Векторные базы данных: основа семантического поиска и ИИ

Зачем бизнесу семантический поиск и где он полезен

Семантический поиск — это поиск «по смыслу», а не по точному совпадению слов. Пользователь пишет «как оформить возврат», а нужная инструкция может называться «отмена заказа и возврат средств». Поиск по ключевым словам легко промахивается: разные формулировки, опечатки, синонимы, сокращения, смешение языков, а ещё — длинные вопросы из нескольких условий.

Почему ключевых слов часто недостаточно

Ключевые слова хороши, когда запрос короткий и термины стабильны (например, артикулы или номера ошибок). Но в реальных задачах люди спрашивают естественным языком. В результате бизнес сталкивается с типичными симптомами:

• сотрудники тратят время на ручной поиск по базе знаний;
• клиенты не находят ответы в справке и пишут в поддержку;
• поиск в каталоге не понимает намерение («платье на свадьбу в октябре»);
• одинаковая информация размазана по документам и называется по‑разному.

Семантический подход решает это за счёт представления текста в виде «смысла», который можно сравнивать и находить похожие фрагменты.

Что дают векторные базы данных в продукте

Векторные базы данных — практичный фундамент для семантического поиска: они хранят смысловые представления (эмбеддинги) и быстро находят ближайшие по смыслу элементы даже в миллионах записей.

Для бизнеса это обычно означает три вещи: более релевантную выдачу (меньше пустых результатов), стабильную скорость (поиск не замедляется при росте данных) и удобное масштабирование (можно добавлять новые документы, товары, ответы без перестройки всего решения).

Где это чаще всего приносит пользу

1. Внутренний поиск по документам: регламенты, политики, презентации, переписка, тикеты — сотрудники быстрее находят нужный фрагмент и меньше отвлекают коллег.

2. Поддержка и самообслуживание: поиск по базе знаний, подсказки оператору, чат-боты на данных компании — меньше повторяющихся обращений и быстрее ответы.

3. E-commerce и маркетплейсы: поиск и рекомендации по намерению (стиль, повод, совместимость), похожие товары, «лучшие альтернативы» — рост конверсии и среднего чека.

Важный момент: дальше будет без лишней математики — только то, что помогает понять принципы и принять прикладные решения.

Эмбеддинги: как смысл превращается в числа

Эмбеддинг — это «числовой отпечаток смысла»: модель берет объект (фразу, документ, картинку) и превращает его в набор чисел — вектор. Эти числа подбираются так, чтобы похожие по смыслу вещи получались «близко» друг к другу в числовом пространстве.

На практике это работает интуитивно: запрос «как вернуть товар» окажется ближе к статье «условия возврата» и переписке с клиентом про возврат, чем к документу «реквизиты компании» — даже если слова совпадают не идеально.

Эмбеддинги для текста, изображений и аудио

Принцип один и тот же, но «входные данные» разные:

• Текст: смысл предложения, абзаца или целого документа кодируется в вектор, чтобы находить переформулировки и синонимы.
• Изображения: вектор отражает визуальные признаки и семантику (например, «кроссовки на белом фоне»), что помогает искать похожие товары по фото.
• Аудио: чаще всего сначала извлекают признаки звука или делают расшифровку, а затем строят векторы для поиска похожих фрагментов (например, по теме звонка).

Что такое размерность и почему это важно

Размерность — это количество чисел в векторе (например, 384, 768, 1536). Чем она выше, тем больше «места» у модели, чтобы закодировать нюансы смысла. Но на практике всегда есть компромисс:

• большая размерность обычно позволяет точнее различать близкие темы,
• но требует больше памяти, а затраты на хранение и поиск растут.

Поэтому размерность выбирают не «максимальную», а подходящую под задачу: поиск по коротким FAQ и поиск по длинным техническим регламентам могут требовать разного уровня детализации.

