Прескочи на садржај
EVI Solutions

Векторске базе података објашњене: pgvector, Qdrant, Pinecone и шта изабрати

Шта је векторска база, како ради семантичка претрага и како изабрати између pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate и Chroma за RAG пројекат.

RAG и базе знања··2 мин читања

Подели
Векторске базе података објашњене: pgvector, Qdrant, Pinecone и шта изабрати

Векторска база је срце сваког RAG система. Она омогућава да се документи претражују по значењу, а не само по речима.

Како ради

Сваки део текста модел за embedding претвара у вектор, на пример низ од 1.024 или 1.536 бројева. Питање корисника се претвара на исти начин. База затим проналази векторе који су "најближи" питању, а то су делови са најсличнијим значењем.

Најчешћи избори

pgvector (PostgreSQL) Екстензија за PostgreSQL. Предности: једна база за све податке, трансакције, филтрирање по дозволама и метаподацима обичним SQL-om. Наш подразумевани избор.

Qdrant Специјализована опен соурце векторска база, одлична за велике колекције и напредно филтрирање. Може да ради на вашем серверу.

Pinecone Потпуно управљани цлоуд сервис. Брз почетак, без одржавања, али подаци су код трећег лица и трошак расте са обимом.

Weaviate и Chroma Weaviate за сложеније шеме и хибридну претрагу, Chroma за прототипове и мање пројекте.

Како бирамо

  • До неколико милиона цхункова и потреба за дозволама: pgvector.
  • Десетине милиона вектора или врло захтевне претраге: Qdrant.
  • Брзи прототип без инфраструктуре: управљани сервис.
  • Строги захтеви приватности: самохостовано решење на вашој инфраструктури.

Хибридна претрага

Најбољи резултати долазе комбинацијом векторске претраге и класичне претраге по кључним речима, уз поновно рангирање резултата. То је посебно важно за бројеве чланова, шифре производа и називе које векторска претрага уме да промаши.

Колико простора треба

Величину и трошак можете проценити у нашем RAG калкулатору. За 2.000 докумената од по 10 страна, вектори најчешће заузимају десетине до стотину мегабајта, што је мало.

Ако планирате AI над документима, прочитајте шта је RAG или погледајте услугу AI асистента над документима.

Подели

Честа питања

Да ли ми треба посебна векторска база?

За већину пројеката не. PostgreSQL са pgvector екстензијом је довољан до више милиона вектора и чува све податке на једном месту.

Шта је embedding?

Низ бројева који представља значење текста. Текстови сличног значења имају сличне векторе, па се могу пронаћи претрагом по сличности.

Реците нам шта вас успорава

Одговарамо у року од једног радног дана. Први разговор и процена су бесплатни.

Пошаљи упит

Повезани текстови