20 Okt 2025·8 menit
Apa Itu Database Vektor? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
Pelajari apa itu database vektor, bagaimana embeddings memungkinkan pencarian semantik, dan kapan memilih pgvector, Pinecone, atau Weaviate untuk pencarian AI dan RAG.
Pelajari apa itu database vektor, bagaimana embeddings memungkinkan pencarian semantik, dan kapan memilih pgvector, Pinecone, atau Weaviate untuk pencarian AI dan RAG.
Sebuah database vektor adalah sistem yang dibuat untuk menyimpan dan mencari embeddings—daftar angka yang merepresentasikan “makna” teks, gambar, atau data lain. Alih-alih bertanya, “Apakah catatan ini berisi kata refund secara persis?”, Anda bertanya, “Catatan mana yang paling mirip dengan pertanyaan ini?” dan mendapatkan kecocokan terdekat.
Bayangkan setiap dokumen (atau produk, tiket, atau FAQ) diubah menjadi sebuah titik di peta. Item tentang ide yang sama berakhir saling berdekatan—bahkan jika mereka menggunakan kata-kata berbeda. Database vektor adalah alat yang dapat menjawab dengan cepat: apa yang terdekat dengan titik baru ini?
Database SQL tradisional hebat ketika Anda mengetahui struktur pertanyaan: filter berdasarkan tanggal, user_id, status, dan sebagainya. Pencarian kata kunci bagus ketika jawaban benar-benar mengandung kata-kata yang Anda ketik.
Database vektor berbeda karena fokus pada similaritas semantik. Dirancang untuk menangani kueri seperti “Bagaimana cara mendapatkan kembali uang saya?” dan menemukan konten yang mengatakan “Kebijakan pengembalian kami…” tanpa memerlukan kata-kata yang sama persis.
Ini tidak menggantikan SQL atau pencarian kata kunci. Di banyak sistem nyata, Anda menggunakan keduanya: SQL/filters untuk aturan bisnis (wilayah, permission, recency) dan pencarian vektor untuk “makna.”
Kalau ingat satu kalimat: database vektor adalah mesin “item paling mirip” untuk embeddings, dioptimalkan agar cepat dan skala besar.
Database vektor bekerja karena embeddings memungkinkan Anda membandingkan makna secara numerik. Anda tidak membaca angkanya; Anda menggunakannya untuk meranking “seberapa dekat” dua potongan konten.
Sebuah embedding adalah daftar angka (sering ratusan atau ribuan panjang) yang merepresentasikan sebuah potongan konten. Setiap angka menangkap aspek makna yang dipelajari model ML. Anda tidak menafsirkan angka individual; yang penting adalah bahwa konten serupa berakhir dengan pola angka yang mirip.
Pikirkan seperti koordinat pada peta berdimensi sangat tinggi: kalimat tentang “kebijakan pengembalian” dan “mengembalikan produk” akan berdekatan, meskipun menggunakan kata-kata berbeda.
Berbagai model embedding mengubah media berbeda menjadi vektor:
Setelah semuanya menjadi vektor, database Anda dapat mencari di kumpulan besar menggunakan operasi inti yang sama: “temukan vektor terdekat.”
Untuk memutuskan apa yang “terdekat,” sistem menggunakan aturan penilaian sederhana:
Anda tidak perlu menghitung ini secara manual—yang penting adalah skor lebih tinggi berarti “lebih mirip.”
Sebagian besar peningkatan kualitas pencarian datang dari embeddings dan chunking yang lebih baik, bukan mengganti database. Jika model Anda tidak menangkap bahasa domain Anda (nama produk, jargon internal, frasa legal), bahkan indeks vektor terbaik hanya bisa mengembalikan “jawaban terdekat yang salah.” Memilih pgvector vs Pinecone vs Weaviate penting, tapi memilih model embedding dan format input yang tepat biasanya lebih menentukan.