Какие данные можно превращать в эмбеддинги

Эмбеддинги можно строить почти из любых корпоративных знаний и контента:

• документы (политики, инструкции, договоры),
• карточки товаров и каталоги,
• обращения в поддержку (тикеты) и чаты,
• базы знаний и FAQ.

Главное — заранее понимать, что именно вы хотите находить: целые документы, конкретные ответы в абзацах или похожие кейсы. От этого зависит, как готовить данные и какие эмбеддинги будут действительно полезны.

Как устроена векторная база данных на понятном уровне

Векторная база данных (векторная БД) — это хранилище, которое умеет находить «похожее на похожее» не по точным словам, а по смыслу. Если упростить, она отвечает на вопрос: «Какие объекты ближе всего к запросу по смысловой “координате”?»

Что именно хранится внутри

Запись в векторной БД обычно состоит из трёх частей:

• Вектор (эмбеддинг) — числовой массив, который описывает смысл текста, картинки, товара или любого другого объекта.
• Идентификатор объекта — уникальный ключ (например, ID документа, абзаца, товара), чтобы можно было точно понять, что найдено.
• Метаданные — дополнительные поля вроде языка, даты, автора, категории, прав доступа, источника, версии документа.

Важно: сама векторная БД не «понимает» текст как человек. Понимание заложено в модели, которая сделала эмбеддинги. База же умеет эффективно хранить эти векторы и быстро искать по ним.

Поиск по сходству: ближайшие соседи

Когда вы отправляете запрос, он тоже превращается в вектор. Дальше база ищет ближайших соседей — объекты, чьи векторы находятся «рядом» с вектором запроса. «Рядом» — значит максимально похожи по выбранной метрике (часто это косинусная близость или расстояние).

Результат обычно выглядит как список: объект + оценка похожести + метаданные. Затем систему можно донастроить: например, смешивать смысловую близость с бизнес-правилами ранжирования.

Фильтры по метаданным — чтобы поиск был уместным

Одной близости по смыслу часто недостаточно. Поэтому векторные БД поддерживают фильтрацию по метаданным: например, искать только по документам на русском, только за последний квартал или только в категории «инструкции».

Это критично для практических задач: фильтры помогают не только повышать точность, но и соблюдать требования — например, не показывать результаты из закрытых разделов.

Чем отличается от реляционной БД и классического поиска

• Реляционная БД сильна в точных запросах по структуре: «покажи заказы клиента X за март». Но ей не свойственен смысловой поиск по похожести.
• Поисковые движки по ключевым словам (full-text) хорошо находят точные совпадения и формы слов, но часто проигрывают, когда запрос и ответ сформулированы разными словами.

Векторная БД по назначению — про поиск по сходству и работу с эмбеддингами, а не про транзакции или строгое совпадение терминов.

Семантический поиск vs поиск по ключевым словам

Поиск по ключевым словам (классический «ввел запрос — нашел совпадения») хорошо работает, когда пользователь точно знает формулировку и в документах встречаются те же слова. Семантический поиск ищет не совпадение букв, а близость смысла: запрос и документы превращаются в эмбеддинги, и система находит «похожие по смыслу» фрагменты.

Точность, полнота и понимание запроса

Если упрощать, у подходов разные сильные стороны:

• Точность: ключевые слова часто дают очень точные результаты при прямом совпадении (например, артикул, номер ошибки, точная фраза из регламента). Семантика может «переобобщить» и принести близкие темы, если запрос слишком короткий.
• Полнота: семантический поиск обычно лучше находит релевантные материалы, даже если формулировки различаются. Ключевые слова пропускают ответы из‑за несовпадения терминов.
• Интерпретация запроса: ключевые слова не «понимают», что имели в виду. Семантика пытается восстановить намерение пользователя и контекст.

Где ключевые слова ломаются

Классический поиск спотыкается о типичные вещи:

• Синонимы и разные термины: «возврат» vs «рефанд», «личный кабинет» vs «профиль».
• Опечатки и вариативность: «оплата не проходет», «карта не проходит», «не списывает».
• Сложные переформулировки: пользователь описывает симптом, а в базе знаний статья названа иначе.
• Ситуация “не знаю, как спросить”: запрос получается размытым («ничего не работает»), но смысл можно вытащить из контекста.

