Масштабируемые PostgreSQL-совместимые базы данных для ИИ-нагрузок

Разработчики Cockroach Labs проанализировали требования к инфраструктуре данных для современных ИИ-приложений. Основной акцент сделан на необходимости сочетания векторного поиска с традиционными реляционными возможностями PostgreSQL. Статья объясняет, как распределенные SQL-системы обеспечивают консистентность данных и высокую доступность, необходимые для работы с векторными эмбеддингами в высоконагруженных продакшн-системах, сохраняя при этом привычный инструментарий для инженеров.

Современные ИИ-системы требуют не только хранения векторов, но и выполнения сложных транзакционных запросов, связывающих метаданные с результатами семантического поиска. Использование специализированных векторных БД часто создает проблему фрагментации данных, требуя синхронизации между основной базой и векторным индексом. Распределенные системы, совместимые с протоколом PostgreSQL, позволяют избежать этих сложностей, обеспечивая единый источник истины для RAG-систем и агентных архитектур.

Масштабируемость становится критическим фактором, когда объем векторных данных превышает возможности одного узла. В статье рассматриваются подходы к горизонтальному масштабированию индексов и поддержанию производительности при одновременной обработке тысяч запросов на поиск ближайших соседей (ANN). Интеграция векторных функций непосредственно в SQL-движок упрощает пайплайны данных и снижает задержки, возникающие при передаче контекста между различными хранилищами.

Ключевые факты

• Векторный поиск требует интеграции с ACID-транзакциями для обеспечения целостности данных при обновлении метаданных и векторов.
• Распределенные SQL-базы данных позволяют масштабировать векторные индексы горизонтально без потери производительности на чтение и запись.
• Использование PostgreSQL-совместимых интерфейсов сокращает время на разработку и интеграцию за счет поддержки стандартных драйверов и ORM.
• Подход «все в одном» минимизирует накладные расходы на синхронизацию данных между транзакционным хранилищем и векторным поисковым движком.
• Оптимизация запросов в распределенных системах критична для снижения латентности при выполнении операций поиска ближайших соседей в больших наборах данных.