Confronto tra Vector Stores per RAG

Scegliere il giusto archivio vettoriale può fare la differenza tra il successo e il fallimento delle prestazioni, dei costi e della scalabilità dell’applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari del 2024-2025.

Cosa è un archivio vettoriale e perché RAG ne ha bisogno

Un archivio vettoriale è un database specializzato progettato per archiviare e interrogare vettori di embedding ad alta dimensionalità. Nei sistemi RAG (Retrieval Augmented Generation), gli archivi vettoriali svolgono il ruolo di supporto del know-how — permettono di effettuare ricerche di similarità semantica che abilitano la ricerca di documenti rilevanti in base al contesto.

Quando si costruisce una pipeline RAG, i documenti vengono convertiti in embedding (vettori numerici densi) da modelli come text-embedding-3-small di OpenAI o alternative open source come BGE e E5. Per prestazioni multilingue all’avanguardia, i modelli di embedding e reranking di Qwen3 offrono un’ottima integrazione con Ollama per il deployment locale. Per applicazioni multilingue e multimodali, gli embedding cross-modal possono unire diversi tipi di dati (testo, immagini, audio) in spazi di rappresentazione unificati. Questi embedding catturano il significato semantico, permettendoti di trovare documenti in base al significato e non solo a corrispondenze esatte delle parole chiave.

L’archivio vettoriale gestisce:

• L’archiviazione di milioni a miliardi di vettori
• L’indicizzazione per velocizzare le ricerche di nearest neighbor approssimativo (ANN)
• La filtrazione per restringere l’ambito della ricerca
• Le operazioni CRUD per mantenere il tuo database del know-how

Dopo aver recuperato documenti rilevanti, il reranking con modelli di embedding può migliorare ulteriormente la qualità del recupero riscorrendo i candidati con misure di similarità più sofisticate.

Tabella di confronto rapido

Analisi dettagliata degli archivi vettoriali

Pinecone — Il leader gestito

Pinecone è un database vettoriale completamente gestito costruito appositamente per le applicazioni di machine learning.

from pinecone import Pinecone

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

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

# Query con filtraggio dei metadati
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

Vantaggi:

• Nessuna gestione dell’infrastruttura
• Documentazione eccellente e supporto SDK
• Tier serverless con prezzo per query
• Latenza di query veloce (~50ms P99)

Svantaggi:

• Solo cloud (nessun autohosting)
• I costi aumentano con l’uso
• Preoccupazioni per il lock-in del fornitore

Migliore per: I team che prioritizzano la velocità di produzione e la semplicità operativa.

Chroma — La preferita dagli sviluppatori

Chroma si posiziona come “l’embedding database open-source nativa per l’AI”. È amata per la sua semplicità e integrazione senza sforzo con LangChain e LlamaIndex.

import chromadb

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

# Aggiungi documenti con embedding automatici
collection.add(
    documents=["Contenuto del documento qui", "Un altro documento"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# Query
results = collection.query(
    query_texts=["query di ricerca semantica"],
    n_results=5
)

Vantaggi:

• API estremamente semplice
• Supporto integrato per gli embedding
• Funziona embedded (in memoria) o client-server
• Integrazione di prima classe con LangChain/LlamaIndex

Svantaggi:

• Scalabilità limitata per dataset molto grandi
• Meno funzionalità enterprise
• La persistenza può essere complicata in modalità embedded

Migliore per: Prototipazione, progetti piccoli-media e team che preferiscono Python.

Weaviate — Campione di ricerca ibrida

Weaviate combina la ricerca vettoriale con la ricerca per parole chiave (BM25) e offre un’API GraphQL. È eccellente per scenari in cui la ricerca ibrida migliora la qualità del recupero.

import weaviate

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

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

# Ricerca ibrida (vettore + parola chiave)
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="architettura RAG", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

Vantaggi:

• Ricerca ibrida nativa (parametro alpha bilancia vettore/parola chiave)
• Moduli di vectorizzazione integrati
• Linguaggio di query GraphQL
• Supporto multi-tenant

Svantaggi:

• Complessità operativa più alta
• Curva di apprendimento più ripida
• Risorse intensive

Migliore per: Applicazioni di produzione che necessitano di ricerca ibrida e API GraphQL.

Milvus — Scalabilità enterprise

Milvus è progettato per la ricerca di similarità su miliardi di vettori. È la scelta giusta per deployment enterprise che richiedono una grande scalabilità.

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

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

# Definisci 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)

# Inserisci e cerca
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
)

Vantaggi:

• Provenienza a miliardi di vettori
• Tipi di indice multipli (IVF, HNSW, DiskANN)
• Supporto all’accelerazione GPU
• Comunità enterprise attiva (Zilliz Cloud)

Svantaggi:

• Deployment complesso (richiede etcd, MinIO)
• Eccessivo per progetti piccoli
• Maggiore sovraccarico operativo

Migliore per: Deployment enterprise a grande scala e team con capacità DevOps.

Qdrant — Prestazioni e filtraggio

Qdrant è scritto in Rust, offrendo prestazioni eccellenti e capacità di filtraggio ricco. È sempre più popolare per RAG in produzione.

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

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

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

# Inserisci con payload ricco
client.upsert(
    collection_name="documents",
    points=[
        PointStruct(id=1, vector=embedding, payload={"categoria": "tecnologia", "data": "2024-01"})
    ]
)

# Cerca con filtraggio complesso
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "categoria", "match": {"value": "tecnologia"}}]},
    limit=5
)

Vantaggi:

• Prestazioni di query eccellenti (Rust)
• Filtraggio ricco con condizioni annidate
• Quantizzazione per efficienza della memoria
• Buon equilibrio tra funzionalità e semplicità

Svantaggi:

• Ecosistema più piccolo rispetto a Pinecone/Weaviate
• L’offerta cloud è più recente

Migliore per: Team che necessitano di alte prestazioni con complessi requisiti di filtraggio.