Семантический поиск устойчивее к этим проблемам, потому что ему не нужно буквальное совпадение.

Гибридный подход: лучшее из двух миров

На практике часто выигрывает гибрид: одновременно считаются результаты BM25/ключевые слова и векторный поиск, а затем они объединяются и переранжируются. Так вы не теряете точные совпадения (номера, коды, названия кнопок), но получаете и «смысловые» находки.

Пример: «не работает оплата картой»

Пользователь пишет: «не работает оплата картой». В базе знаний нужная статья может называться, например, «Транзакция отклонена банком-эмитентом» или «Ошибки 3‑D Secure при оплате». По ключевым словам такие материалы легко не попасть в топ, если в тексте нет фразы «не работает оплата».

Семантический поиск, наоборот, подтянет статьи про отклонение транзакции, лимиты, 3‑D Secure, ошибку подтверждения, даже если формулировки разные. А гибридный вариант дополнительно поднимет материалы, где встречаются конкретные слова вроде «карта», «оплата», «эквайринг», и даст более стабильный результат для реальных пользовательских запросов.

Индексация и скорость: как векторы ищутся быстро

Если в базе сотни или тысячи векторов, можно просто посчитать сходство запроса с каждым объектом и выбрать лучшие. Но когда векторов миллионы, «проверить всё» становится слишком медленно и дорого. Поэтому векторные базы данных используют специальные структуры — приближённые индексы (ANN, Approximate Nearest Neighbors), которые находят «почти ближайшие» векторы за доли секунды.

Почему ANN-индексы нужны при большом объёме данных

Поиск по сходству — это математика над высокоразмерными числами. Полный перебор растёт линейно: в 10 раз больше данных — примерно в 10 раз дольше запрос. ANN делает иначе: он заранее организует векторы так, чтобы при запросе быстро сузить область поиска до небольшого списка кандидатов, а затем уже точно пересчитать сходство только для них.

На практике это выглядит как компромисс: вместо «самого идеального ответа за секунды» вы получаете «очень хороший ответ за миллисекунды».

Компромиссы: скорость, память, качество

У ANN всегда три взаимосвязанных параметра:

• Скорость: чем меньше кандидатов проверяем и чем агрессивнее «срезаем углы», тем быстрее.
• Качество (recall): вероятность, что среди найденных результатов действительно есть истинные ближайшие соседи. Можно поднять качество, расширив поиск, но это замедлит запрос.
• Память: многие индексы хранят дополнительные связи/структуры поверх самих векторов. Быстрый поиск часто требует больше RAM.

Важно понимать: «качество» — это не абстракция. Если вы строите поиск по документам для сотрудников, 90–95% recall может быть приемлемо. Если это, например, поиск похожих товаров для витрины или дедупликация, требования могут быть выше.

Обновления: как записи и удаления влияют на индекс

Индекс — это не просто файл, который можно бесконечно дописывать без последствий. Частые вставки, апдейты и удаления могут:

• увеличивать фрагментацию структуры и ухудшать скорость;
• требовать фоновой перестройки (rebuild/compaction);
• влиять на стабильность качества выдачи, пока индекс «догоняет» изменения.

Поэтому при выборе решения стоит заранее понять профиль нагрузки: это в основном чтение (поиск) или постоянный поток новых данных (логов, сообщений, карточек товаров)?

Когда достаточно простого решения, а когда нужен «тяжёлый» индекс

Простого подхода (небольшой индекс, умеренные настройки, иногда даже полный перебор) обычно хватает, если:

• данных мало или они растут медленно;
• SLA по ответу не жёсткий (например, внутренний инструмент);
• обновления редкие.

