Как актуализировать векторные данные в автоматическом режиме? Векторные базы используются для реализации интеллектуального поиска AI агентами — по текстам, файлам, базам знаний. Это актуально для чат-ботов, рекомендательных систем и AI ассистентов. Создать базу на Pinecone или Supabase — задача с понятной логикой и доступной документацией. Но основные сложности начинаются позже — когда нужно обновлять векторные базы при изменении исходных документов. Особенно если при первичной загрузке данные были неструктурированы и без разметки. Мы разобрались, как выстроить процесс правильно с самого начала: — как структурировать и размечать данные перед загрузкой, — как автоматизировать последующее обновление векторных баз при изменениях. 📹 Видеоинструкция: https://youtu.be/27uMkbOz0CE P.S.: Supabase - круче =)