Pencarian kata kunci, kueri SQL, dan pencarian vektor memecahkan masalah berbeda—mencampurnya adalah sumber hasil yang mengecewakan.
Pencarian tradisional (Elasticsearch, Postgres full-text, dll.) mencocokkan kata dan frasa. Hebat ketika pengguna tahu apa yang harus diketik dan dokumen mengandung istilah itu.
Kelemahannya saat:
Database vektor menyimpan embeddings—representasi numerik makna. Kueri juga di-embed, dan hasil diranking berdasarkan kemiripan, sehingga Anda bisa mengambil konten yang berkaitan secara konsep meskipun kata-kata persis tidak cocok. Inilah alasan pencarian vektor populer untuk pencarian semantik dan RAG.
SQL adalah alat yang tepat untuk:
Vektor bukan pilihan yang baik ketika presisi tak bisa ditawar (mis. “orders for customer_id = 123”).
Bahkan dengan pencarian semantik, Anda biasanya butuh filter klasik—rentang harga, tanggal, bahasa, kategori, dan permission. Sebagian besar sistem nyata melakukan hybrid: filter SQL/metadata dulu, lalu ranking kesamaan vektor dalam himpunan yang diizinkan.
Saat Anda menyimpan data di database vektor, setiap item menjadi daftar panjang angka (embedding). Pencarian berarti: “temukan vektor yang paling dekat dengan vektor kueri ini.”
Database nyata bisa menyimpan jutaan vektor. Membandingkan kueri Anda dengan setiap vektor akan terlalu lambat dan mahal. Jadi database vektor membangun sebuah indeks—struktur yang membantu mempersempit kandidat dengan cepat, sehingga sistem hanya mengukur jarak untuk subset kecil.
Sebagian besar pencarian vektor memakai approximate nearest neighbor (ANN). “Approximate” berarti database mencoba menemukan kecocokan sangat baik dengan cepat, bukan menjamin hasil teratas yang matematis sempurna setiap kali.
Analogi: daripada memeriksa setiap buku di perpustakaan, ANN menggunakan peta pintar untuk membawa Anda ke rak yang tepat terlebih dahulu.
Trade-off ini biasanya disetel dengan opsi seperti “seberapa keras indeks harus mencari?”
Secara praktis, recall adalah “seberapa sering hasil menyertakan apa yang manusia anggap jawaban benar.” Untuk RAG, recall yang lebih tinggi sering mengurangi fakta yang tertinggal (tapi bisa mahal).
Produk berbeda (pgvector, Pinecone, Weaviate) mengekspos ide-ide ini dengan default dan knob tuning yang berbeda, tapi tujuannya sama: pencarian kemiripan cepat dengan akurasi yang bisa dikendalikan.
Alur kerja database vektor pada dasarnya adalah loop “simpan barang, lalu ambil kecocokan terbaik”. Kuncinya adalah menyimpan makna (embeddings) bersama konten asli sehingga pencarian bisa mencocokkan ide, bukan hanya kata.
Mulai dengan mengumpulkan dokumen (halaman, PDF, tiket, deskripsi produk, dll.), memecahnya menjadi chunk, dan menghasilkan embedding untuk tiap chunk.
Di database biasanya Anda menyimpan:
Saat pencarian, Anda embed pertanyaan pengguna dan minta vektor terdekat.
Banyak tim menggabungkan kemiripan vektor dengan skor kata kunci (mirip BM25) sehingga Anda mendapatkan kecocokan semantik dan tetap memberi bobot pada istilah persis seperti kode SKU, nama, atau pesan error.
Sebelum atau selama retrieval, terapkan metadata filters—terutama untuk aplikasi multi-tenant dan permission. Filter juga membantu presisi (mis. “hanya 90 hari terakhir”, “hanya di Help Center”).
Polanya umum: retrieve top 50–200 cepat, lalu re-rank top 10–20 menggunakan model yang lebih kuat atau aturan (boost berdasarkan freshness, prioritas sumber).
