Nythrex

Порівняння · Порівняння

Вибір векторного сховища для RAG: почніть з того, що вже працює.

Векторна база рідко вирішує долю RAG-системи — її вирішує дизайн пошуку. Але невдалий вибір додає навантаження на експлуатацію або блокує гібридний пошук і фільтрацію за правами. Ось як порівнюються поширені варіанти й як обираємо ми.

Автор: Nythrex EngineeringОновлено 2 хв читання

Менші колекції → Дуже великі колекції
Керовані сервіси (Pinecone, Azure AI Search)
Qdrant / Milvus self-hosted
pgvector у керованому Postgres
pgvector / OpenSearch під вашим управлінням

Менше експлуатації → Більше контролю

Приблизне позиціонування. Більшість бізнесових RAG-систем комфортно живуть у нижній половині.

Порівняння пліч-о-пліч

Загальні характеристики; можливості швидко розвиваються — перевіряйте актуальну документацію.
pgvector (PostgreSQL)Azure AI SearchQdrantPineconeElasticsearch / OpenSearch
ТипРозширення вашої БДКерований пошуковий сервісOpen-source векторна БД; є керована хмараКерована векторна БДПошуковий рушій з підтримкою векторів
Гібрид ключових слів + векторівПовнотекстовий пошук Postgres + векториВбудовано, із семантичним ранжуваннямПідтримується (sparse + dense)ПідтримуєтьсяСильний пошук за ключовими словами + вектори
Фільтрація за правамиSQL — дуже гнучкоФільтри й патерни security trimmingБагата фільтрація за payloadФільтрація за метаданимиБагаті фільтри запитів
ЕксплуатаціяЧастина вашої БДКерує AzureSelf-host або керованийПовністю керованийSelf-host або керований
Найкраще дляДо мільйонів фрагментів, застосунків на PostgresКомпаній, зосереджених на AzureВеликих колекцій, складних фільтрів, self-hostingКоманд, що не хочуть експлуатаціїКоманд, що вже мають Elastic/OpenSearch

Як обираємо ми

  1. 1

    Використовуйте те, що вже експлуатуєте

    Кожна нова БД — це ще щось, що треба захищати, бекапити й моніторити. Якщо наявний Postgres чи пошуковий кластер впорається, починайте з нього.

  2. 2

    Вимагайте гібридний пошук

    Точні терміни — артикули, коди помилок, імена — часті в бізнес-питаннях. Чисто векторний пошук їх пропускає.

  3. 3

    Вимагайте фільтрацію під час запиту

    Права доступу, тенанти, статус документа й дати мають бути фільтрами в запиті, а не постобробкою.

  4. 4

    Чесно оцініть масштаб

    Рахуйте фрагменти, а не документи, і зростання на два роки. Більшість бізнесових баз знань менші, ніж здається.

  5. 5

    Тримайте індекс перебудовуваним

    Зберігайте вихідні документи й логіку поділу, щоб можна було переробити ембединги чи змінити сховище без втрати даних.

Часті питання

Читайте також

ПослугаРозробка RAGРозробка RAG: AI-асистенти, що відповідають з ваших документів і даних — з посиланнями, правами доступу й виміряною точністю, у вашій хмарі.ГайдRAG vs fine-tuning vs промптингRAG додає знання, fine-tuning змінює поведінку, промптинг — точка старту. Практичний гайд із вибору: дерево рішень, вартість, пастки й реальні приклади.ПорівнянняOpenAI vs Azure OpenAI vs AnthropicЯк обрати LLM-платформу: OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic (напряму, Bedrock, Vertex AI), Gemini й open-weight — за даними, закупівлями, якістю.ГайдОцінювання LLM для не-ML командЯк оцінювати LLM-функцію без команди data science: тестовий набір, метрики, обережне використання LLM-суддя, оцінювання в CI та читання результатів.

Потрібен другий погляд на ваш проєкт?

Розкажіть, що ви будуєте і де застрягли. Протягом одного робочого дня відповімо з найпрактичнішим наступним кроком — навіть якщо цей крок не з нами.

Обговорити проєкт