# Векторное хранилище

## Введение

В базе знаний, как при сохранении документов (их векторизации), так и при поиске (векторизации поисковых запросов), необходимо использовать `Embedding model` для обработки исходного текста.

В плагине AI Knowledge Base векторное хранилище представляет собой связку `Embedding model` и векторной базы данных.

## Управление векторным хранилищем

Перейдите на страницу конфигурации плагина AI Employees, нажмите вкладку `Vector store` и выберите `Vector store`, чтобы перейти на страницу управления векторными хранилищами.

![20251023003023](https://static-docs.nocobase.com/20251023003023.png)

Нажмите кнопку `Add new` в правом верхнем углу, чтобы добавить новое векторное хранилище:

- В поле `Name` введите название векторного хранилища;
- В поле `Vector store` выберите уже настроенную векторную базу данных. См. также: [Векторная база данных](/ai-employees/knowledge-base/vector-database);
- В поле `LLM service` выберите уже настроенный LLM-сервис. См. также: [Управление LLM-сервисами](/ai-employees/features/llm-service);
- В поле `Embedding model` введите название `Embedding` модели, которую вы хотите использовать;
  
Нажмите кнопку `Submit`, чтобы сохранить информацию о векторном хранилище.

![20251023003121](https://static-docs.nocobase.com/20251023003121.png)