Семантический поиск с использованием Snowflake PostgreSQL

Описание: В современной среде, ориентированной на ИИ, приложения больше не полагаются на точное совпадение ключевых слов — они понимают намерение и смысл. Этот сдвиг обеспечивается встраиваниями (embeddings), которые преобразуют текст в числовые векторы, отражающие семантические связи. Например, запрос типа «дешевые авиабилеты в Париж» может выдать результаты типа «бюджетные авиабилеты во Францию» или «недорогие билеты в CDG». Хотя формулировка может меняться, основное намерение остается тем же — чего часто не могут распознать традиционные системы поиска по ключевым словам. Встраивания устраняют этот пробел, обеспечивая работу таких сценариев, как семантический поиск, генерация с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) и интеллектуальные рекомендательные системы.
С помощью pgvector, поддерживаемого в среде Postgres OLTP от Snowflake, встраивания можно хранить, индексировать и запрашивать напрямую с помощью SQL, внедряя возможности семантического поиска непосредственно в хранилище данных.
В этом видео мы подробно рассмотрим это на интуитивном уровне.


Предварительные требования:
===========
Расширение, преобразующее PostgreSQL в векторную базу данных: pgvector
   • Extension transforming PostgreSQL to a vec...  

Документация: https://www.snowflake.com/en/product/...

Код: https://github.com/SatadruMukherjee/D...

Полный курс Snowflake с нуля с проектом от начала до конца и подробным объяснением —
https://doc.clickup.com/37466271/d/h/...

Посмотрите наш видеоблог канал:
https://www.youtube.com/@funwithourfa...

🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏🙏
Вам нужно всего лишь сделать 3 вещи, чтобы поддержать мой канал:
поставить лайк
поделиться
и
подписаться на мой канал на YouTube