مخازن المتجهات لمقارنة RAG

اختيار خزن المتجهات المناسب يمكن أن يحدد نجاح أو فشل تطبيق RAG من حيث الأداء، التكلفة، والقدرة على التوسع. تغطي هذه المقارنة الشاملة خيارات أكثر شيوعًا في عامي 2024-2025.

ما هو خزن المتجهات ولماذا يحتاج RAG إليه

خزن المتجهات هو قاعدة بيانات متخصصة مصممة لتخزين واستعلام متجهات التضمين ذات الأبعاد العالية. في أنظمة Retrieval Augmented Generation (RAG)، تلعب خزن المتجهات دورًا رئيسيًا كمصدر للمعرفة، حيث تمكّن من البحث بناءً على التشابه الدلالي، مما يعزز استرجاع الوثائق ذات الصلة بالسياق.

عند بناء أنبوب RAG، يتم تحويل الوثائق إلى تضمينات (متجهات عددية كثيفة) باستخدام نماذج مثل text-embedding-3-small من OpenAI أو بدائل مفتوحة المصدر مثل BGE و E5. للحصول على أداء متقدم متعدد اللغات، تقدم نماذج التضمين والتصنيف المجدول لـ Qwen3 دمجًا ممتازًا مع Ollama للنشر المحلي. للتطبيقات متعددة اللغات والمتعددة الوسائط، يمكن أن تربط التضمينات متعددة الوسائط بين أنواع مختلفة من البيانات (النصوص، الصور، الصوت) إلى مساحات تمثيل موحدة. تُلتقط هذه التضمينات المعنى الدلالي، مما يسمح لك باسترجاع الوثائق بناءً على المعنى وليس بالتطابق الدقيق للكلمات المفتاحية.

يتعامل خزن المتجهات مع:

• تخزين ملايين إلى مليارات المتجهات
• الفهرسة لبحث سريع تقريبي أقرب الجار (ANN)
• الفلترة حسب البيانات الوصفية لتضييق نطاق البحث
• عمليات CRUD للحفاظ على قاعدة المعرفة الخاصة بك

بعد استرجاع الوثائق ذات الصلة، يمكن لـ إعادة الترتيب باستخدام نماذج التضمين تحسين جودة الاسترجاع بشكل إضافي من خلال إعادة تقييم المرشحين باستخدام مقاييس تشابه أكثر تعقيدًا.

جدول المقارنة السريع

تحليل تفصيلي لخزن المتجهات

Pinecone — القائد المُدارة

Pinecone هو قاعدة بيانات متجه مُدارة بالكامل مصممة خصيصًا لتطبيقات التعلم الآلي.

from pinecone import Pinecone

pc = Pinecone(api_key="YOUR_API_KEY")
index = pc.Index("my-rag-index")

# إدراج المتجهات
index.upsert(vectors=[
    {"id": "doc1", "values": embedding, "metadata": {"source": "wiki"}}
])

# استعلام مع تصفية البيانات الوصفية
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

المزايا:

• لا إدارة البنية التحتية
• وثائق ممتازة ودعم SDK
• طبقة بدون خادم مع تسعير حسب الاستفسار
• وقت استعلام سريع (~50ms P99)

العيوب:

• فقط السحابة (لا يوجد نشر ذاتي)
• التكلفة تتناسب مع الاستخدام
• مخاوف من الاعتماد على المزود

الأفضل لـ: الفرق التي تفضل السرعة في الإنتاج والبساطة التشغيلية.

Chroma — المفضل لدى المطورين

Chroma تضع نفسها كـ “قاعدة بيانات التضمينات المفتوحة المصدر المخصصة للذكاء الاصطناعي.” تُحب لبساطتها وتكاملها السلس مع LangChain و LlamaIndex.

import chromadb

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my-docs")

# إضافة الوثائق مع التضمين التلقائي
collection.add(
    documents=["محتوى الوثيقة هنا", "وثيقة أخرى"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# استعلام
results = collection.query(
    query_texts=["استعلام البحث الدلالي"],
    n_results=5
)

المزايا:

• واجهة بسيطة للغاية
• دعم تضمين مدمج
• تعمل مدمجة (في الذاكرة) أو عميل-خادم
• دمج أولي مع LangChain/LlamaIndex

العيوب:

• قيود في التوسع لقواعد بيانات كبيرة جدًا
• عدد أقل من الميزات المؤسسية
• يمكن أن تكون استمرارية المضمنة صعبة في الوضع المدمج

الأفضل لـ: البرمجة المبدئية، المشاريع الصغيرة إلى المتوسطة، والفرق التي تفضل Python.