Более сложные индексы и настройки нужны, когда:

• миллионы+ векторов и высокий QPS (много запросов в секунду);
• жёсткий SLA по задержке (например, поиск в продукте для клиентов);
• много обновлений и важно, чтобы качество и скорость не «проседали».

Индексация — это настройка баланса под ваш сценарий: где-то важнее мгновенная выдача, где-то — максимально точные совпадения, а где-то — предсказуемая работа при постоянных изменениях данных.

Подготовка данных: чанкинг, метаданные и качество базы

Хороший семантический поиск начинается не с «умной» модели, а с аккуратной подготовки данных. Если в базу попадут шумные, дублирующиеся или слишком длинные куски текста, эмбеддинги будут хуже отражать смысл — и результаты поиска станут непредсказуемыми.

Базовая схема пайплайна

На понятном уровне процесс выглядит так:

1. Подготовка данных (сбор, чистка, нормализация)

2. Разбиение на фрагменты (чанкинг)

3. Построение эмбеддингов для каждого фрагмента

4. Загрузка в векторную базу (векторы + исходный текст + метаданные)

Важно: в векторную БД обычно кладут не «документ целиком», а множество фрагментов, чтобы поиск находил конкретный ответ, а не страницу на 50 экранов.

Чанкинг: зачем делить и как выбрать размер

Чанкинг нужен по двум причинам. Во‑первых, модели эмбеддингов и LLM имеют ограничение на длину контекста — большие документы приходится дробить. Во‑вторых, даже без ограничений небольшой фрагмент чаще соответствует одному смысловому вопросу, а значит лучше находится по запросу.

Практика:

• Делите по структуре: заголовок → абзацы → списки, а не «каждые 1 000 символов». Так снижается риск разрыва смысла.
• Следите за «границами»: полезно добавлять небольшое перекрытие (overlap) между фрагментами, чтобы определение или условие не оказалось на стыке.
• Размер выбирают экспериментально: слишком мелко — теряется контекст и растёт число фрагментов; слишком крупно — выдача становится размытее. Начните с 300–800 слов (или 1–3 абзацев) и измерьте качество на реальных запросах.

Нормализация и чистка: что улучшает качество

Перед построением эмбеддингов стоит привести данные к стабильному виду:

• Удалить дубликаты (частая проблема при выгрузке из Wiki/Confluence и почтовых рассылок).
• Аккуратно обработать заголовки и иерархию: заголовок раздела можно добавлять в начало каждого фрагмента — так эмбеддинг «знает», о чём контекст.
• Таблицы и списки: конвертируйте в читаемый текст (например, «поле — значение»), иначе смысл теряется.
• Очистить мусор: навигационные меню, повторяющиеся футеры, номера страниц, обрезанные строки после OCR.

Метаданные: фильтрация и контроль доступа

Метаданные — это опора для управляемого поиска. Вместе с каждым фрагментом храните, например:

• источник (система, раздел, URL/путь),
• тип документа (регламент, FAQ, договор),
• даты (создания/обновления),
• автора/владельца,
• теги продукта, региона, языка,
• уровни доступа (роль, подразделение, проект).

Тогда запрос можно ограничивать фильтрами: «искать только в актуальных политиках за последний год» или «показывать только то, к чему у пользователя есть доступ». Это одновременно повышает точность и снижает риски утечки данных, особенно в сценариях RAG и корпоративных чат-ботов.

RAG: как векторная БД помогает ИИ отвечать по вашим данным

RAG (Retrieval‑Augmented Generation) — это подход, при котором языковая модель (LLM) формулирует ответ не «из головы», а опираясь на релевантные фрагменты ваших документов, заранее найденные через семантический поиск.

Проще говоря: векторная база данных отвечает за быстрый и точный «поиск нужных кусочков», а LLM — за удобную формулировку ответа на человеческом языке.

Как выглядит поток запроса

Типичный сценарий RAG состоит из нескольких шагов:

1. Пользователь задаёт вопрос.

2. Вопрос превращается в эмбеддинг (числовой вектор смысла).

