Qdrant eller pgvector? Välj vektordatabas

pgvector är tillräckligt om du redan kör PostgreSQL och behöver en AI-sökning över en hanterbar mängd textavsnitt med enkla filter. Qdrant är det bättre valet för stora dokumentinventar, många filter såsom auktorisationer och avdelningar, och om en hybridsökning av betydelse och nyckelord önskas. Båda är open source och kan drivas på servrar i Tyskland.

Om du planerar en AI-dokumentsökning eller en chatbot med företagskunskap, kommer du snabbt att stöta på frågan om vektordatabasen. Vad detta egentligen är förklaras i artikeln Vektordatabaser förklaras enkelt. Det handlar om valet.

Vad som skiljer de två åt

pgvector är en tilläggsfunktion till den populära databasen PostgreSQL. Vektorer lagras i en normal tabell bredvid annan data och frågeställs med SQL. Qdrant är en fristående databas skriven i Rust som är byggd exklusivt för vektorsökning och licensieras under Apache 2.0-licensen.

Kriterium	pgvektor	Qdrant
Konst	Tillägg för PostgreSQL	Fristående vektordatabas
Fråga	SQL	Eget gränssnitt (REST/gRPC)
Filter	SQL-WHERE; för närhetsindex efter indexskanningen	Filtrerar direkt i sökningen via metadata
Hybridsökning	Kan kombineras med extra ansträngning	inbyggd: täta och tunna vektorer med fusion
Etableringen	en databas mindre om Postgres redan körs	Ytterligare tjänst
Licens	öppen källkod	Apache 2.0

Nyckelpoängen: filter

I företag frågas sällan om "hitta de mest liknande texterna", men "hitta de mest liknande texter som denna person får se, från avdelning X, inte äldre än två år". Enligt dokumentationen filtrerar pgvector för närhetsindex enligt indexskanningen, vilket kan leda till få eller inga träffar med strikta filter; det finns motmedel mot detta, såsom iterativa skanningar eller partitionering. Qdrant applicerar filter på metadata direkt i sökningen. Ju fler filter, desto mer sannolikt är det att det talar för Qdrant. Mer om detta i artikeln Behörigheter i AI-sökning.

Hybridsökning: betydelse plus nyckelord

Ren betydelsesökning hittar "semesterrätt" när man efterfrågar "lediga dagar" – men inte pålitligt på artikelnumret "HX-2040". Qdrant kombinerar täta vektorer (betydelse) med tunna vektorer (nyckelord) och slår ihop resultatlistorna, till exempel med Reciprocal Rank Fusion. Artikeln Hybrid Search visar hur detta fungerar.

Beslutsstöd

Din situation	Rekommendation
PostgreSQL körs redan, några tusen dokument, knappt några filter	pgvektor
Prototyp, testa snabbt	pgvector eller lösningen inbyggd i Open WebUI
Tusentals dokument från flera källor, rättigheter per avdelning	Qdrant
Artikelnummer, standarder och tekniska termer måste hittas säkert	Qdrant med hybridsökning
Tillväxt förutsebar	Qdrant

Viktigare än databasen

Valet av databas avgör sällan kvaliteten ensam. Minst lika viktiga är indelningen av dokumenten i sektioner, den valda inbäddningsmodellen och underhållet av datan. Artikeln Embeddings som enkelt förklaras beskriver kopplingen.

Vi använder vanligtvis Qdrant för kundprojekt, som är självhostade i Tyskland, som grund för vår AI-dokumentsökning.

Vanliga frågor

Vad är pgvector?

En öppen källkodstillägg för PostgreSQL som lagrar vektorer och möjliggör likhetssökning via SQL. Det är lämpligt om PostgreSQL redan används.

Är Qdrant snabbare än pgvector?

Detta kan inte sägas i allmänhet; det beror på mängden data, index och filter. Qdrants fördel ligger framför allt i många filter och inbyggd hybridsökning.

Kan jag byta från PGivector till Qdrant senare?

Ja. Dokumenten bäddas in igen eller så överförs befintliga vektorer. Med en snyggt uppbyggd anslutning är detta ett hanterbart steg.

Behöver jag ens en egen vektordatabas?

Inte nödvändigtvis för små samlingar – Open WebUI levereras med en inbyggd lösning. Om du har många dokument, automatiska uppdateringar och rättigheter är det värt att ha egna.

Planerar du en AI-sökning? Låt oss kontaktsidan. diskutera rätt arkitektur via