Сравнение векторных хранилищ для RAG

Выбор правильного векторного хранилища может существенно повлиять на производительность, стоимость и масштабируемость вашего приложения RAG. Это всестороннее сравнение охватывает наиболее популярные варианты в 2024-2025 годах.

Что такое векторное хранилище и почему RAG в нем нуждается

Векторное хранилище — это специализированная база данных, предназначенная для хранения и запросов высокоразмерных векторов-эмббеддингов. В системах Retrieval Augmented Generation (RAG) векторные хранилища служат основой знаний — они обеспечивают семантический поиск по сходству, который позволяет извлекать контекстуально релевантные документы.

При создании конвейера RAG документы преобразуются в эмббеддинги (плотные числовые векторы) с помощью моделей, таких как OpenAI’s text-embedding-3-small или открытые альтернативы, такие как BGE и E5. Для достижения наилучших результатов в мультиязычных приложениях модели эмббеддингов и переранжирования Qwen3 предлагают отличную интеграцию с Ollama для локального развертывания. Для мультиязычных и мультимодальных приложений кросс-модальные эмббеддинги могут объединять различные типы данных (текст, изображения, аудио) в единое пространство представлений. Эти эмббеддинги захватывают семантическое значение, позволяя находить документы по смыслу, а не по точным совпадениям ключевых слов.

Векторное хранилище обрабатывает:

• Хранение миллионов до миллиардов векторов
• Индексирование для быстрого приближенного поиска ближайших соседей (ANN)
• Фильтрацию по метаданным для сужения области поиска
• Операции CRUD для поддержания базы знаний

После извлечения релевантных документов переранжирование с помощью моделей эмббеддингов может дополнительно улучшить качество извлечения за счет переоценки кандидатов с использованием более сложных мер сходства.

Быстрое сравнительное таблица

Подробный разбор векторных хранилищ

Pinecone — Лидер среди управляемых решений

Pinecone — это полностью управляемая векторная база данных, специально разработанная для приложений машинного обучения.

from pinecone import Pinecone

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

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

# Запрос с фильтрацией по метаданным
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

Преимущества:

• Нет необходимости в управлении инфраструктурой
• Отличная документация и поддержка SDK
• Серверный уровень с оплатой за запрос
• Быстрая задержка запросов (~50мс P99)

Недостатки:

• Только облако (нет самостоятельного хостинга)
• Стоимость растет с использованием
• Риск привязки к поставщику

Лучше всего для: Команд, которые приоритизируют скорость внедрения и операционную простоту.

Chroma — Любимец разработчиков

Chroma позиционирует себя как “открытую AI-нативную базу данных эмббеддингов”. Она любима за свою простоту и плавную интеграцию с LangChain и LlamaIndex.

import chromadb

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

# Добавление документов с автоматическим эмббеддингом
collection.add(
    documents=["Содержание документа здесь", "Еще один документ"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# Запрос
results = collection.query(
    query_texts=["запрос семантического поиска"],
    n_results=5
)

Преимущества:

• Очень простой API
• Встроенная поддержка эмббеддингов
• Работает как встроенное (в памяти) или клиент-серверное решение
• Первоклассная интеграция с LangChain/LlamaIndex

Недостатки:

• Ограниченная масштабируемость для очень больших наборов данных
• Меньше корпоративных функций
• Персистентность может быть сложной в встроенном режиме

Лучше всего для: Прототипирования, проектов среднего размера и команд, работающих на Python.