3. Векторная БД выполняет поиск по сходству и возвращает top‑k наиболее близких фрагментов (чанков) из вашей базы знаний.

4. Эти фрагменты собираются в «контекст» (prompt) и передаются в LLM.

5. LLM генерирует ответ, опираясь на контекст, а не на абстрактные знания.

В результате получается чат‑бот или поиск «с объяснением», который умеет отвечать по внутренним регламентам, инструкциям, базе тикетов, документации продукта.

Как RAG снижает галлюцинации

Полностью убрать ошибки нельзя, но RAG заметно уменьшает риск выдумок, если правильно настроить контроль источников:

• Цитаты и ссылки на источники: просите модель приводить выдержки и указывать документ/раздел из метаданных (например, название файла и страницу).
• Строгий контекст: явно задавайте правило «отвечай только на основе предоставленных фрагментов; если данных нет — скажи, что не найдено».
• Ограничение длины: слишком большой контекст может ухудшать точность — лучше меньше, но релевантнее.

Настройки, которые влияют на качество

Несколько параметров обычно дают наибольший эффект:

• top‑k: сколько фрагментов брать (часто 3–10). Малое k снижает полноту, большое — добавляет шум.
• Порог сходства: если похожесть ниже порога, лучше честно ответить «не нашёл».
• Дедупликация: убирайте почти одинаковые чанки, чтобы не тратить контекст на повторы.
• Переранжирование: после грубого top‑k можно применить более точное ранжирование (reranker), чтобы поднять действительно полезные фрагменты.

Главная идея RAG: не заставлять LLM «помнить всё», а дать ей доступ к вашим актуальным данным через быстрый семантический поиск в векторной БД.

Как быстро собрать прототип семантического поиска

Даже хорошая архитектура может «застрять» на интеграциях, фронтенде, ролях доступа и деплое. Поэтому во многих командах разумная стратегия — сначала собрать прототип (поиск или RAG‑чат) на ограниченном наборе данных, обкатать чанкинг/метрики/права, а затем масштабировать.

Если вы хотите ускорить именно прикладную часть (UI, бэкенд, авторизацию, хранение, деплой), удобно использовать TakProsto.AI — vibe-coding платформу, ориентированную на российский рынок. Через чат-интерфейс можно собрать веб-приложение (обычно на React), серверную часть (Go + PostgreSQL) и базовую админку для загрузки документов и метаданных — без долгого «разворачивания» классического пайплайна разработки.

Практично, что в TakProsto.AI есть:

• экспорт исходников (чтобы затем развивать проект в своей инфраструктуре),
• деплой и хостинг, кастомные домены,
• снимки (snapshots) и откат (rollback) для безопасных итераций,
• planning mode для согласования архитектуры до начала программирования.

Для корпоративных сценариев также важна локализация: платформа работает на серверах в России и использует локализованные/opensource LLM‑модели, не отправляя данные за пределы страны — это часто критично для внутренних документов и поддержки.

Ключевые сценарии: от поиска по документам до рекомендаций

Векторная база данных особенно полезна там, где запрос сформулирован «по смыслу», а не строго по совпадению слов. Ниже — сценарии, которые чаще всего дают быстрый эффект.

Поиск по базе знаний и поддержка

Если у компании есть инструкции, политики, регламенты, переписка с клиентами и история тикетов, семантический поиск помогает находить релевантные фрагменты даже при разной терминологии.

Например, сотрудник пишет: «как оформить возврат после доставки», а ответ лежит в документе «процедура рекламации». Векторный поиск находит нужный раздел и может вернуть не весь документ, а конкретный кусок — это удобнее для операторов поддержки и внутренних чат-ботов.

Рекомендации «похожего контента»

Эмбеддинги хорошо работают для рекомендаций без сложных правил:

• похожие товары по описанию и характеристикам в тексте;
• похожие статьи/кейсы по теме и стилю;
• материалы «вам также может подойти», даже если пересечений по тегам мало.

