Qdrant mı, pgvector mi? KOBİ'ler için doğru vektör veritabanı

Pgvector, zaten PostgreSQL çalıştırıyorsanız ve basit filtrelerle yönetilebilir miktarda metin bölümü üzerinde yapay zeka araması gerekiyorsa yeterlidir. Qdrant, büyük belge envanterleri, yetkilendirmeler ve departmanlar gibi birçok filtre için ve anlam ile anahtar kelimelerin hibrit araması isteniyorsa daha iyi bir seçimdir. Her ikisi de açık kaynaklıdır ve Almanya'daki sunucularda çalıştırılabilir.

Eğer bir yapay zeka belge araması veya şirket bilgisi olan bir sohbet botu planlıyorsanız, vektör veritabanı sorusuyla hemen karşılaşacaksınız. Bunun aslında ne olduğu açıklanan makalede açıklanmıştır Vektör veritabanları basit şekilde. Bu seçimle ilgili.

İkisini ayıran şey

pgvector, popüler PostgreSQL veritabanı için bir uzantıdır. Vektörler, diğer verilerin yanında normal bir tabloda saklanır ve SQL ile sorgulanır. Qdrant, yalnızca vektör araması için oluşturulmuş, Rust ile yazılmış bağımsız bir veritabanıdır ve Apache 2.0 lisansı altında lisanslanır.

Önemli nokta: filtreler

Şirketlerde ise "en benzer metinleri bul" nadiren sorulur, ancak " bu kişinin görebileceği en benzer metinleri bulun, Departman X'ten, iki yıldan eski olmayan kişileri bulun" sorusu verilir. Dokümantasyona göre, pgvector yakınlık indekslerini indeks taramasına göre filtreler; bu da katı filtrelerle az veya hiç sonuç vermez; bunun için yinelemeli taramalar veya bölümleme gibi panzehirler vardır. Qdrant, arama sırasında doğrudan meta verilere filtreler uygular. Ne kadar çok filtre varsa, Qdrant adına konuşma olasılığı o kadar artar. Bunun hakkında daha fazla bilgi Yapay Zeka Aramasında İzinler makalesinde yazılabilir.

Hibrit arama: anlam artı anahtar kelime

Saf anlam araması, "izin günleri" sorulduğunda "tatil hakı" bulur – ancak "HX-2040" öğe numarasını güvenilir şekilde bulamaz. Qdrant, yoğun vektörleri (anlamı) ince vektörlerle (anahtar kelimeler) birleştirir ve sonuç listelerini birleştirir, örneğin Karşılıklı Sıralama Birleşimi ile. Hybrid Search makalesi bunun nasıl çalıştığını gösterir.

Karar desteği

Veritabanından daha önemli

Veritabanı seçimi nadiren yalnızca kaliteyi belirler. En az en az en önemli noktalar belgelerin bölümlere ayrılması, seçilen göme modeli ve verilerin korunmasıdır. Embeddings adlı makale basitçe açıklandı ve bu bağlantıyı açıklar.

temeli olarak kullanıyoruz Müşteri projeleri için genellikle Qdrant'ı, Almanya'da kendi kendimize barındırdığımız ve yapay zeka belge aramamızın.

Sıkça Sorulan Sorular

pgvector nedir?

PostgreSQL için vektörleri depolayan ve SQL üzerinden benzerlik aramasını mümkün kılan açık kaynaklı bir uzantıdır. PostgreSQL zaten kullanılıyorsa uygundur.

Qdrant, pgvector'den daha mı hızlı?

Bu genel olarak söylenebilir; veri miktarı, indeks ve filtrelere bağlıdır. Qdrant'ın avantajı, her şeyden önce birçok filtre ve yerleşik hibrit aramada yatmaktadır.

Daha sonra pgvector'den Qdrant'a geçebilir miyim?

Evet. Belgeler yeniden gömülüyor veya mevcut vektörler aktarılıyor. Temiz bir bağlantı ile bu yönetilebilir bir adımdır.

Kendi vektör veritabanıma ihtiyacım var mı?

Küçük koleksiyonlar için mutlaka değil – Open WebUI yerleşik bir çözümle birlikte gelir. Çok sayıda belgeniz, otomatik güncellemeleriniz ve hakkınız varsa, kendi hakkınıza sahip olmanız değer.

Bir yapay zeka araması mı planlıyorsunuz? İletişim sayfası üzerinden doğru mimariyi tartışalım.