Nieraz stawałem po stronie pgvectora jako sensownego wyboru domyślnego do wyszukiwania wektorowego. Po jakimś czasie utrzymywania go na produkcji zebrałem to, o czym wprowadzające poradniki milczą: wybór indeksu i jego kompromisy, dostrajanie relacji recall–szybkość, utrzymywanie embeddingów w zgodzie ze źródłem i pułapki operacyjne, które ujawniają się dopiero przy skali.
Rails 8 nadchodzi z po cichu radykalną ideą: być może już nie potrzebujesz Redisa. Solid Queue i Solid Cache przenoszą zadania w tle i cache do bazy, zwijając standardowy produkcyjny stack Railsów. Spojrzenie na to, co robią biblioteki Solid, dlaczego „po prostu użyj Postgresa” wciąż wygrywa i kiedy stara odpowiedź jeszcze się broni.
Gdy wyszukiwanie semantyczne przerośnie testowy zbiór danych, pojawia się pytanie: zostać przy pgvector w Postgresie, czy przejść na dedykowaną bazę wektorową, taką jak Pinecone, Qdrant czy Weaviate? Szczegółowo o tym, co naprawdę zmienia się w dużej skali, z czego rezygnujesz, opuszczając Postgres, i jak podjąć decyzję bez przeinżynierowania.