Это полезно, когда метаданных недостаточно или они непоследовательны, а контент «говорит сам за себя».

Мультимодальный поиск: текст ↔ изображения

Векторные модели позволяют искать:

• по картинке (найти похожие изображения товара/детали);
• по описанию (ввести текстом «белые кроссовки с высокой подошвой» и получить изображения);
• по изображению — текстовые документы (например, по фото модели устройства найти инструкцию).

Детекция дубликатов и кластеризация

Сравнение по близости векторов помогает выявлять почти одинаковые документы: версии с мелкими правками, повторяющиеся карточки товаров, типовые обращения. А кластеризация группирует массивы данных по темам — полезно для аудита базы знаний и наведения порядка.

Где семантический поиск не обязателен

Если задача сводится к точным условиям (статус = «оплачен», дата > X, регион = Y) или требуется строгая отчетность, чаще достаточно SQL и фильтров. Семантика становится оправданной, когда пользователи задают вопросы «как люди», а нужное совпадение не гарантируется ключевыми словами.

Как измерять качество семантического поиска

Хороший семантический поиск — это не «кажется, стало лучше», а измеримые улучшения: чаще находим нужное, быстрее приводим пользователя к ответу, реже получаем «ничего не нашёл». Для этого обычно сочетают офлайн‑метрики (на тестовом наборе) и онлайн‑сигналы (в реальном продукте).

Офлайн‑метрики простыми словами

• Precision / Recall (точность / полнота): точность отвечает на вопрос «из того, что показали, сколько было полезным», а полнота — «из всего полезного, сколько мы вообще нашли». В поиске часто важнее первые позиции, поэтому смотрят precision@k/recall@k (например, @5).
• MRR (Mean Reciprocal Rank): насколько высоко в выдаче находится первый правильный результат. Удобно, когда пользователю достаточно одного подходящего документа.
• NDCG: учитывает, что результаты могут быть «частично полезными», и сильнее награждает за релевантность вверху списка. Подходит, когда вы ранжируете много вариантов.

Как собрать тестовый набор без больших затрат

Начните с 30–100 реальных запросов из логов поддержки, поиска на сайте или обращений в чат. Для каждого запроса сделайте «эталон» одним из способов:

1. попросите эксперта отметить 1–3 подходящих документа/фрагмента;
2. используйте существующие FAQ/базу знаний как источник «правильных» ссылок;
3. примените быстрый двойной контроль: разметка одним человеком + выборочная проверка вторым.

Важно фиксировать не только документ, но и уровень релевантности (например: точно подходит / частично / не подходит) — это пригодится для NDCG.

Онлайн‑оценка: что считать в продукте

Для A/B‑тестов и мониторинга полезны: CTR по результатам, время до первого клика/ответа, доля переформулировок запроса, доля “не нашёл” (явная кнопка или отсутствие кликов), а также успешность задач (например, «нашёл инструкцию и закрыл тикет»).

Непрерывное улучшение

Если метрики просели, обычно помогают три рычага: обновить эмбеддинги (другая модель или свежая версия), улучшить чанкинг (размер, перекрытия, удаление шума), и добавить переранжирование (второй этап, который точнее сортирует top‑k результатов). После каждого изменения возвращайтесь к тому же тестовому набору и сравнивайте показатели — так прогресс будет честным и заметным.

Безопасность и доступы: что важно продумать заранее

Семантический поиск часто воспринимают как «умный поиск по базе знаний», но с точки зрения безопасности это всё тот же доступ к данным — только более коварный. Векторная БД способна находить похожие фрагменты даже без совпадения слов, поэтому важно заранее определить, кому и что именно можно показывать.

Контроль доступа: роли, тенанты и фильтрация по метаданным

Самый практичный подход — хранить в метаданных признаки доступа и применять фильтрацию при каждом запросе. Например: tenant_id (организация), department (отдел), access_level (уровень), doc_type, проект, срок действия.