Untuk RAG, ambil chunk teratas dan kirim sebagai konteks ke prompt LLM, sering dengan sitasi dan instruksi “jangan jawab jika tidak ditemukan”. Hasilnya jawaban yang berlandaskan konten Anda, bukan tebakan model semata.
Jika tujuan Anda memvalidasi kualitas retrieval dengan cepat (daripada habiskan minggu menyiapkan infrastruktur), platform vibe-coding seperti Koder.ai dapat membantu membuat prototipe aplikasi pencarian semantik atau RAG end-to-end dari antarmuka chat. Dalam praktiknya, itu berarti Anda bisa menyiapkan UI React, backend Go, dan database Postgres (termasuk pendekatan berbasis pgvector) lalu iterasi dengan planning mode, snapshots, dan rollback—lalu ekspor kode sumber saat siap.
pgvector adalah ekstensi PostgreSQL yang memungkinkan Anda menyimpan dan mencari embedding vektor langsung di database yang sudah ada. Alih-alih menjalankan “database vektor” terpisah, Anda menambahkan tipe kolom baru (vector) ke tabel yang sudah menyimpan user, produk, dokumen, dan metadata.
pgvector cocok untuk tim yang sudah berkomitmen pada Postgres dan ingin mengurangi bagian yang dikelola. Jika kebenaran aplikasi Anda ada di Postgres, menyimpan vektor di sana bisa menyederhanakan arsitektur: satu strategi backup, satu model akses, satu tempat menjalankan migrasi, dan SQL yang sudah dikenal untuk join serta filtering.
Keuntungan terbesar adalah menempatkan data terstruktur dan vektor bersama. Anda bisa melakukan pencarian semantik dan tetap menerapkan constraint “normal”—seperti tenant_id, kategori, status, atau permission—tanpa merangkai hasil antar sistem. Operasionalnya bisa lebih sederhana: deployment Postgres yang ada plus ekstensi.
Workload vektor bervolume tinggi dapat mendorong Postgres ke penggunaan yang tidak pernah menjadi tujuan awalnya. Anda perlu memikirkan indeks vektor (sering IVFFlat atau HNSW), pengaturan memori, perilaku vacuum, dan pola query.
Jika Anda memperkirakan koleksi embedding sangat besar, pencarian simultan berat, atau pertumbuhan cepat, scaling dan tuning bisa menjadi lebih rumit dibanding layanan vektor yang dikelola. Untuk banyak tim, pgvector adalah opsi “mulai sederhana” yang masih bisa berkembang jauh.
Pinecone adalah layanan database vektor terkelola penuh: Anda mengirim embedding (vektor) plus ID dan metadata, dan Pinecone memberi pencarian kemiripan cepat dengan pekerjaan operasional sebagian besar ditangani untuk Anda.
Dengan Pinecone, Anda biasanya tidak perlu mengkhawatirkan provisioning mesin, tuning indeks tingkat rendah sehari-hari, atau membangun cerita scaling dan failover sendiri. Anda berinteraksi lewat API untuk upsert vektor, query tetangga terdekat, dan memfilter hasil berdasarkan metadata (mis. bahasa, tenant, tipe dokumen, atau level akses).
Pinecone pilihan kuat ketika Anda perlu:
Tim sering memilihnya ketika produk inti bergantung pada retrieval berkualitas tinggi dan mereka ingin “vector search as a service” daripada sistem lain yang harus dipelihara.
Keunggulan terbesar Pinecone adalah kecepatan ke produksi. Skalabilitas terkelola dan fitur keandalan (bervariasi berdasarkan rencana) mengurangi waktu yang Anda habiskan untuk capacity planning dan incident response. Integrasinya juga cenderung mulus dengan tumpukan AI umum untuk pencarian dan RAG.
