FAISS

Автоматизація індексації в базах даних є ключовим напрямом розвитку сучасних систем управління базами даних, що дозволяє підвищити швидкодію, масштабованість і релевантність пошуку в умовах великих обсягів інформації. У статті досліджено застосування алгоритмів глибинного навчання для побудови та оптимізації векторних індексів, здатних автоматично адаптуватися до змін структури даних і запитів. Проведено експериментальне порівняння традиційних методів індексації (B-Tree, GIN у PostgreSQL) з векторною індексацією, реалізованою на основі моделей Sentence-BERT у системах FAISS і Milvus.