वेक्टर स्टोर के लिए आरएजी तुलना

सही वेक्टर स्टोर का चयन आपकी RAG एप्लिकेशन के प्रदर्शन, लागत, और स्केलेबिलिटी को बना या बिगाड़ सकता है। यह व्यापक तुलना 2024-2025 के सबसे लोकप्रिय विकल्पों को कवर करती है।

वेक्टर स्टोर क्या है और RAG को क्यों इसकी आवश्यकता है

एक वेक्टर स्टोर एक विशेष डेटाबेस है जो उच्च-आयामी एम्बेडिंग वेक्टरों को स्टोर और क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम में, वेक्टर स्टोर ज्ञान के बैकबोन के रूप में कार्य करते हैं—वे सैमांटिक समानता खोज को सक्षम बनाते हैं जो संदर्भ-संबंधित दस्तावेज़ रिट्रीवल को शक्ति प्रदान करता है।

जब आप एक RAG पाइपलाइन बनाते हैं, तो दस्तावेज़ों को OpenAI के text-embedding-3-small जैसे मॉडल्स या ओपन-सोर्स विकल्पों जैसे BGE और E5 द्वारा एम्बेडिंग्स (घन संख्यात्मक वेक्टर) में परिवर्तित किए जाते हैं। स्टेट-ऑफ-द-आर्ट मल्टीलिंग्वल प्रदर्शन के लिए, Qwen3 एम्बेडिंग और रीरैंकर मॉडल्स Ollama के साथ स्थानीय डिप्लॉयमेंट के लिए उत्कृष्ट इंटीग्रेशन प्रदान करते हैं। मल्टीलिंग्वल और मल्टीमोडल एप्लिकेशन्स के लिए, क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स अलग-अलग डेटा प्रकारों (टेक्स्ट, इमेजेज, ऑडियो) को एकीकृत प्रतिनिधित्व स्पेस में जोड़ सकते हैं। ये एम्बेडिंग्स सैमांटिक अर्थ को कैप्चर करते हैं, जिससे आप अर्थ के आधार पर दस्तावेज़ों को खोज सकते हैं, न कि केवल सही कीवर्ड मैचों के आधार पर।

वेक्टर स्टोर निम्नलिखित कार्यों का प्रबंधन करता है:

• लाखों से अरबों वेक्टरों का स्टोरेज
• तेज़ एप्रोक्सिमेट नियरस्ट नेइबर (ANN) खोज के लिए इंडेक्सिंग
• खोज की सीमा को संकुचित करने के लिए मेटाडेटा द्वारा फ़िल्टरिंग
• ज्ञान बेस को बनाए रखने के लिए CRUD ऑपरेशन्स

दस्तावेज़ों को रिट्रीव करने के बाद, एम्बेडिंग मॉडल्स के साथ रीरैंकिंग अधिक उन्नत समानता मापों का उपयोग करके उम्मीदवारों को पुनः स्कोर करके रिट्रीवल गुणवत्ता को और बेहतर बना सकता है।

त्वरित तुलना तालिका

विस्तृत वेक्टर स्टोर ब्रेकडाउन

Pinecone — द मैनेज्ड लीडर

Pinecone एक पूर्ण रूप से मैनेज्ड वेक्टर डेटाबेस है जो विशेष रूप से मशीन लर्निंग एप्लिकेशन्स के लिए बनाया गया है।

from pinecone import Pinecone

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

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

# Query with metadata filtering
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

प्रोस:

• जीरो इन्फ्रास्ट्रक्चर मैनेजमेंट
• उत्कृष्ट डॉक्युमेंटेशन और SDK समर्थन
• सर्वरलेस टियर के साथ पे-पर-क्वेरी प्राइसिंग
• तेज़ क्वेरी लेटेंसी (~50ms P99)

कॉन्स:

• क्लाउड-ओनली (नो सेल्फ-होस्टिंग)
• लागत उपयोग के साथ बढ़ती है
• वेंडर लॉक-इन के चिंताएं

बेस्ट फॉर: टीम्स जो स्पीड-टू-प्रोडक्शन और ऑपरेशनल सिम्प्लिसिटी को प्राथमिकता देती हैं।

Chroma — द डेवलपर फेवरेट

Chroma खुद को “AI-native ओपन-सोर्स एम्बेडिंग डेटाबेस” के रूप में प्रस्तुत करता है। यह अपने सरलता और LangChain और LlamaIndex के साथ सीधे इंटीग्रेशन के लिए प्रिय है।

import chromadb

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

# Add documents with auto-embedding
collection.add(
    documents=["Doc content here", "Another doc"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# Query
results = collection.query(
    query_texts=["semantic search query"],
    n_results=5
)

प्रोस:

• डेड सिंपल API
• बिल्ट-इन एम्बेडिंग समर्थन
• इम्बेडेड (इन-मेमोरी) या क्लाइंट-सर्वर के रूप में कार्य करता है
• फर्स्ट-क्लास LangChain/LlamaIndex इंटीग्रेशन

कॉन्स:

• बहुत बड़े डेटासेट्स के लिए सीमित स्केलेबिलिटी
• कम एंटरप्राइज फीचर्स
• इम्बेडेड मोड में पर्सिस्टेंस tricky हो सकता है

बेस्ट फॉर: प्रोटोटाइपिंग, मध्यम-आकार के प्रोजेक्ट्स, और Python-first टीम्स।

Weaviate — हाइब्रिड सर्च चैंपियन

Weaviate वेक्टर सर्च को कीवर्ड (BM25) सर्च के साथ मिलाता है और एक GraphQL API प्रदान करता है। यह उन स्थितियों के लिए उत्कृष्ट है जहां हाइब्रिड सर्च रिट्रीवल गुणवत्ता को बेहतर बनाता है।

import weaviate

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

# Create schema with vectorizer
client.schema.create_class({
    "class": "Document",
    "vectorizer": "text2vec-openai",
    "properties": [{"name": "content", "dataType": ["text"]}]
})

# Hybrid search (vector + keyword)
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="RAG architecture", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

प्रोस:

• नेटिव हाइब्रिड सर्च (अल्फा पैरामीटर वेक्टर/कीवर्ड को बैलेंस करता है)
• बिल्ट-इन वेक्टराइजेशन मॉड्यूल्स
• GraphQL क्वेरी लैंग्वेज
• मल्टी-टेनेन्सी समर्थन

कॉन्स:

• उच्च ऑपरेशनल कॉम्प्लेक्सिटी
• स्टीपर लर्निंग कर्व
• रिसोर्स-इंटेंसिव

बेस्ट फॉर: प्रोडक्शन एप्लिकेशन्स जो हाइब्रिड सर्च और GraphQL APIs की आवश्यकता करते हैं।

Milvus — एंटरप्राइज स्केल

Milvus अरबों-स्केल वेक्टर समानता खोज के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बड़े पैमाने पर डिप्लॉयमेंट्स के लिए गोटू चॉइस है।

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

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

# Define schema
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)

# Insert and search
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
)

प्रोस:

• अरबों-वेक्टर स्केल पर साबित
• कई इंडेक्स प्रकार (IVF, HNSW, DiskANN)
• GPU एक्सेलरेशन समर्थन
• सक्रिय एंटरप्राइज समुदाय (Zilliz Cloud)

कॉन्स:

• जटिल डिप्लॉयमेंट (etcd, MinIO की आवश्यकता)
• छोटे प्रोजेक्ट्स के लिए ओवरकिल
• उच्च ऑपरेशनल ओवरहेड

बेस्ट फॉर: बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट्स और DevOps क्षमता वाली टीम्स।

Qdrant — प्रदर्शन मिलता है फ़िल्टरिंग के साथ

Qdrant Rust में लिखा गया है, जो उत्कृष्ट प्रदर्शन और समृद्ध मेटाडेटा फ़िल्टरिंग क्षमताओं प्रदान करता है। यह प्रोडक्शन RAG के लिए increasingly लोकप्रिय हो रहा है।

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

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

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

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

# Search with complex filtering
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "category", "match": {"value": "tech"}}]},
    limit=5
)

प्रोस:

• उत्कृष्ट क्वेरी प्रदर्शन (Rust)
• नेटेड कंडीशन्स के साथ समृद्ध फ़िल्टरिंग
• मेमोरी कुशलता के लिए क्वांटाइजेशन
• फीचर्स और सिम्प्लिसिटी का अच्छा बैलेंस