Trade-off utama adalah kekhawatiran vendor lock-in dan biaya penggunaan berkelanjutan yang bisa meningkat dengan volume query, storage, dan throughput. Anda juga harus memverifikasi residency data, persyaratan kepatuhan, dan bagaimana organisasi menangani data sensitif sebelum memutuskan.
Weaviate adalah database vektor open-source yang memberi backend “AI search” lengkap dengan API GraphQL. Jika Anda suka mengontrol infrastruktur Anda (atau menerapkan di cloud pilihan) tapi tetap ingin pengalaman seperti produk—schema, filtering, opsi indexing, dan integrasi—Weaviate sering ada di daftar pertimbangan.
Secara garis besar, Weaviate menyimpan objek (dokumen, produk, tiket, dll.) bersama metadata dan embedding vektornya. Anda bisa query dengan kemiripan semantik (“temukan yang mirip ini”) sambil menerapkan filter (“hanya 30 hari terakhir”, “kategori = support”). API GraphQL memudahkan tim yang menginginkan query ekspresif tanpa merancang banyak endpoint kustom.
Weaviate cocok untuk tim yang:
Kelebihan: dukungan schema/metadata kuat, ekosistem modul/integrasi yang kaya, dan pendekatan indexing yang dapat dikonfigurasi untuk menyetel performa.
Kekurangan: jika Anda menjalankannya sendiri, Anda bertanggung jawab mengoperasikannya—upgrade, scaling, monitoring, backup, dan incident response. Selain itu, saat menambah modul, multi-tenancy, dan schema kompleks, sistem bisa menjadi sulit dipahami kecuali Anda menetapkan konvensi sejak awal.
Jika membandingkan opsi, Weaviate sering berada di antara “tambahan sederhana di dalam database Anda” dan “layanan terkelola penuh”, menawarkan fleksibilitas dengan biaya kepemilikan operasional.
Memilih database vektor lebih soal kecocokan daripada “yang terbaik”: di mana Anda ingin menjalankannya, seberapa besar perkiraan pertumbuhan, seperti apa kueri Anda, dan seberapa banyak pekerjaan operasional yang tim Anda sanggup tangani.
pgvector adalah “vektor di dalam Postgres.” Ideal jika aplikasi Anda sudah hidup di Postgres dan Anda ingin satu database untuk data bisnis dan embeddings.
Pinecone dikelola. Anda menukar kontrol dengan kecepatan adopsi: lebih sedikit knob, lebih sedikit infrastruktur untuk dijalankan.
Weaviate open-source dan bisa self-hosted atau dikonsumsi sebagai layanan terkelola. Ini jalur tengah jika Anda ingin sistem vector-native tapi tetap menginginkan tooling terbuka.
Di skala kecil, ketiganya bisa bekerja baik. Saat tumbuh, tanyakan:
Jika Anda mengharapkan pertumbuhan cepat dan QPS tinggi, Pinecone sering unggul di kesederhanaan operasional. Jika pertumbuhan moderat dan Anda sudah menjalankan Postgres di skala, pgvector bisa lebih hemat biaya.
Jika Anda membutuhkan banyak filter relasional (join, predikat kompleks) bersama pencarian kemiripan, pgvector menarik.
Jika Anda butuh hybrid search (kata kunci + semantik), filtering kaya, atau isolasi multi-tenant yang kuat, bandingkan fitur Pinecone dan Weaviate secara mendetail.
Jujur tentang backup, monitoring, upgrade, dan beban on-call. Managed mengurangi beban. Self-hosted bisa lebih murah, tapi hanya jika tim Anda punya keterampilan (dan waktu) untuk menjalankannya andal.
Pencarian vektor yang bagus dimulai dengan bentuk record yang membosankan tapi andal. Perlakukan setiap “unit yang dapat dicari” sebagai baris/objek yang bisa di-fetch, di-filter, dan dijelaskan nanti.
