Perbandingan Penyimpanan Vektor untuk RAG

Memilih penyimpanan vektor yang tepat dapat menentukan keberhasilan, biaya, dan skalabilitas aplikasi RAG Anda. Perbandingan menyeluruh ini mencakup opsi paling populer pada 2024-2025.

Apa itu Penyimpanan Vektor dan Mengapa RAG Membutuhkannya

Penyimpanan vektor adalah basis data khusus yang dirancang untuk menyimpan dan menginterogasi vektor embedding berdimensi tinggi. Dalam sistem Retrieval Augmented Generation (RAG), penyimpanan vektor berfungsi sebagai tulang punggung pengetahuan—mereka memungkinkan pencarian kesamaan semantik yang memungkinkan pengambilan dokumen yang relevan secara kontekstual.

Ketika Anda membangun pipeline RAG, dokumen dikonversi menjadi embedding (vektor numerik padat) oleh model seperti text-embedding-3-small milik OpenAI atau alternatif open-source seperti BGE dan E5. Untuk kinerja multibahasa terbaik, model embedding dan reranker Qwen3 menawarkan integrasi yang sangat baik dengan Ollama untuk deployment lokal. Untuk aplikasi multibahasa dan multimodal, embedding lintas modal dapat menghubungkan jenis data berbeda (teks, gambar, audio) ke dalam ruang representasi yang terpadu. Embedding ini menangkap makna semantik, memungkinkan Anda menemukan dokumen berdasarkan makna, bukan hanya kecocokan kata kunci yang tepat.

Penyimpanan vektor menangani:

• Penyimpanan jutaan hingga miliaran vektor
• Pengindeksan untuk pencarian pendekatan terdekat (ANN) yang cepat
• Penyaringan berdasarkan metadata untuk menyempitkan cakupan pencarian
• Operasi CRUD untuk mempertahankan basis pengetahuan Anda

Setelah menemukan dokumen yang relevan, reranking dengan model embedding dapat meningkatkan kualitas pengambilan ulang dengan memperhitungkan kembali kandidat menggunakan ukuran kesamaan yang lebih canggih.

Tabel Perbandingan Cepat

Analisis Mendetail Penyimpanan Vektor

Pinecone — Pemimpin yang Dikelola

Pinecone adalah basis data vektor yang dikelola penuh yang dibangun khusus untuk aplikasi pembelajaran mesin.

from pinecone import Pinecone

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

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

# Mencari dengan penyaringan metadata
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

Kelebihan:

• Tidak ada manajemen infrastruktur
• Dokumentasi dan dukungan SDK yang luar biasa
• Tier tanpa server dengan harga berdasarkan per-query
• Latensi kueri yang cepat (~50ms P99)

Kekurangan:

• Hanya cloud (tidak bisa self-hosting)
• Biaya meningkat seiring penggunaan
• Kekhawatiran tentang keterikatan vendor

Terbaik untuk: Tim yang memprioritaskan kecepatan produksi dan kesederhanaan operasional.

Chroma — Favorit Pengembang

Chroma memposisikan dirinya sebagai “basis data embedding open-source native AI.” Ia sangat disukai karena kesederhanaannya dan integrasi yang mulus dengan LangChain dan LlamaIndex.

import chromadb

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

# Menambahkan dokumen dengan embedding otomatis
collection.add(
    documents=["Isi dokumen di sini", "Dokumen lain"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# Mencari
results = collection.query(
    query_texts=["query pencarian semantik"],
    n_results=5
)

Kelebihan:

• API yang sangat sederhana
• Dukungan embedding bawaan
• Bekerja tersemat (di memori) atau klien-server
• Integrasi kelas satu dengan LangChain/LlamaIndex

Kekurangan:

• Skalabilitas terbatas untuk dataset besar
• Fitur perusahaan lebih sedikit
• Persistensi bisa rumit dalam mode tersemat

Terbaik untuk: Prototyping, proyek kecil-ke sedang, dan tim yang berbasis Python.

