Атрибуция почерков писцов — одна из центральных и наиболее трудоёмких задач палеографии. Рост объёмов оцифрованных рукописных коллекций делает актуальным вопрос о вычислительных методах, способных поддержать экспертизу, не заменяя её. В докладе представлен опыт междисциплинарного студенческого проекта, в котором задача сравнения почерков формализована как поиск ближайших соседей в пространстве векторных представлений изображений письма. Эмбеддинги фрагментов рукописей, полученные методами компьютерного зрения, хранятся и обрабатываются в PostgreSQL с расширением pgvector, что позволяет объединить данные, метаданные и векторный поиск в единой среде. Рассматриваются построение корпуса и разметка, получение эмбеддингов и выбор метрики сходства, а также организация гибридного поиска, сочетающего векторное сходство с палеографическими фильтрами. Отдельное внимание уделяется методам оценки качества, кластеризации и визуализации эмбеддингов и процедуре экспертной валидации результатов палеографами. Обсуждаются ограничения подхода — зависимость от качества оцифровки, дисбаланс классов, трудность интерпретации эмбеддингов — и принципы воспроизводимости исследования. Делается вывод о том, что pgvector превращает PostgreSQL из пассивного хранилища в полноценный исследовательский инструмент, а сам проект демонстрирует образовательную ценность интеграции гуманитарных, аналитических и инженерных компетенций.