Simpan minimal:
Ini membuat retrieval sederhana: pencarian vektor mengembalikan id, lalu Anda fetch chunk + konteks untuk ditampilkan atau diberi ke RAG.
Chunking adalah tuas kualitas terbesar yang bisa Anda kendalikan. Chunk kecil lebih “presisi” tapi bisa kehilangan konteks; chunk besar membawa konteks tapi mengencerkan sinyal.
Mulai umum adalah 200–400 token dengan 10–20% overlap, lalu sesuaikan menurut konten. Untuk API dan teks legal, chunk lebih kecil sering bekerja lebih baik; untuk narasi, chunk sedikit lebih besar mempertahankan makna.
Simpan metadata yang benar-benar akan Anda query:
Hindari menaruh blob JSON besar; simpan field yang sering di-filter agar mudah diindeks.
Embeddings tidak abadi. Catat embedding_model, model_version, dan chunking_version (plus created_at). Saat Anda naik versi model, Anda bisa re-embed paralel dan beralih lalu-lahan tanpa mencampur vektor tak kompatibel.
Pencarian vektor bisa terasa “instan” di demo, lalu melambat atau mahal di produksi. Kabar baik: penggerak utamanya dapat diprediksi, dan bisa Anda kelola baik menggunakan pgvector di Postgres, Pinecone, atau Weaviate.
Banyak tim meremehkan bagian non-search.
Pencarian kemiripan yang lebih baik tidak otomatis berarti jawaban lebih baik.
Buat set uji kecil: 30–100 query nyata, masing-masing dengan beberapa hasil yang diharapkan. Ukur relevansi (hit rate di top-k) dan pantau perubahan saat Anda mengubah chunking, indeks, atau prompt.
Perlakukan embeddings sebagai data yang berpotensi sensitif.
Kualitas pencarian vektor bukan hanya soal indeks—juga tentang bagaimana Anda mengoperasikan sistem sehari-hari. Kebiasaan tata kelola mencegah “hasil misterius” dan membuat audit jauh lebih mudah.
Jika dokumen Anda berisi data sensitif, pertimbangkan menyimpan konten mentah di datastore utama (object storage, database, DMS) dan hanya menyimpan:
Ini mengurangi eksposur jika store vektor dikompromi dan menyederhanakan kontrol akses. Juga membantu saat Anda memakai banyak backend (mis. pgvector untuk aplikasi internal, Pinecone untuk fitur publik).
Embeddings bisa “mengingat” teks lama jika Anda tidak membersihkannya.
Log secukupnya untuk debugging relevansi tanpa merekam rahasia:
Ini membuat drift dan regresi jelas setelah perubahan model atau data.
Rencanakan retensi (berapa lama vektor dan log disimpan), enkripsi in-transit/at-rest, dan kebutuhan audit (siapa mencari apa, kapan). Jika Anda beroperasi di lingkungan teratur, dokumentasikan alur data dan jalur akses agar review tidak menghambat rilis.
Bahkan setup database vektor yang solid bisa mengecewakan jika beberapa jebakan umum muncul. Berikut yang sering terjadi—dan cara memperbaikinya sejak awal.
Vektor hebat untuk “makna”, bukan untuk batasan keras. Jika Anda memakai pencarian semantik sebagai satu-satunya alat, hasil bisa terasa acak atau tidak aman.
Hindari: gabungkan similarity search dengan filter terstruktur (tenant_id, kategori produk, bahasa, rentang tanggal). Perlakukan metadata filtering sebagai bagian inti desain kueri, bukan pemikiran belakangan.
Demo yang terlihat baik pada beberapa prompt bisa menyembunyikan masalah recall dan relevansi.
Hindari: buat set evaluasi kecil dari kueri nyata dengan target jawaban baik. Pantau metrik sederhana seiring waktu (relevansi top-k, click/selection rate, atau penilaian manusia). Uji ulang saat mengubah embedding, chunking, atau indeks.