Weaviate — Pemenang Pencarian Hibrida

Weaviate menggabungkan pencarian vektor dengan pencarian kata kunci (BM25) dan menawarkan API GraphQL. Ini sangat baik untuk skenario di mana pencarian hibrida meningkatkan kualitas pengambilan.

import weaviate

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

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

# Pencarian hibrida (vektor + kata kunci)
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="Arsitektur RAG", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

Kelebihan:

• Pencarian hibrida bawaan (parameter alpha menyeimbangkan vektor/kata kunci)
• Modul vectorization bawaan
• Bahasa query GraphQL
• Dukungan multi-tenan

Kekurangan:

• Kompleksitas operasional yang lebih tinggi
• Kurva pembelajaran yang lebih curam
• Sumber daya yang intensif

Terbaik untuk: Aplikasi produksi yang membutuhkan pencarian hibrida dan API GraphQL.

Milvus — Skala Perusahaan

Milvus dirancang untuk pencarian kesamaan vektor skala miliar. Ini adalah pilihan utama untuk deployment perusahaan yang membutuhkan skala besar.

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

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

# Mendefinisikan skema
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)

# Memasukkan dan mencari
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
)

Kelebihan:

• Terbukti pada skala miliar vektor
• Banyak jenis indeks (IVF, HNSW, DiskANN)
• Dukungan akselerasi GPU
• Komunitas perusahaan aktif (Zilliz Cloud)

Kekurangan:

• Deployment kompleks (memerlukan etcd, MinIO)
• Terlalu berlebihan untuk proyek kecil
• Beban operasional yang lebih tinggi

Terbaik untuk: Deployment skala besar perusahaan dan tim dengan kapasitas DevOps.

Qdrant — Kinerja dan Penyaringan

Qdrant ditulis dalam Rust, menawarkan kinerja yang luar biasa dan kemampuan penyaringan metadata yang kaya. Ini semakin populer untuk RAG produksi.

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

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

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

# Menambahkan dengan payload kaya
client.upsert(
    collection_name="documents",
    points=[
        PointStruct(id=1, vector=embedding, payload={"kategori": "teknologi", "tanggal": "2024-01"})
    ]
)

# Mencari dengan penyaringan kompleks
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "kategori", "match": {"value": "teknologi"}}]},
    limit=5
)

Kelebihan:

• Kinerja kueri yang luar biasa (Rust)
• Penyaringan kaya dengan kondisi bersarang
• Kuantisasi untuk efisiensi memori
• Keseimbangan yang baik antara fitur dan kesederhanaan

Kekurangan:

• Ekosistem lebih kecil dibanding Pinecone/Weaviate
• Penawaran cloud lebih baru

Terbaik untuk: Tim yang membutuhkan kinerja tinggi dengan persyaratan penyaringan kompleks.

FAISS — Kuda Penggembala Riset

FAISS (Facebook AI Similarity Search) adalah perpustakaan, bukan database. Ini adalah fondasi banyak database vektor yang dibangun.

import faiss
import numpy as np

# Membuat indeks
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # Kesamaan produk dalam

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

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

Kelebihan:

• Pencarian dalam memori yang sangat cepat
• Banyak jenis indeks (Flat, IVF, HNSW, PQ)
• Dukungan GPU
• Tidak ada overhead jaringan

Kekurangan:

• Tidak ada persistensi (perlu menyimpan/memuat secara manual)
• Tidak ada penyaringan metadata
• Tidak ada CRUD (perlu membangun ulang indeks untuk pembaruan)
• Hanya satu node

Terbaik untuk: Riset, prototyping, dan skenario di mana vektor cocok di dalam memori.

pgvector — Native PostgreSQL

pgvector menambahkan pencarian kesamaan vektor ke PostgreSQL. Gunakan infrastruktur PostgreSQL yang sudah ada untuk vektor.

Apakah saya bisa menggunakan database tradisional seperti PostgreSQL untuk pencarian vektor? Tentu—pgvector membuat ini mungkin dan praktis.

-- Aktifkan ekstensi
CREATE EXTENSION vector;

-- Buat tabel dengan kolom vektor
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- Buat indeks HNSW
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- Pencarian kesamaan
SELECT id, content, embedding <=> '[0.1, 0.2, ...]' AS distance
FROM documents
WHERE kategori = 'teknologi'
ORDER BY distance
LIMIT 5;

Kelebihan:

• Gunakan keterampilan/infrastruktur PostgreSQL yang sudah ada
• Transaksi ACID dengan vektor
• Gabungkan query relasional dengan pencarian vektor
• Tidak ada database baru yang harus dioperasikan

Kekurangan:

• Batas kinerja dibandingkan database khusus
• Terbatas pada ekosistem PostgreSQL
• Pembuatan indeks bisa lambat

Terbaik untuk: Tim yang sudah menggunakan PostgreSQL dan ingin vektor tanpa infrastruktur baru.

