуку вдвічі — дає $5 000/день економії.
Звісно, цифри у кожного бізнесу різні. Але якщо у вас є хоча б 5 людей, що регулярно шукають інформацію в корпоративних документах, математика майже завжди виходить на користь впровадження.
3 помилки при виборі векторної бази для бізнесу
Помилка 1: Обрати Pinecone «бо всі так роблять», маючи PostgreSQL і 500 документів
Pinecone — чудовий продукт. Але він спроєктований для масштабу і для команд без інфраструктури. Якщо у вашій компанії вже є PostgreSQL, а документальна база — 500 позицій (договори, регламенти, FAQ), то додавання pgvector займе день, коштуватиме нуль і вирішить задачу повністю.
Натомість підключення Pinecone означає: новий сервіс, нові залежності, передачу даних на зовнішній сервер, щомісячний рахунок (навіть якщо Starter безкоштовний — вам доведеться рано чи пізно переходити на платний план при зростанні). Надлишок без жодної вигоди.
Правило просте: якщо у вас є PostgreSQL і менше 1–2 мільйонів документів-фрагментів — починайте з pgvector. Перейти на Pinecone або Weaviate завжди можна пізніше.
Помилка 2: Запустити pgvector або будь-яку іншу базу на «брудних» документах
Це найдорожча помилка — і про неї майже ніхто не попереджає. Якість відповідей AI-пошуку прямо залежить від якості вихідних документів.
Якщо ваші PDF — це скановані папери з нечитабельним текстом, документи у 15 різних форматах, застарілі регламенти 2018 року, що суперечать нинішнім — векторна база зберігатиме весь цей «сміттєвий» контент. І при пошуку видаватиме «сміттєві» результати. Точність відповідей при поганих вихідних даних може впасти до 30–40%, і ви отримаєте бота, якому ніхто не довіряє.
Що робити: перед завантаженням у векторну базу потрібна обов’язкова підготовка документів — очищення, актуалізація, стандартизація форматів. Це не найцікавіша частина проєкту, але саме вона визначає якість кінцевого результату. У нашій практиці підготовка документів займає 30–40% часу пілоту.
Помилка 3: Не планувати оновлення бази
Векторна база — це не «налаштував і забув». Ваша документальна база змінюється: з’являються нові регламенти, скасовуються старі, змінюються умови договорів. Якщо векторна база не оновлюється синхронно, AI починає давати застарілі відповіді.
Ця проблема особливо критична для компаній, де документи часто змінюються: юрфірми (нові закони), виробники (нові технічні специфікації), ритейл (нові умови акцій). Перед запуском треба продумати процес оновлення: хто відповідальний, як часто, з якими інструментами.
Добра новина: при правильній архітектурі оновлення окремих документів або категорій — це рутинна операція, яка займає хвилини, а не дні.
Як Directoria допомагає впровадити векторну базу
Ми не продаємо «технологію заради технології». Наш підхід: почати з аналізу вашої реальної ситуації, а не з вибору інструменту.
Перший крок — безкоштовний AI-аудит за 5 днів. Аналізуємо вашу документальну базу: кількість документів, якість, формати, де і як зараз відбувається пошук, хто витрачає на це час і скільки. На виході — рекомендація конкретної технології (pgvector, Pinecone або Weaviate) під ваш стек, розмір і вимоги до конфіденційності, плюс попередня оцінка пілоту.
Другий крок — пілот за 2–3 тижні. Беремо конкретний сценарій (AI-пошук по документах, чат-бот підтримки або інший), налаштовуємо векторну базу, підготовляємо документи, запускаємо MVP. Ви бачите результат на реальних ваших даних — не на демо.
Третій крок — масштабування і підтримка. Якщо пілот дав результат, розширюємо: додаємо нові сценарії, інтегруємо з CRM або ERP, налаштовуємо процес оновлення бази.
Ми свідомо не беремо всі задачі одночасно. Пілот дає чітку відповідь: чи підходить ця технологія для вашого бізнесу, і яка реальна вартість подальшого масштабування. Це захищає вас від великих інвестицій у «поки не перевірене».
Замовте безкоштовний AI-аудит — проаналізуємо вашу документальну базу і рекомендуємо технологію під ваш стек.