Weaviate — Чемпион гибридного поиска

Weaviate сочетает векторный поиск с поиском по ключевым словам (BM25) и предлагает API на языке GraphQL. Это отличное решение для сценариев, где гибридный поиск улучшает качество извлечения.

import weaviate

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

# Создание схемы с векторным преобразователем
client.schema.create_class({
    "class": "Document",
    "vectorizer": "text2vec-openai",
    "properties": [{"name": "content", "dataType": ["text"]}]
})

# Гибридный поиск (вектор + ключевые слова)
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="архитектура RAG", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

Преимущества:

• Встроенный гибридный поиск (параметр alpha балансирует вектор/ключевые слова)
• Встроенные модули векторного преобразования
• Язык запросов GraphQL
• Поддержка мультитенанси

Недостатки:

• Более высокая операционная сложность
• Более крутая кривая обучения
• Интенсивное использование ресурсов

Лучше всего для: Производственных приложений, которым нужны гибридный поиск и API GraphQL.

Milvus — Корпоративный масштаб

Milvus разработан для поиска сходства векторов масштаба в миллиарды. Это решение по умолчанию для корпоративных развертываний, требующих огромного масштаба.

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

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

# Определение схемы
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)

# Вставка и поиск
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
)

Преимущества:

• Проверено на миллиардах векторов
• Множество типов индексов (IVF, HNSW, DiskANN)
• Поддержка ускорения на GPU
• Активное корпоративное сообщество (Zilliz Cloud)

Недостатки:

• Сложное развертывание (требуется etcd, MinIO)
• Чрезмерно для небольших проектов
• Более высокая операционная нагрузка

Лучше всего для: Корпоративных развертываний большого масштаба и команд с возможностями DevOps.

Qdrant — Производительность и фильтрация

Qdrant написан на Rust, что обеспечивает отличную производительность и богатые возможности фильтрации метаданных. Он становится все более популярным для производственных решений RAG.

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

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

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

# Добавление с богатым полезной нагрузкой
client.upsert(
    collection_name="documents",
    points=[
        PointStruct(id=1, vector=embedding, payload={"category": "tech", "date": "2024-01"})
    ]
)

# Поиск с комплексным фильтром
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "category", "match": {"value": "tech"}}]},
    limit=5
)

Преимущества:

• Отличная производительность запросов (Rust)
• Богатая фильтрация с вложенными условиями
• Квантование для эффективности памяти
• Хороший баланс функций и простоты

Недостатки:

• Меньший экосистема по сравнению с Pinecone/Weaviate
• Облачное предложение новое

Лучше всего для: Команд, которым нужна высокая производительность с комплексными требованиями к фильтрации.

FAISS — Рабочая лошадка исследований

FAISS (Facebook AI Similarity Search) — это библиотека, а не база данных. Это основа, на которой строятся многие векторные базы данных.

import faiss
import numpy as np

# Создание индекса
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # Поиск по внутреннему произведению

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

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

Преимущества:

• Очень быстрый поиск в памяти
• Множество типов индексов (Flat, IVF, HNSW, PQ)
• Поддержка GPU
• Нет сетевых задержек

Недостатки:

• Нет персистентности (необходимо сохранять/загружать вручную)
• Нет фильтрации метаданных
• Нет CRUD (перестроить индекс для обновлений)
• Только одноузловое решение

Лучше всего для: Исследований, прототипирования и сценариев, где векторы помещаются в память.

pgvector — Нативный PostgreSQL

pgvector добавляет поиск сходства векторов в PostgreSQL. Используйте существующую инфраструктуру PostgreSQL для векторов.

Можно ли использовать традиционные базы данных, такие как PostgreSQL, для поиска векторов? Абсолютно — pgvector делает это возможным и практичным.

-- Включение расширения
CREATE EXTENSION vector;

-- Создание таблицы с векторным столбцом
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- Создание индекса HNSW
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

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

Преимущества:

• Использование существующих навыков/инфраструктуры PostgreSQL
• Транзакции ACID с векторами
• Комбинация реляционных запросов с поиском векторов
• Нет новой базы данных для эксплуатации

Недостатки:

• Потолок производительности по сравнению со специализированными базами данных
• Ограничено экосистемой PostgreSQL
• Построение индексов может быть медленным

Лучше всего для: Команд, уже использующих PostgreSQL, которые хотят векторы без новой инфраструктуры.

