Vectoropslag voor RAG-vergelijking

Het kiezen van de juiste vector store kan het verschil maken tussen succes en falen van de prestaties, kosten en schaalbaarheid van je RAG-toepassing. Deze uitgebreide vergelijking bespreekt de meest populaire opties in 2024-2025.

Wat is een vector store en waarom heeft RAG er een nodig

Een vector store is een gespecialiseerde database ontworpen om hoogdimensionale embeddingvectoren op te slaan en te kunnen vragen. In Retrieval Augmented Generation (RAG)-systemen fungeren vector stores als de kern van het kennisbestand – ze maken semantische gelijkeniszoeken mogelijk, wat contextueel relevante documenten ophalen ondersteunt.

Wanneer je een RAG-pijplijn bouwt, worden documenten omgezet in embeddings (dichte numerieke vectoren) door modellen zoals OpenAI’s text-embedding-3-small of open source alternatieven zoals BGE en E5. Voor state-of-the-art multilingual prestaties bieden Qwen3 embedding en reranker modellen uitstekende integratie met Ollama voor lokale implementatie. Voor multilingual en multimodale toepassingen kunnen cross-modal embeddings verschillende gegevenssoorten (tekst, afbeeldingen, geluid) verenigen in eenheidelijke representatie-ruimtes. Deze embeddings vangen semantische betekenis, waardoor je documenten kunt vinden op basis van betekenis in plaats van exacte sleutelwoordovereenkomsten.

De vector store zorgt voor:

• Opslag van miljoenen tot miljarden vectoren
• Indexering voor snelle benadering van de dichtstbijzijnde buur (ANN) zoekopdrachten
• Filteren op metadata om de zoekomvang te beperken
• CRUD-operaties om je kennisbasis te onderhouden

Na het ophalen van relevante documenten kan herordenen met embeddingmodellen de kwaliteit van de ophaling verder verbeteren door kandidaten opnieuw te beoordelen met behulp van geavanceerde gelijkenismaatstaven.

Snelle vergelijkings tabel

Gedetailleerde analyse van vector stores

Pinecone — De beheerde leider

Pinecone is een volledig beheerde vector database ontworpen voor machine learning toepassingen.

from pinecone import Pinecone

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

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

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

Voordelen:

• Nul infrastructuurbeheer
• Uitstekende documentatie en SDK-ondersteuning
• Serverloze laag met betaling per query
• Snelle querylatentie (~50ms P99)

Nadelen:

• Alleen cloud (geen zelfhosting)
• Kosten nemen toe met gebruik
• Zorgen over leveranciersafhankelijkheid

Beste voor: Teams die snel in productie willen en operationele eenvoud prioriteren.

Chroma — De favoriet van ontwikkelaars

Chroma positioneert zich als de “AI-native open-source embedding database.” Het wordt gewaardeerd omwille van zijn eenvoud en naadloze integratie met LangChain en LlamaIndex.

import chromadb

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

# Voeg documenten toe met automatische 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
)

Voordelen:

• Zeer eenvoudige API
• Ingebouwde embedding-ondersteuning
• Werkt ingebouwd (in-geheugen) of client-server
• Eerste klasse integratie met LangChain/LlamaIndex

Nadelen:

• Beperkte schaalbaarheid voor zeer grote datasets
• Minder enterprise functies
• Persistentie kan lastig zijn in ingebouwde modus

Beste voor: Prototyperen, kleine- tot middelgrote projecten en Python-first teams.

Weaviate — Hybride zoekopdracht-kampioen

Weaviate combineert vectorzoekopdracht met sleutelwoord (BM25) zoekopdracht en biedt een GraphQL API aan. Het is uitstekend voor situaties waarin hybride zoekopdracht de ophaling kwaliteit verbetert.

import weaviate

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

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

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

Voordelen:

• Ingebouwde hybride zoekopdracht (alpha-parameter balansert vector/sleutelwoord)
• Ingebouwde vectorisatie modules
• GraphQL querytaal
• Multi-tenant ondersteuning

Nadelen:

• Hogere operationele complexiteit
• Steilere leercurve
• Resource-intensief

Beste voor: Productietoepassingen die hybride zoekopdracht en GraphQL APIs nodig hebben.

Milvus — Enterprise schaalbaarheid

Milvus is ontworpen voor vectorgelijkeniszoekopdracht op biljoen-schaal. Het is de voorkeerskeuze voor enterprise-implementaties die grote schaal vereisen.

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

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

# Definieer 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)

# Voeg toe en zoek
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
)

Voordelen:

• Bewezen op biljoen-vector schaal
• Meerdere index types (IVF, HNSW, DiskANN)
• GPU-acceleratie-ondersteuning
• Actieve enterprise community (Zilliz Cloud)

Nadelen:

• Complexe implementatie (vereist etcd, MinIO)
• Overkill voor kleine projecten
• Steilere operationele overhead

Beste voor: Grote-schaal enterprise-implementaties en teams met DevOps capaciteit.

Qdrant — Prestaties met filteren

Qdrant is geschreven in Rust en biedt uitstekende prestaties en rijke metadata-filterfunctionaliteit. Het wordt steeds populairder voor productie RAG.

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

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

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

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

# Zoek met complexe filteren
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "category", "match": {"value": "tech"}}]},
    limit=5
)

Voordelen:

• Uitstekende queryprestaties (Rust)
• Rijke filteren met geneste voorwaarden
• Kwantisatie voor geheugen-efficiëntie
• Goede balans van functies en eenvoud

Nadelen:

• Kleiner ecosysteem dan Pinecone/Weaviate
• Cloudaanbod is nieuw

Beste voor: Teams die hoge prestaties nodig hebben met complexe filtervereisten.