Тогда поиск по сходству выполняется только внутри разрешённого «среза» данных: пользователь из отдела продаж не сможет случайно получить фрагмент из юридических документов, даже если он семантически похож.

Важно продумать схему метаданных заранее: слишком грубая (например, только tenant_id) не защитит от утечек внутри компании, а слишком детальная усложнит поддержку и может замедлить запросы из‑за фильтров.

Риски утечек через поиск: что может пойти не так

Семантический поиск может вернуть:

• кусок документа, где рядом с полезной информацией находятся персональные данные;
• «похожий» фрагмент из закрытого проекта, если фильтрация не применена или применена неверно;
• данные, которые пользователь не должен видеть целиком, но может восстановить по нескольким выдачам.

Практика: добавляйте этап санитизации результата — ограничение длины фрагментов, маскирование чувствительных полей, а для RAG‑сценариев (когда ответы генерирует модель) — правила, что именно разрешено цитировать.

Логирование и аудит: чтобы разбирать инциденты и улучшать поиск

Чтобы расследовать спорные случаи и повышать качество поиска, полезно логировать: кто делал запрос, с какими фильтрами, какие документы/чанки были возвращены, итоговую оценку пользователем (если есть), а также ошибки авторизации. При этом сами запросы и ответы иногда содержат чувствительные данные — решите заранее, что хранить целиком, а что в обезличенном виде.

Полезные практики «на каждый день»

Разделяйте среды (dev/stage/prod), используйте шифрование при хранении и передаче, определите сроки хранения логов и индексов, а также регулярную проверку правил доступа (особенно после изменений в структуре метаданных). Это дешевле, чем чинить безопасность после запуска.

Как выбрать решение и избежать типичных ошибок

Выбор векторной базы данных — это не про «самую популярную», а про соответствие вашим данным и сценарию: поиск по внутренним документам, RAG для чат-бота, рекомендации, мультимодальный поиск.

Чек-лист выбора (коротко и по делу)

Сначала зафиксируйте требования — иначе сравнение решений будет «на глаз»:

• Масштаб: сколько объектов и векторов сейчас и через 6–12 месяцев.
• Задержки: приемлемое время ответа (например, < 300–800 мс для чата).
• Обновления: как часто меняются данные и нужен ли near-real-time апдейт.
• Фильтры и метаданные: поиск только по «актуальным», «для отдела X», «на русском» и т. п.
• Гибридный поиск: сочетание семантики и ключевых слов (важно для терминов, артикулов, кодов).
• Интеграции: коннекторы к вашему хранилищу, SDK, поддержка популярных фреймворков.

Отдельная векторная БД или расширение текущего хранилища

Отдельная векторная БД обычно проще дает высокую скорость, индексы, гибридный поиск и гибкую масштабируемость.

Расширение существующего хранилища (например, поискового движка или SQL) может быть удобнее, если важны единые доступы, бэкапы и привычная эксплуатация — но иногда уступает по скорости и возможностям векторного поиска.

Типовые ошибки, которые дорого стоят

• Слишком большие чанки: модель «размывает» смысл, ответы становятся общими.
• Нет метаданных: невозможно фильтровать по правам, языку, типу документа.
• Не измеряют качество: пилот «нравится», но в проде падает точность и доверие.

План внедрения на 2–4 недели

1. Пилот: 1–2 источника данных, базовый RAG/поиск, быстрый UI.

2. Метрики: задайте набор запросов, измеряйте точность/полноту и время ответа (см. /blog/kak-izmerjat-kachestvo-semanticheskogo-poiska).

3. Расширение: добавьте метаданные, гибридный поиск, обновления, контроль версий документов.

4. Поддержка: мониторинг, регулярная переиндексация, регламент качества и прав доступа.

Если цель — быстро показать ценность бизнесу, начинайте с узкого сценария (например, база знаний поддержки) и с первых дней фиксируйте метрики. Семантический поиск хорош тем, что эффект обычно виден быстро — при условии аккуратных данных, правильных фильтров и понятной оценки качества.