Model embedding berevolusi. Ganti model (atau versinya) mengubah ruang vektor, yang bisa menurunkan retrieval secara diam-diam.
Hindari: simpan field embedding_model dan perlakukan embedding sebagai artefak versi. Siapkan pipeline re-embedding dan rencanakan backfill (sering dilakukan bertahap). Jika biaya menjadi perhatian, re-embed konten yang paling sering digunakan dulu.
Jika aplikasi Anda punya kontrol akses, retrieval harus menghormatinya—kalau tidak Anda bisa menampilkan konten terbatas.
Hindari: terapkan permissions di tahap retrieval menggunakan index per-tenant, metadata filters, atau field ACL ter-precompute. Verifikasi dengan test: “user A tidak boleh pernah mengambil dokumen user B,” bahkan di kandidat top-k.
Database vektor adalah sistem yang dirancang untuk menyimpan embeddings (representasi numerik teks, gambar, atau data lain) dan dengan cepat mengambil item yang paling mirip. Cocok ketika pengguna mencari berdasarkan makna (pencarian semantik) atau ketika Anda membangun RAG agar asisten AI bisa menarik potongan relevan dari konten Anda sebelum menjawab.
Aturan praktis:
Buat proof of concept kecil dalam sehari:
Jika Anda ingin panduan implementasi dan biaya lebih lanjut, lihat /blog. Untuk pertimbangan harga atau opsi hosted, cek /pricing.
A vector database menyimpan dan mencari embeddings (vektor: daftar panjang angka) yang merepresentasikan makna teks, gambar, atau data lain. Alih-alih mencocokkan kata-kata persis, ia mengembalikan item yang paling mirip dengan kueri dalam ruang semantik—berguna ketika orang menyampaikan niat yang sama dengan kata-kata berbeda.
Sebuah embedding adalah “sidik jari” numerik dari konten yang dihasilkan oleh model ML. Anda tidak perlu menginterpretasikan setiap angka; gunakan vektor secara keseluruhan untuk membandingkan item. Item yang mirip (mis. “kebijakan pengembalian” dan “mengembalikan produk”) berdekatan dalam ruang vektor, memungkinkan pengambilan semantik.
Pencarian kata kunci mencocokkan kata dan frasa (bagus untuk istilah yang tepat). Pencarian vektor mencocokkan makna (bagus untuk sinonim dan parafrasa). Dalam praktiknya, tim sering memakai hybrid search:
SQL paling cocok untuk pertanyaan yang terstruktur dan tepat: ID, join, agregasi, dan filter ketat. Pencarian vektor paling cocok untuk pertanyaan kabur "temukan yang mirip". Pola umum:
Kebanyakan sistem memakai Approximate Nearest Neighbor (ANN). Alih-alih membandingkan kueri Anda dengan setiap vektor yang tersimpan, indeks mempersempit kandidat sehingga hanya sebagian kecil yang dihitung jaraknya secara penuh. Ini menukar sedikit ketepatan ekstrem demi peningkatan besar pada latensi dan biaya.
Cosine similarity membandingkan arah vektor (apakah keduanya menunjuk ke arah yang sama?). Dot product memberi reward pada arah yang sama dan juga dapat memperhitungkan magnitudo tergantung apakah embedding dinormalisasi.
Secara praktis: pilih metrik yang direkomendasikan untuk model embedding Anda dan gunakan konsisten saat mengindeks dan query.
Chunking menentukan apa yang direpresentasikan setiap vektor. Terlalu besar: context bising; terlalu kecil: kehilangan konteks penting.
Mulai praktis:
Sesuaikan berdasarkan tipe konten (API/legal sering lebih kecil; narasi sering sedikit lebih besar).
RAG biasanya berupa pipeline:
Pilih berdasarkan deployment dan toleransi operasi:
Kesalahan umum meliputi: