Porównanie magazynów wektorów dla RAG

Wybór odpowiedniego vector store może zdecydować o sukcesie lub porażce wydajności, kosztów i skalowalności Twojej aplikacji RAG. Ta szczegółowa analiza obejmuje najpopularniejsze opcje w latach 2024-2025.

Co to jest vector store i dlaczego RAG potrzebuje jednego

Vector store to specjalistyczna baza danych zaprojektowana do przechowywania i przeszukiwania wektorów wypukłych. W systemach Retrieval Augmented Generation (RAG), vector stores pełnią rolę podstawy wiedzy – umożliwiają one wyszukiwanie podobieństwa semantycznego, które umożliwia odnajdywanie dokumentów kontekstowo odpowiednich.

Gdy tworzysz pipeline RAG, dokumenty są konwertowane na wektory (gęste liczby) przez modele takie jak text-embedding-3-small firmy OpenAI lub alternatywy open-source takie jak BGE i E5. Dla zaawansowanej wielojęzycznej wydajności, Qwen3 embedding i reranker models oferują doskonałą integrację z Ollama dla lokalnego wdrażania. Dla aplikacji wielojęzycznych i multimodalnych, cross-modal embeddings mogą łączyć różne typy danych (tekst, obrazy, dźwięk) w jednolite przestrzenie reprezentacji. Te wektory przechwytują znaczenie semantyczne, umożliwiając wyszukiwanie dokumentów według znaczenia, a nie dopasowania dokładnych słów kluczowych.

Vector store obsługuje:

• Przechowywanie milionów do miliardów wektorów
• Indeksowanie do szybkiego przybliżonego wyszukiwania najbliższego sąsiada (ANN)
• Filtrowanie według metadanych w celu ograniczenia zakresu wyszukiwania
• Operacje CRUD do utrzymania Twojej bazy wiedzy

Po odzyskaniu odpowiednich dokumentów, ponowne ocenianie z użyciem modeli embedding może dalej poprawić jakość odzyskiwania, ponownie oceniając kandydatów za pomocą bardziej zaawansowanych miar podobieństwa.

Szybka tabela porównawcza

Szczegółowa analiza vector store

Pinecone – Lider zarządzany

Pinecone to w pełni zarządzana baza danych wektorów, stworzona specjalnie do aplikacji uczenia maszynowego.

from pinecone import Pinecone

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

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

# Zapytanie z filtrowaniem metadanych
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

Zalety:

• Zero zarządzania infrastrukturą
• Wysokiej jakości dokumentacja i wsparcie SDK
• Warstwa bezserwerowa z płatnością za zapytanie
• Szybka opóźnienie zapytań (~50ms P99)

Wady:

• Tylko w chmurze (brak samo-hostowania)
• Koszty rosną wraz z użyciem
• Zagrożenia związane z monopolem

Najlepsze do: zespołów, które priorytetyzują szybkość wdrażania i prostotę operacyjną.

Chroma – Ulubiony przez programistów

Chroma prezentuje się jako “AI-native open-source embedding database”. Ulubiony jest za swoją prostotę i płynną integrację z LangChain i LlamaIndex.

import chromadb

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

# Dodawanie dokumentów z automatycznym embeddingiem
collection.add(
    documents=["Treść dokumentu tutaj", "Inny dokument"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# Zapytanie
results = collection.query(
    query_texts=["zapytanie wyszukiwania semantycznego"],
    n_results=5
)

Zalety:

• Bardzo prosty API
• Wbudowana obsługa embeddingów
• Działa w trybie wbudowanym (w pamięci) lub klient-serwer
• Pierwszorzędna integracja z LangChain/LlamaIndex

Wady:

• Ograniczona skalowalność dla bardzo dużych zestawów danych
• Mniej funkcji przedsiębiorstwowych
• Trudność w utrzymaniu trwałości w trybie wbudowanym

Najlepsze do: prototypowania, projektów małych do średnich oraz zespołów z pierwszeństwem dla Pythona.

Weaviate – Zwycięzca w wyszukiwaniu hybrydowym

Weaviate łączy wyszukiwanie wektorowe z wyszukiwaniem słów kluczowych (BM25) i oferuje API GraphQL. Doskonale nadaje się do scenariuszy, w których wyszukiwanie hybrydowe poprawia jakość odzyskiwania.

import weaviate

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

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

# Wyszukiwanie hybrydowe (wektor + słowo kluczowe)
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="architektura RAG", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

Zalety:

• Wbudowane wyszukiwanie hybrydowe (parametr alpha balansuje wektor/słowo kluczowe)
• Wbudowane moduły vectorization
• Język zapytań GraphQL
• Obsługa wielu dziedzin

Wady:

• Większa złożoność operacyjna
• Trudniejszy do nauczenia się
• Zasoby intensywne

Najlepsze do: aplikacji produkcyjnych wymagających wyszukiwania hybrydowego i API GraphQL.

