Preskoči na sadržaj

Vektorske baze podataka objašnjene: pgvector, Qdrant, Pinecone i šta izabrati

Šta je vektorska baza, kako radi semantička pretraga i kako izabrati između pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate i Chroma za RAG projekat.

RAG i baze znanja··2 min čitanja

Podeli
Vektorske baze podataka objašnjene: pgvector, Qdrant, Pinecone i šta izabrati

Vektorska baza je srce svakog RAG sistema. Ona omogućava da se dokumenti pretražuju po značenju, a ne samo po rečima.

Kako radi

Svaki deo teksta model za embedding pretvara u vektor, na primer niz od 1.024 ili 1.536 brojeva. Pitanje korisnika se pretvara na isti način. Baza zatim pronalazi vektore koji su "najbliži" pitanju, a to su delovi sa najsličnijim značenjem.

Najčešći izbori

pgvector (PostgreSQL) Ekstenzija za PostgreSQL. Prednosti: jedna baza za sve podatke, transakcije, filtriranje po dozvolama i metapodacima običnim SQL-om. Naš podrazumevani izbor.

Qdrant Specijalizovana open source vektorska baza, odlična za velike kolekcije i napredno filtriranje. Može da radi na vašem serveru.

Pinecone Potpuno upravljani cloud servis. Brz početak, bez održavanja, ali podaci su kod trećeg lica i trošak raste sa obimom.

Weaviate i Chroma Weaviate za složenije šeme i hibridnu pretragu, Chroma za prototipove i manje projekte.

Kako biramo

  • Do nekoliko miliona chunkova i potreba za dozvolama: pgvector.
  • Desetine miliona vektora ili vrlo zahtevne pretrage: Qdrant.
  • Brzi prototip bez infrastrukture: upravljani servis.
  • Strogi zahtevi privatnosti: samohostovano rešenje na vašoj infrastrukturi.

Hibridna pretraga

Najbolji rezultati dolaze kombinacijom vektorske pretrage i klasične pretrage po ključnim rečima, uz ponovno rangiranje rezultata. To je posebno važno za brojeve članova, šifre proizvoda i nazive koje vektorska pretraga ume da promaši.

Koliko prostora treba

Veličinu i trošak možete proceniti u našem RAG kalkulatoru. Za 2.000 dokumenata od po 10 strana, vektori najčešće zauzimaju desetine do stotinu megabajta, što je malo.

Ako planirate AI nad dokumentima, pročitajte šta je RAG ili pogledajte uslugu AI asistenta nad dokumentima.

Podeli

Česta pitanja

Da li mi treba posebna vektorska baza?

Za većinu projekata ne. PostgreSQL sa pgvector ekstenzijom je dovoljan do više miliona vektora i čuva sve podatke na jednom mestu.

Šta je embedding?

Niz brojeva koji predstavlja značenje teksta. Tekstovi sličnog značenja imaju slične vektore, pa se mogu pronaći pretragom po sličnosti.

Recite nam šta vas usporava

Odgovaramo u roku od jednog radnog dana. Prvi razgovor i procena su besplatni.

Pošalji upit

Povezani tekstovi