VectorDBZ: Твой отладчик для векторных БД. Не надо смотреть в код, смотри в GUI

Попробуй объяснить своей бабушке, что такое cosine similarity

А теперь представь, что ты пытаешься отладить RAG-пайплайн. Твой запрос про "рецепт борща" возвращает документы про "финансовые бордюры" и "бортовые компьютеры". Векторы есть, расстояния есть, а смысла - ноль. Ты открываешь терминал, пишешь скрипт на Python, выгружаешь данные, пытаешься что-то визуализировать в Jupyter... Стоп. Так больше нельзя.

Что ты делаешь в терминале, VectorDBZ делает в три клика

Забудь про этот код для проверки, что в БД что-то вообще есть:

import psycopg2
import numpy as np

conn = psycopg2.connect("dbname=vectors")
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM embeddings")
count = cur.fetchone()[0]
print(f"В базе {count} записей... надеюсь")

# А теперь достать случайный вектор и посмотреть на него?
cur.execute("SELECT embedding FROM embeddings LIMIT 1")
vec = cur.fetchone()[0]
print(f"Размерность: {len(vec)}")
print("Первые 5 значений:", vec[:5])
print("... и что мне с этим делать?")

В VectorDBZ ты просто подключаешься к БД, выбираешь коллекцию, и сразу видишь всё: количество записей, размерность, метаданные. Без единой строчки кода.

1 Запускаем и подключаемся

Установка через pip (потому что 2024 год, а не 1999):

pip install vectordbz
vectordbz

Открывается локальный сервер на порту 8050. Ты в браузере. Подключаешься к своей pgvector (или Qdrant, или Chroma - выбирай из списка). Вводишь параметры подключения. Если что-то не так - сразу видишь ошибку, а не через 15 минут дебага.

2 Смотрим, что внутри

После подключения ты видишь интерфейс с тремя основными вкладками:

• Collections - список коллекций/таблиц. Кликаешь - видишь статистику. Просто.
• Search - поиск по векторам. Вводишь текст - получаешь эмбеддинг через выбранную модель (OpenAI, локальную, любую). Ищешь похожие. Смотришь расстояния.
• Visualization - вот где магия. PCA, t-SNE, UMAP на выбор. 1536-мерное пространство превращается в 2D или 3D картинку.

"А что, если мои векторы - говно?" Визуализация отвечает

Ты загрузил 10 тысяч документов в pgvector. Запросы работают странно. Вместо того чтобы писать скрипты для анализа распределения, ты в VectorDBZ:

1. Выбираешь коллекцию
2. Нажимаешь "Visualize"
3. Выбираешь PCA (быстро) или t-SNE (точнее, но медленнее)
4. Смотришь на облако точек

И сразу видишь проблемы:

Без GUI ты бы потратил день на написание скриптов для визуализации. С VectorDBZ - 5 минут.

А что с альтернативами? Их нет

Серьёзно. Посмотри на рынок:

• pgAdmin / DBeaver - покажут таблицы, но не сделают t-SNE визуализацию
• Jupyter + Matplotlib - нужно писать код. Много кода. И каждый раз заново
• Встроенные UI Qdrant/Weaviate - только для своей БД. А если у тебя pgvector?
• Написать свой веб-интерфейс - потратить неделю. И потом поддерживать. Нет, спасибо

VectorDBZ решает конкретную проблему: отладка векторных БД должна быть простой. Не проще, чем использование. Именно простой.

Реальные кейсы: где VectorDBZ спасает проект

Представь, ты делаешь локальный RAG для краулера событий. Новости приходят, эмбеддинги считаются, поиск работает... иногда. Почему иногда?