FAISS — Il cavallo da lavoro per la ricerca

FAISS (Facebook AI Similarity Search) è una libreria, non un database. È la base su cui molti database vettoriali si costruiscono.

import faiss
import numpy as np

# Crea indice
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # Similarità prodotto interno

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

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

Vantaggi:

• Ricerca in memoria estremamente veloce
• Tipi di indice multipli (Flat, IVF, HNSW, PQ)
• Supporto GPU
• Nessun overhead di rete

Svantaggi:

• Nessuna persistenza (è necessario salvare/caricare manualmente)
• Nessun filtraggio dei metadati
• Nessun CRUD (ri-costruisci l’indice per gli aggiornamenti)
• Solo singolo nodo

Migliore per: Ricerca, prototipazione e scenari in cui i vettori si adattano in memoria.

pgvector — Native per PostgreSQL

pgvector aggiunge la ricerca di similarità vettoriale a PostgreSQL. Usa l’infrastruttura PostgreSQL esistente per i vettori.

Posso usare un database tradizionale come PostgreSQL per la ricerca vettoriale? Assolutamente — pgvector rende questo possibile e pratico.

-- Abilita estensione
CREATE EXTENSION vector;

-- Crea tabella con colonna vettoriale
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- Crea indice HNSW
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- Ricerca di similarità
SELECT id, content, embedding <=> '[0.1, 0.2, ...]' AS distance
FROM documents
WHERE categoria = 'tecnologia'
ORDER BY distance
LIMIT 5;

Vantaggi:

• Usa le competenze/infrastruttura esistenti di PostgreSQL
• Transazioni ACID con vettori
• Combina query relazionali con ricerca vettoriale
• Nessun nuovo database da gestire

Svantaggi:

• Cielo di prestazioni rispetto ai database specializzati
• Limitato all’ecosistema PostgreSQL
• La costruzione dell’indice può essere lenta

Migliore per: Team già su PostgreSQL che desiderano i vettori senza nuova infrastruttura.

Scegliere l’archivio vettoriale giusto

Framework decisionale

Inizia con queste domande:

1. Qual è la tua scala?

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

   • 10M vettori → Milvus, Pinecone, Qdrant

2. Autohostato o gestito?

   • Gestito → Pinecone, Zilliz (Milvus), Weaviate Cloud
   • Autohostato → Qdrant, Milvus, Chroma, Weaviate

3. Hai bisogno di ricerca ibrida?

   • Sì → Weaviate, Elasticsearch
   • No → Qualsiasi opzione funziona

4. Qual è la complessità del filtraggio?

   • Semplice → Chroma, Pinecone
   • Filtri complessi annidati → Qdrant, Weaviate

5. Qual è la differenza tra FAISS e database vettoriali dedicati? Se hai bisogno di persistenza, ricerca distribuita o funzionalità di produzione — scegli un database. FAISS è ideale per scenari di ricerca embedded.

Pattern comuni di architettura RAG

Per i sistemi di produzione, considera varianti avanzate di RAG.

Pattern 1: RAG semplice con Chroma

Documenti → Embedding → Chroma → LangChain → LLM

Migliore per MVP e strumenti interni.

Pattern 2: RAG di produzione con Qdrant

Documenti → Embedding → Qdrant (autohostato)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

Migliore per deployment di produzione a basso costo.

Pattern 3: RAG enterprise con Pinecone

Documenti → Embedding → Pinecone (gestito)
                           ↓
                      La tua App → LLM

Migliore per team che prioritizzano l’affidabilità rispetto al costo.

Quando si integrano gli LLM nel tuo pipeline RAG, tecniche di output strutturato con Ollama e Qwen3 possono aiutare a garantire risposte coerenti e parseabili dal tuo modello linguistico, rendendo più facile l’estrazione e il processo delle informazioni recuperate.

Benchmark di prestazioni

Le prestazioni reali variano in base al dataset, alle query e all’hardware. Osservazioni generali:

Nota: La latenza di Pinecone include l’overhead di rete; le altre sono locali.

Considerazioni per la migrazione

Come si sceglie tra Chroma e Weaviate per il proprio progetto RAG? Considera anche la tua strategia di migrazione:

• Chroma → Produzione: Esporta gli embedding, reimposta in Qdrant/Pinecone
• pgvector → Specializzato: Usa COPY per esportare, trasformare e caricare
• FAISS → Database: Salva l’indice, carica i vettori nel database target

La maggior parte dei framework (LangChain, LlamaIndex) astraggono gli archivi vettoriali, rendendo più facile la migrazione a livello di applicazione.

Confronto dei costi

Opzioni gestite (mensile, 1M vettori, 10K query/giorno):

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

Autohostato (costo dell’infrastruttura):

• VM piccola (4 GB RAM): 20-40 dollari/mese
• VM media (16 GB RAM): 80-150 dollari/mese
• Cluster Kubernetes: 200+ dollari/mese

Link utili

• Documentazione Pinecone
• GitHub Chroma
• Documentazione Weaviate
• Documentazione Milvus
• Documentazione Qdrant
• Wiki FAISS
• GitHub pgvector
• Vector Stores di LangChain
• Guida ai Vector Store di LlamaIndex
• LLMs con Output Strutturato: Ollama, Qwen3 e Python o Go
• RAG avanzato: LongRAG, Self-RAG e GraphRAG spiegati
• Reranking con modelli di embedding
• Modelli di embedding e reranking Qwen3 su Ollama: Prestazioni all’avanguardia
• Embedding cross-modal: Collegare le modalità AI