Выбор правильного хранилища векторов

Фреймворк для принятия решений

Начните с этих вопросов:

1. Какой у вас масштаб?

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

   • 10M векторов → Milvus, Pinecone, Qdrant

2. Самостоятельный хостинг или управляемый?

   • Управляемый → Pinecone, Zilliz (Milvus), Weaviate Cloud
   • Самостоятельный хостинг → Qdrant, Milvus, Chroma, Weaviate

3. Нужна ли гибридная поисковая система?

   • Да → Weaviate, Elasticsearch
   • Нет → Любой вариант подойдет

4. Какова сложность фильтрации?

   • Простая → Chroma, Pinecone
   • Сложные вложенные фильтры → Qdrant, Weaviate

5. В чем разница между FAISS и специализированными базами данных векторов? Если вам нужна сохранность, распределенный поиск или производственные функции — выбирайте базу данных. FAISS идеален для встроенных исследовательских сценариев.

Общие архитектурные паттерны RAG

Для производственных систем рассмотрите продвинутые варианты RAG такие как LongRAG для расширенных контекстов, Self-RAG с возможностями саморефлексии или GraphRAG с использованием знаний графов для более сложных стратегий извлечения.

Паттерн 1: Простой RAG с Chroma

Документы → Эмбеддинги → Chroma → LangChain → LLM

Лучше всего подходит для MVP и внутренних инструментов.

Паттерн 2: Производственный RAG с Qdrant

Документы → Эмбеддинги → Qdrant (самостоятельный хостинг)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

Лучше всего подходит для экономичных производственных развертываний.

Паттерн 3: Корпоративный RAG с Pinecone

Документы → Эмбеддинги → Pinecone (управляемый)
                           ↓
                      Ваше приложение → LLM

Лучше всего подходит для команд, которые приоритизируют надежность над стоимостью.

При интеграции LLM в ваш конвейер RAG, техники структурированного вывода с Ollama и Qwen3 могут помочь обеспечить последовательные, парсимые ответы от вашей языковой модели, что облегчит извлечение и обработку извлеченной информации.

Производительность

Реальная производительность зависит от набора данных, запросов и оборудования. Общие наблюдения:

Примечание: Задержка Pinecone включает сетевые затраты; остальные локальные.

Рассмотрения миграции

Как выбрать между Chroma и Weaviate для моего проекта RAG? Учитывайте также путь миграции:

• Chroma → Производство: Экспорт эмбеддингов, повторный импорт в Qdrant/Pinecone
• pgvector → Специализированный: Используйте COPY для экспорта, преобразования и загрузки
• FAISS → База данных: Сохраните индекс, загрузите векторы в целевую БД

Большинство фреймворков (LangChain, LlamaIndex) абстрагируют хранилища векторов, что облегчает миграцию на уровне приложения.

Сравнение стоимости

Управляемые варианты (ежемесячно, 1M векторов, 10K запросов/день):

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

Самостоятельный хостинг (стоимость инфраструктуры):

• Маленькая ВМ (4ГБ ОЗУ): $20-40/месяц
• Средняя ВМ (16ГБ ОЗУ): $80-150/месяц
• Кластер Kubernetes: $200+/месяц

Полезные ссылки

• Документация Pinecone
• Chroma GitHub
• Документация Weaviate
• Документация Milvus
• Документация Qdrant
• FAISS Wiki
• pgvector GitHub
• Vector Stores LangChain
• LlamaIndex Vector Store Guide
• LLMs с структурированным выводом: Ollama, Qwen3 & Python или Go
• Продвинутый RAG: LongRAG, Self-RAG и GraphRAG
• Переранжирование с моделями эмбеддингов
• Модели эмбеддингов и переранжирования Qwen3 на Ollama: лучшие показатели
• Кросc-модальные эмбеддинги: объединение модулей ИИ