कॉन्स:

• Pinecone/Weaviate के मुकाबले छोटा इकोसिस्टम
• क्लाउड ऑफरिंग नया है

बेस्ट फॉर: टीम्स जो उच्च प्रदर्शन और जटिल फ़िल्टरिंग आवश्यकताओं की आवश्यकता है।

FAISS — द रिसर्च वर्कहॉर्स

FAISS (Facebook AI Similarity Search) एक लाइब्रेरी है, न कि एक डेटाबेस। यह वह फाउंडेशन है जिस पर कई वेक्टर DB बनाए जाते हैं।

import faiss
import numpy as np

# Create index
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # Inner product similarity

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

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

प्रोस:

• ब्लेजिंग फास्ट इन-मेमोरी सर्च
• कई इंडेक्स प्रकार (Flat, IVF, HNSW, PQ)
• GPU समर्थन
• नो नेटवर्क ओवरहेड

कॉन्स:

• नो पर्सिस्टेंस (मैन्युअल रूप से सेव/लोड करने की आवश्यकता)
• नो मेटाडेटा फ़िल्टरिंग
• नो CRUD (अपडेट्स के लिए इंडेक्स रीबिल्ड करें)
• सिंगल-नोड ओनली

बेस्ट फॉर: रिसर्च, प्रोटोटाइपिंग, और वेक्टर मेमोरी में फिट होने वाले सीनारियो।

pgvector — PostgreSQL नेटिव

pgvector PostgreSQL में वेक्टर समानता खोज जोड़ता है। अपने मौजूदा Postgres इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग वेक्टरों के लिए करें।

क्या मैं वेक्टर सर्च के लिए एक पारंपरिक डेटाबेस जैसे PostgreSQL का उपयोग कर सकता हूँ? बिल्कुल—pgvector इसे संभव और प्रैक्टिकल बनाता है।

-- Enable extension
CREATE EXTENSION vector;

-- Create table with vector column
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- Create HNSW index
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

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

प्रोस:

• मौजूदा PostgreSQL कौशल/इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करें
• वेक्टरों के साथ ACID ट्रांजैक्शन्स
• रिलेशनल क्वेरीज को वेक्टर सर्च के साथ मिलाएं
• नया डेटाबेस ऑपरेट करने की आवश्यकता नहीं

कॉन्स:

• विशेष डेटाबेस के मुकाबले प्रदर्शन सीमा
• PostgreSQL इकोसिस्टम तक सीमित
• इंडेक्स बिल्डिंग धीमी हो सकती है

बेस्ट फॉर: वे टीम्स जो PostgreSQL पर हैं और नए इन्फ्रास्ट्रक्चर के बिना वेक्टर चाहते हैं।

सही वेक्टर स्टोर का चयन

निर्णय ढांचा

इन प्रश्नों से शुरू करें:

1. आपकी स्केल क्या है?

   • < 100K वेक्टर → Chroma, pgvector, FAISS
   • 100K - 10M वेक्टर → Qdrant, Weaviate, Pinecone

   • 10M वेक्टर → Milvus, Pinecone, Qdrant

2. स्व-होस्टेड या मैनेज्ड?

   • मैनेज्ड → Pinecone, Zilliz (Milvus), Weaviate Cloud
   • स्व-होस्टेड → Qdrant, Milvus, Chroma, Weaviate

3. क्या आपको हाइब्रिड सर्च की आवश्यकता है?

   • हाँ → Weaviate, Elasticsearch
   • नहीं → कोई भी विकल्प काम करता है

4. आपकी फिल्टरिंग की जटिलता क्या है?