С VectorDBZ ты:

1. Подключаешься к своей векторной БД (допустим, Chroma, потому что она простая)
2. Смотришь распределение эмбеддингов новостей за последнюю неделю
3. Видишь, что политические новости и спортивные образуют отдельные кластеры - хорошо
4. Но экономические новости размазаны по всему пространству - плохо
5. Проверяешь: оказывается, модель эмбеддингов плохо справляется с финансовыми терминами
6. Меняешь модель или добавляешь препроцессинг для чисел и валют

Вся диагностика заняла 20 минут. Без VectorDBZ ты бы неделю гадал, почему "курс доллара" не находит связанные новости.

3 Анализ расстояний: почему этот документ в топе?

Самый частый вопрос при отладке RAG: "Почему система вернула ЭТОТ документ?"

В VectorDBZ есть Distance Analysis. Вводишь query, получаешь топ-N результатов, и видишь:

• Расстояние до каждого документа (cosine, L2, dot product - на выбор)
• Метаданные документа
• Возможность исключить документ из поиска и посмотреть, что будет вместо него

Это как дебаггер для векторного поиска. Ставишь breakpoint на непонятном результате, смотришь переменные (расстояния), понимаешь причину.

Кому нужен VectorDBZ? (Спойлер: почти всем)

Если ты работаешь с EdgeVec в браузере и локальной LLM через Ollama, то VectorDBZ станет твоим инструментом для отладки бэкенда. Фронтенд в браузере, бэкенд на сервере, а отладка - в VectorDBZ.

Ограничения есть. Куда без них

VectorDBZ не панацея. Он не:

• Не заменяет мониторинг продакшена - это инструмент разработки, не production monitoring
• Не работает с миллиардами векторов - визуализация 10к векторов? Да. 10 миллионов? Нет
• Не имеет продвинутых фич администрирования - миграции, бэкапы, репликация - не здесь
• Не поддерживает все векторные БД вселенной - только 5 самых популярных. Хотя, честно, каких ещё нужно?

Но для своей ниши - отладки локальных RAG-систем - он идеален.

Как начать: 10 минут до первого инсайта

# Установка (проще некуда)
pip install vectordbz

# Запуск (ещё проще)
vectordbz

# Открываешь http://localhost:8050
# Выбираешь свою БД из списка
# Вводишь параметры подключения
# Начинаешь смотреть на свои векторы по-новому

Если у тебя ещё нет векторной БД с данными, но есть желание попробовать:

# Быстро набиваем тестовую БД
import numpy as np
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import PointStruct, VectorParams, Distance

client = QdrantClient(":memory:")  # или локальный путь

client.create_collection(
    collection_name="test",
    vectors_config=VectorParams(size=384, distance=Distance.COSINE),
)

# Генерируем случайные векторы (плохие, но для теста сойдут)
vectors = np.random.randn(1000, 384).tolist()
payloads = [{"text": f"Document {i}"} for i in range(1000)]

points = [
    PointStruct(id=i, vector=vectors[i], payload=payloads[i])
    for i in range(1000)
]

client.upsert(collection_name="test", points=points)
print("Тестовая БД готова. Теперь открой VectorDBZ и подключись к ней")

Финал: перестань гадать, почему RAG не работает

Векторные БД перестали быть экзотикой. Они стали стандартом для RAG, семантического поиска, рекомендательных систем. Но инструменты для их отладки отставали. До VectorDBZ.

Теперь у тебя есть выбор: тратить часы на написание одноразовых скриптов для визуализации или открыть GUI и за 5 минут понять, что не так с твоими эмбеддингами.

Векторный поиск - это не магия. Это математика. И как любую математику, её нужно проверять. VectorDBZ даёт тебе глаза, чтобы увидеть, что происходит в многомерном пространстве.

Следующий раз, когда твой RAG вернёт ерунду, не пиши ещё 100 строк кода для дебага. Открой VectorDBZ. Посмотри на облако точек. Пойми, почему "борщ" оказался рядом с "бортовым компьютером". Исправь. Иди пить кофе.

Инструмент открыт, бесплатен, ставится одной командой. Осталось только перестать мучить себя терминалом и начать видеть свои векторы.