Как сообщает THE TECH, международный провайдер IT-инфраструктуры Servercore запустил PGVector — новую СУБД в линейке облачных баз данных. Сервис представляет собой управляемый PostgreSQL с предустановленным расширением pgvector.
Векторные данные — это числовые представления текста, изображений и документов, отражающие их смысл. По ним системы ищут не точное совпадение слов, а данные, близкие к запросу по значению. Расширение pgvector — open-source-инструмент для хранения векторов и поиска ближайших соседей: оно поддерживает точный поиск, а также индексы HNSW и IVFFlat, ускоряющие работу на больших объемах данных.
В PGVector расширение доступно в каждой создаваемой базе кластера — устанавливать и настраивать его не нужно. Векторный поиск можно сочетать с обычными SQL-фильтрами, а документы, их метаданные и векторы хранить в одной базе. Такой подход подходит для семантического поиска, сценариев RAG (генерация ответов ИИ с опорой на внешнюю базу знаний), ИИ-ассистентов и чат-ботов по корпоративной документации.
Разработчики ИИ-агентов могут использовать сервис как хранилище памяти и знаний, в том числе вместе с оркестраторами вроде n8n, а также как бэкенд для MCP-серверов — протокола подключения ИИ-моделей к внешним данным. Поскольку сервис управляемый, конфигурацию кластера подбирают по количеству vCPU, объему RAM и диска, а отказоустойчивость обеспечивают реплики. Доступны резервное копирование, пулер соединений PgBouncer и мониторинг с экспортом метрик в Prometheus; существующую базу PostgreSQL можно перенести логической репликацией или дампом.
Проектный менеджер Servercore Исмоилжон Иминохунов связал запуск с ростом спроса на ИИ-ассистентов и поиск по базам знаний среди компаний Центральной Азии: «Многие команды уже используют PostgreSQL, поэтому мы сделали векторный поиск доступным на знакомой технологии». PGVector уже доступен в панели управления Servercore.