FAISS — Het onderzoekshulpstuk

FAISS (Facebook AI Similarity Search) is een bibliotheek, niet een database. Het is de basis waarop veel vector DBs gebouwd zijn.

import faiss
import numpy as np

# Creëer index
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # Inwendig product gelijkenis

# Voeg vectoren toe
vectors = np.array(embeddings).astype('float32')
index.add(vectors)

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

Voordelen:

• Zeer snel in-geheugen zoekopdracht
• Meerdere index types (Flat, IVF, HNSW, PQ)
• GPU-ondersteuning
• Geen netwerkoverhead

Nadelen:

• Geen persistentie (moet handmatig opslaan/laad)
• Geen metadata-filteren
• Geen CRUD (herbouw index voor updates)
• Alleen single-node

Beste voor: Onderzoek, prototyperen en scenario’s waarin vectoren in het geheugen passen.

pgvector — PostgreSQL native

pgvector voegt vectorgelijkeniszoekopdracht toe aan PostgreSQL. Gebruik je bestaande PostgreSQL-infrastructuur voor vectoren.

Kan ik een traditionele database zoals PostgreSQL gebruiken voor vectorzoekopdracht? Absoluut — pgvector maakt dit mogelijk en praktisch.

-- Schakel extensie in
CREATE EXTENSION vector;

-- Creëer tabel met vectorkolom
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

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

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

Voordelen:

• Gebruik bestaande PostgreSQL vaardigheden/infrastructuur
• ACID-transacties met vectoren
• Combineer relationele queries met vectorzoekopdracht
• Geen nieuwe database om te beheren

Nadelen:

• Prestatiebeperking ten opzichte van gespecialiseerde DBs
• Beperkt tot PostgreSQL-ecosysteem
• Indexopbouw kan traag zijn

Beste voor: Teams die al op PostgreSQL zitten en vectoren willen zonder nieuwe infrastructuur.

Het juiste vector store kiezen

Beslissingskader

Begin met deze vragen:

1. Wat is je schaal?

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

   • 10M vectoren → Milvus, Pinecone, Qdrant

2. Zelfgehost of beheerd?

   • Beheerd → Pinecone, Zilliz (Milvus), Weaviate Cloud
   • Zelfgehost → Qdrant, Milvus, Chroma, Weaviate

3. Heb je hybride zoekopdracht nodig?

   • Ja → Weaviate, Elasticsearch
   • Nee → Elke optie werkt

4. Wat is de complexiteit van je filteren?

   • Eenvoudig → Chroma, Pinecone
   • Complex geneste filters → Qdrant, Weaviate

5. Wat is het verschil tussen FAISS en toegewijde vector databases? Als je persistentie, gedistribueerde zoekopdracht of productiefuncties nodig hebt — kies een database. FAISS is ideaal voor ingebouwde onderzoeksscenario’s.

Algemene RAG-architectuurpatronen

Voor productiesystemen, overweeg geavanceerde RAG-varianten zoals LongRAG voor uitgebreide contexten, Self-RAG met zelfreflectiecapaciteiten of GraphRAG met kennisgrafieken voor geavanceerde ophalingstrategieën.

Patroon 1: Eenvoudige RAG met Chroma

Documenten → Embeddings → Chroma → LangChain → LLM

Beste voor MVPs en interne tools.

Patroon 2: Productie RAG met Qdrant

Documenten → Embeddings → Qdrant (zelfgehost)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

Beste voor kostenefficiënte productieimplementaties.

Patroon 3: Enterprise RAG met Pinecone

Documenten → Embeddings → Pinecone (beheerd)
                           ↓
                      Jouw App → LLM

Beste voor teams die betrouwbaarheid prioriteren boven kosten.

Wanneer je LLMs integreert in je RAG-pijplijn, kunnen gestructureerde uitvoer technieken met Ollama en Qwen3 helpen om consistente, leesbare antwoorden van je taalmodel te garanderen, waardoor het gemakkelijker is om opgehaalde informatie te extraheren en te verwerken.

Prestatiebenchmarks

Reële wereldprestaties variëren per dataset, queries en hardware. Algemene waarnemingen:

Opmerking: Pinecone latentie bevat netwerkoverhead; anderen zijn lokaal.

Migratieoverwegingen

Hoe kies ik tussen Chroma en Weaviate voor mijn RAG-project? Overweeg ook je migratiepad:

• Chroma → Productie: Exporteer embeddings, herimporteer naar Qdrant/Pinecone
• pgvector → Gespecialiseerd: Gebruik COPY om te exporteren, transformeer en laad
• FAISS → Database: Sla index op, laad vectoren in doel-DB

De meeste frameworks (LangChain, LlamaIndex) abstract vector stores, waardoor migratie makkelijker is op toepassingsniveau.

Kostenvergelijking

Beheerde opties (maandelijks, 1 miljoen vectoren, 10.000 queries per dag):

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

Zelfgehost (infrastructuurkosten):

• Klein VM (4 GB RAM): €20-40 per maand
• Middelgrote VM (16 GB RAM): €80-150 per maand
• Kubernetes cluster: €200+/per maand

Nuttige links

• Pinecone Documentatie
• Chroma GitHub
• Weaviate Docs
• Milvus Documentatie
• Qdrant Documentatie
• FAISS Wiki
• pgvector GitHub
• LangChain Vector Stores
• LlamaIndex Vector Store Guide
• LLMs met Gestructureerde Uitvoer: Ollama, Qwen3 & Python of Go
• Geavanceerde RAG: LongRAG, Self-RAG en GraphRAG Uitleg
• Herordenen met embeddingmodellen
• Qwen3 Embedding & Reranker Modellen op Ollama: State-of-the-Art Prestaties
• Cross-Modal Embeddings: Bridging AI Modalities