Weaviate — بطل البحث الهجين

Weaviate تجمع بين البحث بناءً على المتجهات مع البحث بالكلمات المفتاحية (BM25) وتقدم واجهة GraphQL. وهي ممتازة في السيناريوهات التي تحسّن جودة الاسترجاع عبر البحث الهجين.

import weaviate

client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

# إنشاء نموذج مع مُحدد المتجه
client.schema.create_class({
    "class": "Document",
    "vectorizer": "text2vec-openai",
    "properties": [{"name": "content", "dataType": ["text"]}]
})

# البحث الهجين (متجه + كلمة مفتاحية)
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="架構 RAG", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

المزايا:

• البحث الهجين الأصلي (العامل “alpha” يوازن بين المتجه والكلمة المفتاحية)
• وحدات مُحددة للمتجه مدمجة
• لغة استعلام GraphQL
• دعم متعدد المستخدمين

العيوب:

• تعقيد تشغيلي أعلى
• منحنى تعلم أعمق
• موارد مكلفة

الأفضل لـ: التطبيقات الإنتاجية التي تحتاج إلى البحث الهجين وواجهات GraphQL.

Milvus — التوسع المؤسسي

Milvus مصمم للبحث بالتشابه بين المتجهات على مقياس مليار. وهو الخيار المثالي للنشر المؤسسي الذي يحتاج إلى مقياس هائل.

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# تعريف النموذج
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1536)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection("documents", schema)

# إدراج واستعلام
collection.insert([[1, 2, 3], [embedding1, embedding2, embedding3]])
collection.search(
    data=[query_embedding],
    anns_field="embedding",
    param={"metric_type": "COSINE", "params": {"nprobe": 10}},
    limit=5
)

المزايا:

• مثبت على مقياس مليار المتجهات
• أنواع متعددة من الفهرسة (IVF، HNSW، DiskANN)
• دعم تسريع GPU
• مجتمع مؤسسي نشط (Zilliz Cloud)

العيوب:

• نشر معقد (يتطلب etcd، MinIO)
• مفرط لمشاريع صغيرة
• تحميل تشغيلي أعلى

الأفضل لـ: النشر المؤسسي الكبيرة والفرق التي لديها القدرة على DevOps.

Qdrant — الأداء مع التصفية

Qdrant مكتوبة بلغة Rust، مما يوفر أداءً ممتازًا وقدرة تصفية غنية. وهي تزداد شعبية في RAG الإنتاجي.

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStruct

client = QdrantClient("localhost", port=6333)

# إنشاء المجموعة
client.create_collection(
    collection_name="documents",
    vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE)
)

# إدراج مع حمولة غنية
client.upsert(
    collection_name="documents",
    points=[
        PointStruct(id=1, vector=embedding, payload={"category": "tech", "date": "2024-01"})
    ]
)

# البحث مع تصفية معقدة
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "category", "match": {"value": "tech"}}]},
    limit=5
)

المزايا:

• أداء استعلام ممتاز (Rust)
• تصفية غنية مع شروط متشابكة
• كمّية للذاكرة
• توازن جيد بين الميزات والبساطة

العيوب:

• نظام أصغر من Pinecone/Weaviate
• عرض السحابة أحدث

الأفضل لـ: الفرق التي تحتاج إلى أداء عالي مع متطلبات تصفية معقدة.

FAISS — خيل البحث في الأبحاث

FAISS (Facebook AI Similarity Search) هي مكتبة، وليس قاعدة بيانات. وهي الأساس الذي تبني عليه العديد من قواعد بيانات المتجهات.

import faiss
import numpy as np

# إنشاء الفهرس
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # التشابه عبر المنتج الداخلي

# إضافة المتجهات
vectors = np.array(embeddings).astype('float32')
index.add(vectors)

# البحث
D, I = index.search(query_embedding.reshape(1, -1), k=5)

المزايا:

• بحث سريع جدًا في الذاكرة
• أنواع متعددة من الفهرسة (Flat، IVF، HNSW، PQ)
• دعم GPU
• لا توجد مساحة للشبكة

العيوب:

• لا توجد استمرارية (يجب حفظ/تحميل يدويًا)
• لا توجد تصفية بيانات وصفية
• لا توجد CRUD (إعادة بناء الفهرس للتحديثات)
• فقط عقد واحد

الأفضل لـ: الأبحاث، البرمجة المبدئية، والسيناريوهات التي تناسب المتجهات في الذاكرة.

pgvector — المدمج مع PostgreSQL

pgvector تضيف بحث التشابه بين المتجهات إلى PostgreSQL. استخدم بنية تحتية PostgreSQL الحالية الخاصة بك للمتجهات.

هل يمكنني استخدام قاعدة بيانات تقليدية مثل PostgreSQL للبحث عن المتجهات؟ بالتأكيد — تجعل pgvector ذلك ممكنًا وممارسًا.

-- تفعيل التمديد
CREATE EXTENSION vector;

-- إنشاء جدول مع عمود المتجه
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- إنشاء فهرس HNSW
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- البحث عن التشابه
SELECT id, content, embedding <=> '[0.1, 0.2, ...]' AS distance
FROM documents
WHERE category = 'tech'
ORDER BY distance
LIMIT 5;

المزايا:

• استخدام مهارات/بنية تحتية PostgreSQL الحالية
• معاملات ACID مع المتجهات
• الجمع بين الاستعلامات العلائقية والبحث عن المتجهات
• لا يوجد قاعدة بيانات جديدة للتشغيل

العيوب:

• حد أقصى للإنتاج مقارنة بقواعد البيانات المتخصصة
• محدودة لبيئة PostgreSQL
• يمكن أن تكون إنشاء الفهرس بطيئًا

الأفضل لـ: الفرق التي تستخدم بالفعل PostgreSQL وتريد المتجهات دون بنية تحتية جديدة.

