Category: AI

在构建RAG管道或需要语义搜索的应用时，首先需要决定的是将Embedding存储在哪里。Pinecone、Qdrant、Weaviate等专用向量数据库是一种选择，但对于已经运行PostgreSQL的团队而言，pgvector是更快、更经济、运维更简单的方案。

RAGパイプラインやセマンティック検索が必要なアプリケーションを構築する際、最初に決める必要があるのは「Embeddingをどこに保存するか」です。PineconeやQdrant、Weaviateといった専用ベクトルデータベースも選択肢の一つですが、すでにPostgreSQLを運用しているチームにとって、pgvectorはより速く、安価で、運用が簡単な方法です。

ถ้าคุณกำลังสร้างระบบ RAG หรือแอปพลิเคชันที่ต้องการ Semantic Search คำถามแรกที่ต้องตัดสินใจคือจะเก็บ Embedding ไว้ที่ไหน Vector Database เฉพาะทางอย่าง Pinecone, Qdrant หรือ Weaviate เป็นตัวเลือกหนึ่ง แต่สำหรับทีมที่ใช้ PostgreSQL อยู่แล้ว pgvector คือทางเลือกที่เร็วกว่า ถูกกว่า และดูแลง่ายกว่า pgvector คือ Extension แบบ Open Source สำหรับ PostgreSQL ที่เพิ่ม Type ข้อมูล vector พร้อม Similarity Search Operator และ Index แบบ HNSW/IVFFlat เข้าไปใน Database ที่มีอยู่เดิม Embedding ของคุณอยู่ใน Database เดียวกับข้อมูลแอปพลิเคชัน Query ด้วย SQL มาตรฐาน รองรับ […]

If you’re building a RAG pipeline or any application that needs semantic search, you’ll eventually need to decide where to store your embeddings. Dedicated vector databases (Pinecone, Qdrant, Weaviate) are one option. But for most teams — especially those already running PostgreSQL — pgvector is the faster, cheaper, and operationally simpler path.

大多数评估企业内部AI应用的组织最终都会面临同样的问题：直接使用ChatGPT，还是在内部自行部署？

社内用途でAI導入を検討する多くの企業が、最終的に同じ問いにたどり着きます。ChatGPTを使うべきか、それとも自社でデプロイすべきか。

องค์กรส่วนใหญ่ที่ประเมิน AI สำหรับการใช้งานภายในจะเจอคำถามเดิมในที่สุด: ใช้ ChatGPT เลย หรือ deploy เองภายในองค์กร?

Most organisations that evaluate AI for internal use eventually ask the same question: do we use ChatGPT, or do we deploy something ourselves?

每家尝试过用ChatGPT处理内部知识工作的企业都会遇到同一堵墙：模型不了解您的产品、规章制度、合同或业务流程。它会一本正经地给出错误答案。

ChatGPTを社内業務に試したことのある企業は、例外なく同じ壁にぶつかります。モデルは自社製品、社内規程、契約書、業務手順書を知らないのです。そして知らないにもかかわらず、自信を持って誤った回答を返します。