Memilih Penyimpanan Vektor yang Tepat

Kerangka Keputusan

Mulailah dengan pertanyaan-pertanyaan ini:

1. Apa skala Anda?

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

   • 10M vektor → Milvus, Pinecone, Qdrant

2. Self-hosted atau dikelola?

   • Dikelola → Pinecone, Zilliz (Milvus), Weaviate Cloud
   • Self-hosted → Qdrant, Milvus, Chroma, Weaviate

3. Apakah Anda membutuhkan pencarian hibrida?

   • Ya → Weaviate, Elasticsearch
   • Tidak → Semua opsi bisa digunakan

4. Apa tingkat kompleksitas penyaringan Anda?

   • Sederhana → Chroma, Pinecone
   • Penyaringan bersarang kompleks → Qdrant, Weaviate

5. Apa perbedaan antara FAISS dan database vektor khusus? Jika Anda membutuhkan persistensi, pencarian terdistribusi, atau fitur produksi—pilih database. FAISS ideal untuk skenario riset tersemat.

Pola Arsitektur RAG Umum

Untuk sistem produksi, pertimbangkan varian RAG lanjutan seperti LongRAG untuk konteks yang lebih panjang, Self-RAG dengan kemampuan refleksi diri, atau GraphRAG menggunakan graf pengetahuan untuk strategi pengambilan yang lebih canggih.

Pola 1: RAG Sederhana dengan Chroma

Dokumen → Embedding → Chroma → LangChain → LLM

Terbaik untuk MVP dan alat internal.

Pola 2: RAG Produksi dengan Qdrant

Dokumen → Embedding → Qdrant (self-hosted)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

Terbaik untuk deployment produksi yang hemat biaya.

Pola 3: RAG Perusahaan dengan Pinecone

Dokumen → Embedding → Pinecone (dikelola)
                           ↓
                      Aplikasi Anda → LLM

Terbaik untuk tim yang memprioritaskan keandalan dibandingkan biaya.

Ketika mengintegrasikan LLM ke dalam pipeline RAG Anda, teknik output terstruktur dengan Ollama dan Qwen3 dapat membantu memastikan respons konsisten dan dapat diparse dari model bahasa Anda, memudahkan ekstraksi dan pemrosesan informasi yang diambil.

Benchmark Kinerja

Kinerja dunia nyata bervariasi tergantung dataset, kueri, dan perangkat keras. Observasi umum:

Catatan: Latensi Pinecone mencakup overhead jaringan; yang lainnya adalah lokal.

Pertimbangan Migrasi

Bagaimana saya memilih antara Chroma dan Weaviate untuk proyek RAG saya? Pertimbangkan jalur migrasi Anda juga:

• Chroma → Produksi: Ekspor embedding, impor ulang ke Qdrant/Pinecone
• pgvector → Spesialisasi: Gunakan COPY untuk ekspor, transformasi, dan muat ulang
• FAISS → Database: Simpan indeks, muat vektor ke database target

Sebagian besar framework (LangChain, LlamaIndex) mengabstraksi penyimpanan vektor, membuat migrasi lebih mudah di lapisan aplikasi.

Perbandingan Biaya

Opsi Dikelola (bulanan, 1 juta vektor, 10.000 kueri/hari):

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

Self-Hosted (biaya infrastruktur):

• VM kecil (4 GB RAM): $20-40/bulan
• VM sedang (16 GB RAM): $80-150/bulan
• Cluster Kubernetes: $200+/bulan

Tautan Berguna

• Dokumentasi Pinecone
• GitHub Chroma
• Dokumentasi Weaviate
• Dokumentasi Milvus
• Dokumentasi Qdrant
• Wiki FAISS
• GitHub pgvector
• Penyimpanan Vektor LangChain
• Panduan Penyimpanan Vektor LlamaIndex
• LLM dengan Output Terstruktur: Ollama, Qwen3 & Python atau Go
• RAG Lanjutan: LongRAG, Self-RAG, dan GraphRAG Dijelaskan
• Reranking dengan model embedding
• Model Embedding & Reranker Qwen3 di Ollama: Kinerja Terbaik
• Embedding Lintas Modal: Menghubungkan Modal AI