# Векторная база данных

## Введение

В базе знаний векторная база данных хранит векторизованные документы. Векторизованные документы по сути являются индексом для этих документов.

Когда в диалоге с AI-агентом включена функция RAG-поиска (Retrieval Augmented Generation), сообщение пользователя векторизуется. Затем из векторной базы данных извлекаются фрагменты документов базы знаний, чтобы найти соответствующие абзацы и исходный текст документа.

В настоящее время плагин «База знаний AI» имеет встроенную поддержку только для PGVector — это плагин для базы данных PostgreSQL.

## Управление векторной базой данных

Перейдите на страницу конфигурации плагина «AI-агент», нажмите вкладку `Vector store` и выберите `Vector database`, чтобы перейти на страницу управления векторной базой данных.

![20251022233704](https://static-docs.nocobase.com/20251022233704.png)

Нажмите кнопку `Add new` в правом верхнем углу, чтобы добавить новое подключение к векторной базе данных `PGVector`:

- В поле `Name` введите название подключения.
- В поле `Host` введите IP-адрес векторной базы данных.
- В поле `Port` введите номер порта векторной базы данных.
- В поле `Username` введите имя пользователя векторной базы данных.
- В поле `Password` введите пароль векторной базы данных.
- В поле `Database` введите название базы данных.
- В поле `Table name` введите название таблицы, которое будет использоваться при создании новой таблицы для хранения векторных данных.

После ввода всей необходимой информации нажмите кнопку `Test`, чтобы проверить доступность службы векторной базы данных, а затем нажмите кнопку `Submit`, чтобы сохранить информацию о подключении.

![20251022234644](https://static-docs.nocobase.com/20251022234644.png)