Конвейер RAG с Supabase pgvector

Этот урок охватывает построение конвейера RAG с pgvector в Supabase для семантического поиска.

Как библиотека, которая распределяет книги по теме, а не только по названию, — RAG преобразует текст в числа, представляющие смысл, находя похожие документы, даже если слова различаются.

Эмбеддинг: Числовое представление текста в векторном пространстве, которое сохраняет смысл текста.
pgvector: Расширение PostgreSQL для хранения и поиска векторов прямо в базе данных.
HNSW: Hierarchical Navigable Small World — алгоритм индексации для быстрого поиска ближайших соседей.
Косинусное сходство: Мера сходства между векторами на основе угла между ними — 1 = идентичны, 0 = ортогональны.