Qdrant o pgvector? Il giusto database vettoriale per le PMI

PGVECTOR è sufficiente se già esegui PostgreSQL e hai bisogno di una ricerca AI su una quantità gestibile di sezioni di testo con filtri semplici. Qdrant è la scelta migliore per grandi inventari di documenti, molti filtri come autorizzazioni e dipartimenti, e se si desidera una ricerca ibrida tra significato e parole chiave. Entrambi sono open source e possono essere gestiti su server in Germania.

Se stai pianificando una ricerca documentale AI o un chatbot con conoscenza aziendale, ti troverai rapidamente davanti alla questione del database vettoriale. Cosa sia effettivamente questo è spiegato nell'articolo Database vettoriali spiegato in modo semplice. Si tratta della selezione.

Cosa distingue i due

pgvector è un'estensione per il popolare database PostgreSQL. I vettori sono memorizzati in una tabella normale accanto ad altri dati e vengono interrogati con SQL. Qdrant è un database standalone scritto in Rust, costruito esclusivamente per la ricerca vettoriale e concesso in licenza Apache 2.0.

Il punto chiave: filtri

Nelle aziende, "trova i testi più simili" è raramente chiesto, ma "trova i testi più simili che questa persona può vedere, dal Dipartimento X, non più vecchi di due anni". Secondo la documentazione, pgvector filtra gli indici di prossimità secondo la scansione dell'indice, il che può portare a pochi o nessun risultato con filtri rigorosi; esistono antidoti per questo come scansioni iterative o partizionamento. Qdrant applica filtri ai metadati direttamente nella ricerca. Più filtri ci sono, più è probabile che parli per Qdrant. Maggiori dettagli su questo nell'articolo Permessi nella ricerca AI.

Ricerca ibrida: significato più parola chiave

La ricerca di significato puro trova "diritto alle ferie" quando viene chiesto "giorni liberi" – ma non è affidabile il numero di voce "HX-2040". Qdrant combina vettori densi (significato) con vettori sottili (parole chiave) e unisce le liste dei risultati, ad esempio con Reciprocal Rank Fusion. L'articolo Hybrid Search mostra come funziona questo.

Supporto decisionale

Più importante del database

La scelta del database raramente determina la qualità da sola. Altrettanto importanti sono la divisione dei documenti in sezioni, il modello di embedding scelto e la manutenzione dei dati. L'articolo che Embeddings ha semplicemente spiegato descrive la connessione.

Di solito utilizziamo Qdrant per i progetti clienti, auto-ospitati in Germania, come base per la ricerca AI nei documenti.

Domande Frequenti

Cos'è pgvector?

Un'estensione open-source per PostgreSQL che memorizza vettori e abilita la ricerca di similarità tramite SQL. È adatta se PostgreSQL è già in uso.

Qdrant è più veloce di pgvector?

Questo non può essere detto in generale; dipende dalla quantità di dati, indice e filtri. Il vantaggio di Qdrant risiede soprattutto nei numerosi filtri e nella ricerca ibrida integrata.

Posso passare da pgvector a Qdrant in seguito?

Sì. I documenti vengono reincorporati o i vettori esistenti vengono trasferiti. Con una connessione ben costruita, questo è un passaggio gestibile.

Ho davvero bisogno di un mio database vettoriale?

Non necessariamente per piccole collezioni – Open WebUI include una soluzione integrata. Se hai molti documenti, aggiornamenti automatici e diritti, vale la pena averne uno tuo.

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