Часті питання
Чи можна використовувати pgvector, якщо в нас вже є PostgreSQL?
Так, і це найпростіший шлях для більшості компаній. pgvector — це розширення до PostgreSQL, яке вмикається однією командою. Якщо ваш PostgreSQL-сервер обслуговує DevOps-спеціаліст або хостер — вони впораються з встановленням за кілька хвилин. Ніякого нового сервісу, ніякого переміщення даних. Ваші бізнес-дані і векторні індекси живуть в одній системі, яку ви вже знаєте.
Єдине обмеження: якщо ваш PostgreSQL на дуже старій версії (нижче 11) або на хостингу, що не дозволяє встановлювати розширення — треба уточнити технічну можливість. Але в переважній більшості випадків pgvector встановлюється без проблем.
Чи безпечно зберігати корпоративні документи в Pinecone?
Pinecone — американська компанія, дані зберігаються на серверах AWS. Це хмарний сервіс з відповідними ризиками: ваші дані передаються і зберігаються поза вашою інфраструктурою.
Для більшості small-medium бізнесів без жорстких регуляторних вимог це прийнятний компроміс. Pinecone шифрує дані «в стані спокою» і «в русі», має SOC 2 сертифікацію.
Але якщо ваші документи містять комерційну таємницю, персональні дані клієнтів (що підпадають під GDPR або закон України «Про захист персональних даних»), або якщо ви працюєте у регульованих галузях (медицина, фінанси) — краще pgvector або Weaviate self-hosted, де дані залишаються на вашому сервері.
Скільки документів потрібно, щоб векторна БД мала сенс?
Мінімального порогу немає — технічно векторна база може зберігати навіть 10 документів. Але економічно виправданою вона стає приблизно від 50–100 документів при умові, що ці документи активно використовуються для пошуку.
Більш практичний критерій: якщо у вас є хоча б 3–5 людей, які щодня витрачають час на пошук інформації в документах — векторна база вже має сенс. При 200–300 документах і регулярних запитах різниця між «пошуком вручну» і «AI-пошуком» стає відчутною миттєво.
Верхня межа відсутня — спеціалізовані рішення обробляють мільярди векторів.
Чи потрібен окремий IT-відділ для запуску pgvector?
Ні. Але потрібен принаймні один технічний спеціаліст для первинного налаштування — або зовнішній підрядник. Якщо у вас є розробник, який знає PostgreSQL, він налаштує pgvector за 1–2 дні. Якщо власного розробника немає — це робота для AI-інтегратора (як ми).
Після налаштування підтримка системи мінімальна: оновлення документів, моніторинг якості відповідей, іноді — перебудова індексів при значному зростанні бази. Це не вимагає постійного IT-персоналу.
Яка різниця між векторною базою і RAG-системою?
Векторна база — це один компонент RAG-системи. RAG (Retrieval-Augmented Generation, або «генерація з доповненою вибіркою») — це повна архітектура AI-відповідника, що складається з трьох частин: векторна база (пам’ять), embedding-модель (що перетворює тексти і запити на вектори) і мовна модель (що формулює відповідь на основі знайдених фрагментів).
Аналогія: векторна база — це бібліотека. RAG — це бібліотека плюс бібліотекар, який знаходить потрібну книгу і формулює відповідь на ваше питання.
Детально про те, як ці компоненти взаємодіють — у статті RAG-архітектура для бізнесу.
Висновок
Векторна база даних — це не модна технологія заради технології. Це практичний інструмент, що дозволяє AI «читати» ваші корпоративні документи і відповідати на питання за їхнім змістом. Для більшості компаній 20–200 людей вибір між Pinecone, pgvector і Weaviate зводиться до трьох параметрів: чи є у вас PostgreSQL, наскільки критична конфіденційність і якого масштабу ваша документальна база.
Якщо хочете зрозуміти, яке рішення підходить саме вашій компанії — починайте з аудиту. За 5 днів ми аналізуємо вашу документальну базу, оцінюємо якість документів і надаємо конкретну рекомендацію по технології з оцінкою вартості пілоту.
Дізнайтеся, яка векторна БД підходить вашій компанії — замовте безкоштовний AI-аудит.