اختيار خزن المتجهات المناسب

الإطار القرار

ابدأ بطرح هذه الأسئلة:

1. ما هو حجمك؟

   • < 100K متجه → Chroma، pgvector، FAISS
   • 100K - 10M متجه → Qdrant، Weaviate، Pinecone

   • 10M متجه → Milvus، Pinecone، Qdrant

2. هل تفضل المُدارة أو المضيف الذاتي؟

   • المُدارة → Pinecone، Zilliz (Milvus)، Weaviate Cloud
   • المضيف الذاتي → Qdrant، Milvus، Chroma، Weaviate

3. هل تحتاج إلى بحث هجين؟

   • نعم → Weaviate، Elasticsearch
   • لا → أي خيار يعمل

4. ما تعقيد التصفية لديك؟

   • بسيط → Chroma، Pinecone
   • تصفية معقدة متشابكة → Qdrant، Weaviate

5. ما الفرق بين FAISS وقواعد بيانات المتجهات المتخصصة؟ إذا كنت بحاجة إلى استمرارية، أو البحث الموزع، أو الميزات الإنتاجية — اختر قاعدة بيانات. FAISS مثالية للسيناريوهات المدمجة في الأبحاث.

أنماط RAG الشائعة

للأنظمة الإنتاجية، اعتبر الأنواع المتقدمة من RAG مثل LongRAG لسياقات موسعة، Self-RAG مع قدرات التفكير الذاتي، أو GraphRAG باستخدام الرسوم البيانية لاستراتيجيات استرجاع أكثر تعقيدًا.

النمط 1: RAG البسيط مع Chroma

الوثائق → التضمينات → Chroma → LangChain → LLM

الأفضل للمشاريع المبدئية والเครื่อง داخلية.

النمط 2: RAG الإنتاجي مع Qdrant

الوثائق → التضمينات → Qdrant (المضيف الذاتي)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

الأفضل للنشر الإنتاجي ذي التكلفة المعتدلة.

النمط 3: RAG المؤسسي مع Pinecone

الوثائق → التضمينات → Pinecone (المُدارة)
                           ↓
                      تطبيقك → LLM

الأفضل للفرق التي تفضل الموثوقية على التكلفة.

عند دمج LLMs في أنبوب RAG الخاص بك، يمكن لـ تقنيات الإخراج المُهيكلة مع Ollama و Qwen3 أن تساعد في ضمان استجابات متسقة وقابلة للتحليل من نموذجك اللغوي، مما يجعل من الأسهل استخراج ومعالجة المعلومات المسترجعة.

مقاييس الأداء

تختلف الأداء الفعلي حسب البيانات، الاستفسارات، والعتاد. ملاحظات عامة:

ملاحظة: يشمل وقت Pinecone التأخير الشبكي؛ الآخرين محليين.

اعتبارات الهجرة

كيف أختار بين Chroma و Weaviate لمشروع RAG الخاص بي؟ فكّر أيضًا في مسار الهجرة:

• Chroma → الإنتاج: تصدير التضمينات، إعادة استيراد إلى Qdrant/Pinecone
• pgvector → متخصص: استخدم COPY للتصدير، تحويل، وتحميل
• FAISS → قاعدة بيانات: حفظ الفهرس، تحميل المتجهات إلى قاعدة البيانات المستهدفة

تُبسط معظم الإطارات (مثل LangChain، LlamaIndex) خزن المتجهات، مما يجعل الهجرة أسهل على مستوى التطبيق.

مقارنة التكاليف

الخيارات المُدارة (شهريًا، 1M متجه، 10K استفسارات/يوم):

• Pinecone Serverless: ~$50-100
• Pinecone Standard: ~$70-150
• Weaviate Cloud: ~$25-100
• Zilliz Cloud: ~$50-200

المضيف الذاتي (تكاليف البنية التحتية):

• جهاز VM صغير (4 جيجا بايت ذاكرة): $20-40/شهر
• جهاز VM متوسط (16 جيجا بايت ذاكرة): $80-150/شهر
• مجموعة Kubernetes: $200+/شهر

روابط مفيدة

• وثائق Pinecone
• GitHub Chroma
• وثائق Weaviate
• وثائق Milvus
• وثائق Qdrant
• ويكي FAISS
• GitHub pgvector
• خزن المتجهات في LangChain
• دليل خزن المتجهات في LlamaIndex
• الإخراج المُهيكل مع LLMs: Ollama، Qwen3 في Python أو Go
• RAG المتقدم: LongRAG، Self-RAG و GraphRAG مفسّرة
• إعادة الترتيب مع نماذج التضمين
• نماذج التضمين والتصنيف المجدول لـ Qwen3 على Ollama: الأداء المتقدم
• التضمينات متعددة الوسائط: ربط وسائل الذكاء الاصطناعي