Milvus – Skalowalność przedsiębiorstwa

Milvus jest zaprojektowany do wyszukiwania podobieństwa wektorów w skali miliardów. Jest to wybór dla wdrożeń przedsiębiorstw wymagających ogromnej skalowalności.

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

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

# Definiowanie schematu
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)

# Wstawianie i wyszukiwanie
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
)

Zalety:

• Udowodnione w skali miliardów wektorów
• Wiele typów indeksów (IVF, HNSW, DiskANN)
• Obsługa przyspieszenia GPU
• Aktywna społeczność przedsiębiorstw (Zilliz Cloud)

Wady:

• Złożone wdrażanie (wymaga etcd, MinIO)
• Za dużo dla małych projektów
• Większa obciążenie operacyjna

Najlepsze do: dużych wdrożeń przedsiębiorstw i zespołów z możliwością DevOps.

Qdrant – Wydajność z filtrowaniem

Qdrant jest napisany w języku Rust, oferując wspaniałą wydajność i bogate możliwości filtrowania metadanych. Staje się coraz bardziej popularny w produkcji RAG.

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

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

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

# Wstawianie z bogatym ładunkiem
client.upsert(
    collection_name="documents",
    points=[
        PointStruct(id=1, vector=embedding, payload={"kategoria": "technologia", "data": "2024-01"})
    ]
)

# Wyszukiwanie z złożonym filtrowaniem
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "kategoria", "match": {"value": "technologia"}}]},
    limit=5
)

Zalety:

• Wspaniała wydajność zapytań (Rust)
• Bogate filtrowanie z warunkami zagnieżdżonymi
• Kwantyzacja dla efektywności pamięci
• Dobrze zrównoważony zbiór funkcji i prostota

Wady:

• Mniejsza ekosystem niż Pinecone/Weaviate
• Wersja w chmurze jest nowsza

Najlepsze do: zespołów potrzebujących wysokiej wydajności z złożonymi wymaganiami filtrowania.

FAISS – Konia dla badań

FAISS (Facebook AI Similarity Search) to biblioteka, nie baza danych. Jest to fundament, na którym wiele baz danych wektorów buduje się.

import faiss
import numpy as np

# Tworzenie indeksu
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # Podobieństwo iloczynu skalarnego

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

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

Zalety:

• Ostrzakowa szybkość wyszukiwania w pamięci
• Wiele typów indeksów (Flat, IVF, HNSW, PQ)
• Obsługa GPU
• Brak przeciążenia sieci

Wady:

• Brak trwałości (trzeba ręcznie zapisywać/ładować)
• Brak filtrowania metadanych
• Brak CRUD (trzeba ponownie tworzyć indeks do aktualizacji)
• Tylko pojedynczy węzeł

Najlepsze do: badań, prototypowania i scenariuszy, w których wektory mieszczą się w pamięci.

pgvector – Native do PostgreSQL

pgvector dodaje wyszukiwanie podobieństwa wektorów do PostgreSQL. Użyj swojej istniejącej infrastruktury PostgreSQL do wektorów.

Czy mogę użyć tradycyjnej bazy danych, jak PostgreSQL, do wyszukiwania wektorów? Oczywiście – pgvector czyni to możliwe i praktyczne.

-- Włącz rozszerzenie
CREATE EXTENSION vector;

-- Utwórz tabelę z kolumną wektora
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

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

-- Wyszukiwanie podobieństwa
SELECT id, content, embedding <=> '[0.1, 0.2, ...]' AS distance
FROM documents
WHERE kategoria = 'technologia'
ORDER BY distance
LIMIT 5;

Zalety:

• Użyj istniejących umiejętności/infrastruktury PostgreSQL
• Transakcje ACID z wektorami
• Połącz zapytania relacyjne z wyszukiwaniem wektorów
• Brak nowej bazy danych do operowania

Wady:

• Ograniczenie wydajności w porównaniu do specjalistycznych baz danych
• Ograniczenie do ekosystemu PostgreSQL
• Tworzenie indeksu może być wolne

Najlepsze do: zespołów już na PostgreSQL, którzy chcą wektory bez nowej infrastruktury.

