Векторные базы данных (Vector Databases) -- это специализированные хранилища, оптимизированные для работы с многомерными векторами: embedding-представлениями текстов, изображений и других данных. Они обеспечивают быстрый поиск по сходству (similarity search) среди миллионов и миллиардов векторов, что делает их критически важным компонентом RAG-систем, рекомендательных систем и семантического поиска.
Зачем нужна отдельная векторная БД
Теоретически embeddings можно хранить и в обычной БД (PostgreSQL, MongoDB), но при масштабе это становится проблемой:
- Скорость -- brute-force сравнение 10M векторов по 1536 измерений занимает секунды. Специализированные индексы (HNSW, IVF) сокращают это до миллисекунд
- Масштабируемость -- векторные БД умеют шардировать данные по нескольким узлам и масштабироваться горизонтально
- Фильтрация -- гибридный поиск: семантическая близость + фильтры по метаданным (дата, категория, автор)
- Обновление -- эффективное добавление и удаление векторов без переиндексации всей базы
Сравнение популярных векторных баз данных
| Параметр | Pinecone | Weaviate | Qdrant | Milvus | pgvector |
|---|---|---|---|---|---|
| Тип | SaaS | Self-hosted / Cloud | Self-hosted / Cloud | Self-hosted / Cloud | Расширение PostgreSQL |
| Язык | Go (closed) | Go | Rust | Go + C++ | C |
| Открытый код | Нет | Да (BSD-3) | Да (Apache 2.0) | Да (Apache 2.0) | Да (PostgreSQL License) |
| Max векторов | Без лимита | Млрд+ | Млрд+ | Млрд+ | Млн (ограничен RAM) |
| Фильтрация метаданных | Да | Да (GraphQL) | Да (JSON-фильтры) | Да | Да (SQL WHERE) |
| Hybrid search | Нет | Да (BM25 + vector) | Да | Да | С расширениями |
| Лучший для | Быстрый старт, SaaS | Гибридные сценарии | Production, Rust-скорость | Большие масштабы | Простые проекты, уже есть PG |
Подробный обзор каждого решения
Pinecone -- полностью управляемый SaaS. Плюсы: нулевая настройка, высокая доступность, serverless-режим. Минусы: закрытый исходный код, привязка к облаку, дороже при масштабе. Идеален для: стартапов, прототипов, команд без инфраструктурных инженеров.
Qdrant -- высокопроизводительная БД на Rust. Плюсы: лучшая производительность в бенчмарках, гибкая фильтрация, open source. Рекомендация ModelSwitch: лучший выбор для production-проектов с потребностью в контроле инфраструктуры.
# Пример: Qdrant + ModelSwitch embeddings
from openai import OpenAI
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct
# Генерация embeddings через ModelSwitch
openai_client = OpenAI(
base_url="https://api.modelswitch.ru/v1",
api_key="msk_ваш_ключ"
)
# Подключение к Qdrant
qdrant = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
# Создание коллекции
qdrant.create_collection(
collection_name="knowledge_base",
vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE)
)
# Индексация документов
documents = ["ModelSwitch API docs...", "Billing guide...", "Security best practices..."]
response = openai_client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input=documents
)
points = [
PointStruct(id=i, vector=item.embedding, payload={"text": doc})
for i, (item, doc) in enumerate(zip(response.data, documents))
]
qdrant.upsert(collection_name="knowledge_base", points=points)
# Поиск
query_emb = openai_client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input=["Как настроить оплату?"]
).data[0].embedding
results = qdrant.search(
collection_name="knowledge_base",
query_vector=query_emb,
limit=3
)Weaviate -- универсальная векторная БД с встроенной vectorization. Плюсы: гибридный поиск (BM25 + vector) из коробки, GraphQL API, встроенные модули для автоматической генерации embeddings. Минусы: больше потребляет ресурсов, сложнее в настройке.
pgvector -- расширение для PostgreSQL. Плюсы: используете существующую PostgreSQL-инфраструктуру, SQL-запросы, привычные инструменты. Минусы: медленнее на больших объёмах (10M+ векторов), нет шардирования. Идеален для: проектов с менее чем 5M векторов, которые уже используют PostgreSQL.
Какую базу данных выбрать: алгоритм решения
- У вас уже есть PostgreSQL и менее 1M документов? -- используйте pgvector. Минимум инфраструктурных затрат
- Прототип или MVP? -- используйте Pinecone (serverless). Запустите за 10 минут, масштабируйте потом
- Production с полным контролем? -- Qdrant (self-hosted). Лучшая производительность, open source
- Нужен гибридный поиск? -- Weaviate. BM25 + vector search из коробки
- Миллиарды векторов? -- Milvus. Проверен на масштабах Alibaba и других крупных компаний
Вне зависимости от выбора векторной БД, embeddings генерируются через API. ModelSwitch предоставляет доступ к лучшим embedding-моделям (OpenAI, Cohere, Voyage) через единый API, что позволяет легко экспериментировать с разными моделями и найти оптимальное соотношение качества и стоимости для вашего конкретного случая.