   • सरल → Chroma, Pinecone
   • जटिल नैस्टेड फिल्टर → Qdrant, Weaviate

5. FAISS और डेडिकेटेड वेक्टर डेटाबेस के बीच अंतर क्या है? अगर आपको पर्सिस्टेंस, डिस्ट्रिब्यूटेड सर्च, या प्रोडक्शन फीचर्स की आवश्यकता है—तो एक डेटाबेस चुनें। FAISS एम्बेडेड रिसर्च सीनारियो के लिए आदर्श है।

सामान्य RAG आर्किटेक्चर पैटर्न

प्रोडक्शन सिस्टम के लिए, उन्नत RAG वैरिएंट्स जैसे LongRAG के लिए विस्तृत संदर्भ, Self-RAG के साथ स्व-प्रतिबिंब क्षमता, या GraphRAG के उपयोग के लिए ज्ञान ग्राफ्स के साथ अधिक जटिल रिट्रीवल रणनीतियों पर विचार करें।

पैटर्न 1: सरल RAG के साथ Chroma

डॉक्यूमेंट्स → एम्बेडिंग्स → Chroma → LangChain → LLM

MVPs और इंटरनल टूल्स के लिए सबसे अच्छा है।

पैटर्न 2: प्रोडक्शन RAG के साथ Qdrant

डॉक्यूमेंट्स → एम्बेडिंग्स → Qdrant (स्व-होस्टेड)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

कोस्ट-कन्साइंस प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट्स के लिए सबसे अच्छा है।

पैटर्न 3: एंटरप्राइज RAG के साथ Pinecone

डॉक्यूमेंट्स → एम्बेडिंग्स → Pinecone (मैनेज्ड)
                           ↓
                      आपका एप्लिकेशन → LLM

रिलायबिलिटी को कोस्ट पर प्राथमिकता देने वाले टीमों के लिए सबसे अच्छा है।

जब आप अपने RAG पाइपलाइन में LLMs को इंटीग्रेट करते हैं, तो संरचित आउटपुट तकनीकों के साथ Ollama और Qwen3 का उपयोग करके सुनिश्चित करें कि आपके भाषा मॉडल से सुसंगत, पार्स करने योग्य प्रतिक्रियाएं मिलें, जिससे प्राप्त जानकारी को निकालना और प्रोसेस करना आसान हो।

प्रदर्शन बेंचमार्क्स

रियल-वर्ल्ड प्रदर्शन डेटासेट, क्वेरीज, और हार्डवेयर पर निर्भर करता है। सामान्य पर्यवेक्षण:

नोट: Pinecone लेटेंसी में नेटवर्क ओवरहेड शामिल है; अन्य स्थानीय हैं।

माइग्रेशन विचार

मैं अपने RAG प्रोजेक्ट के लिए Chroma और Weaviate के बीच कैसे चुनूं? अपने माइग्रेशन पथ पर भी विचार करें:

• Chroma → प्रोडक्शन: एम्बेडिंग्स एक्सपोर्ट करें, फिर Qdrant/Pinecone में री-इम्पोर्ट करें
• pgvector → विशेषीकृत: COPY का उपयोग करके एक्सपोर्ट करें, ट्रांसफॉर्म करें, और लोड करें
• FAISS → डेटाबेस: इंडेक्स सेव करें, और टारगेट DB में वेक्टर लोड करें

अधिकांश फ्रेमवर्क (LangChain, LlamaIndex) वेक्टर स्टोर को एब्स्ट्रैक्ट करते हैं, जिससे एप्लिकेशन लेयर पर माइग्रेशन आसान हो जाता है।

लागत तुलना

मैनेज्ड विकल्प (मासिक, 1M वेक्टर, 10K क्वेरी/दिन):

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

स्व-होस्टेड (इन्फ्रास्ट्रक्चर लागत):

• छोटा VM (4GB RAM): $20-40/माह
• मध्यम VM (16GB RAM): $80-150/माह
• क्यूबर्नेट्स क्लस्टर: $200+/माह

उपयोगी लिंक्स

• Pinecone डॉक्युमेंटेशन
• Chroma GitHub
• Weaviate डॉक्स
• Milvus डॉक्युमेंटेशन
• Qdrant डॉक्युमेंटेशन
• FAISS विकी
• pgvector GitHub
• LangChain Vector Stores
• LlamaIndex Vector Store Guide
• LLMs के साथ संरचित आउटपुट: Ollama, Qwen3 & Python या Go
• उन्नत RAG: LongRAG, Self-RAG और GraphRAG समझाया
• एम्बेडिंग मॉडल के साथ रीरैंकिंग
• Ollama पर Qwen3 एम्बेडिंग & रीरैंकर मॉडल: स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन
• क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स: AI मॉडलिटीज को जोड़ना