Wybieranie odpowiedniego vector store

Ramowy model decyzyjny

Zacznij od tych pytań:

1. Jaka jest Twoja skala?

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

   • 10M wektorów → Milvus, Pinecone, Qdrant

2. Zarządzane czy samo-hostowane?

   • Zarządzane → Pinecone, Zilliz (Milvus), Weaviate Cloud
   • Samo-hostowane → Qdrant, Milvus, Chroma, Weaviate

3. Czy potrzebujesz wyszukiwania hybrydowego?

   • Tak → Weaviate, Elasticsearch
   • Nie → Każda opcja działa

4. Jaka jest złożoność filtrowania?

   • Prosta → Chroma, Pinecone
   • Złożone zagnieżdżone filtry → Qdrant, Weaviate

5. Jaka jest różnica między FAISS a bazami danych wektorów? Jeśli potrzebujesz trwałości, rozproszonego wyszukiwania lub funkcji produkcyjnych – wybierz bazę danych. FAISS jest idealny do scenariuszy wbudowanych badań.

Typowe wzorce architektury RAG

Dla systemów produkcyjnych, rozważ zaawansowane warianty RAG takie jak LongRAG dla rozszerzonych kontekstów, Self-RAG z możliwością refleksji, lub GraphRAG z wykorzystaniem grafów wiedzy do bardziej zaawansowanych strategii odzyskiwania.

Wzorzec 1: Prosty RAG z Chroma

Dokumenty → Embeddingi → Chroma → LangChain → LLM

Najlepszy do MVP i narzędzi wewnętrznych.

Wzorzec 2: Produkcyjny RAG z Qdrant

Dokumenty → Embeddingi → Qdrant (samostanowienie)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

Najlepszy do kosztownych wdrożeń produkcyjnych.

Wzorzec 3: RAG przedsiębiorstwa z Pinecone

Dokumenty → Embeddingi → Pinecone (zarządzane)
                           ↓
                      Twoja aplikacja → LLM

Najlepszy do zespołów, które priorytetyzują niezawodność nad kosztami.

Gdy łączone są LLM do Twojego pipeline RAG, techniki strukturalnego wyjścia z Ollama i Qwen3 mogą pomóc zapewnić spójne, możliwe do przetworzenia odpowiedzi od modelu językowego, co ułatwi ekstrakcję i przetwarzanie odzyskanych informacji.

Porównanie wydajności

Wydajność w rzeczywistych warunkach zmienia się w zależności od zestawu danych, zapytań i sprzętu. Ogólne obserwacje:

Uwaga: Opóźnienie Pinecone obejmuje przeciążenie sieci; inne są lokalne.

Rozważania dotyczące migracji

Jak wybrać między Chroma a Weaviate dla projektu RAG? Rozważ również swoją ścieżkę migracji:

• Chroma → Produkcja: Eksportuj wektory, ponownie załaduj do Qdrant/Pinecone
• pgvector → Specjalistyczne: Użyj COPY do eksportu, przekształcenia i ładowania
• FAISS → Baza danych: Zapisz indeks, załaduj wektory do docelowej bazy danych

Większość frameworków (LangChain, LlamaIndex) abstrahuje vector stores, co ułatwia migrację na warstwie aplikacji.

Porównanie kosztów

Opcje zarządzane (miesięczne, 1M wektorów, 10K zapytań/dzień):

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

Samostanowienie (koszt infrastruktury):

• Mały VM (4GB RAM): 20-40 $/miesiąc
• Średni VM (16GB RAM): 80-150 $/miesiąc
• Klaster Kubernetes: 200+ $/miesiąc

Przydatne linki

• Dokumentacja Pinecone
• GitHub Chroma
• Dokumentacja Weaviate
• Dokumentacja Milvus
• Dokumentacja Qdrant
• Wiki FAISS
• GitHub pgvector
• Vector Stores w LangChain
• Przewodnik po Vector Stores w LlamaIndex
• LLM z strukturalnym wyjściem: Ollama, Qwen3 i Python lub Go
• Zaawansowany RAG: LongRAG, Self-RAG i GraphRAG wyjaśnione
• Ponowne ocenianie z użyciem modeli embedding
• Qwen3 embedding & reranker models na Ollama: Stan technologii
• Embeddingi cross-modalne: Łączenie modalności AI