📝 **Вопрос:** **Напишите функцию** \`recommend_vector_db(stack, вектор_count, ops_burden_ok)\`, которая возвращает \`(db_name, Reason)\`. Используйте это дерево решений (по порядку): 1. Если \`vector_count >= 10_000_000\` → \`("Qdrant or Pinecone", "10M+ векторов превышают комфортный диапазон pgvector")\` 2. Иначе if \`stack == "postgres"\` → \`("pgvector", f"Уже на Postgres + {vector_count:,} векторы — одна БД, меньше операций")\` 3. Иначе, если \`ops_burden_ok\` → \`("Qdrant", "Самостоятельный хостинг, Rust, отличная фильтрация метаданных")\` 4. Остальное → \`("Шишка", "Управляемый, простой в эксплуатации; платите за удобство")\` Затем запустите его с четырьмя реальными формами стартапа: \`\`\` stack=postgres n= 500 000 ops_ok=True -> pgvector (уже на Postgres + 500 000 векторов — одна БД, меньше операций) stack=postgres n=50,000,000 ops_ok=True -> Qdrant или Pinecone (более 10 миллионов векторов превышают комфортный диапазон pgvector) stack=none n= 100,000 ops_ok=False -> Сосновая шишка (управляемая, простая в эксплуатации; платите за удобство) stack=none n= 100 000 ops_ok=True -> Qdrant (самостоятельное размещение, Rust, отличная фильтрация метаданных) \`\`\` Случай с 500K на Postgres — это **наиболее распространенный ответ** на производстве, и новички ошибаются, обращаясь к Pinecone: простота эксплуатации (одна база данных, одно резервное копирование, один пул соединений) превосходит незначительное преимущество Pinecone в производительности в этом масштабе. Выполняйте миграцию ТОЛЬКО после того, как вы измерили пределы попадания pgvector. 📋Выберите правильный ответ. 💡 **Подсказка:** Если вы не уверены, перечитайте приведенную выше теорию.