20 ott 2025·8 min
Che cos'è un database vettoriale? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
Scopri cos'è un database vettoriale, come gli embeddings permettono la ricerca per similarità e quando scegliere pgvector, Pinecone o Weaviate per ricerca AI e RAG.
Scopri cos'è un database vettoriale, come gli embeddings permettono la ricerca per similarità e quando scegliere pgvector, Pinecone o Weaviate per ricerca AI e RAG.
Un database vettoriale è un sistema progettato per memorizzare e ricercare embeddings—liste di numeri che rappresentano il “significato” di testi, immagini o altri dati. Invece di chiedere “Questo record contiene esattamente la parola rimborso?”, si chiede “Quali record sono più simili a questa domanda?” e si ottengono le corrispondenze più vicine.
Immagina che ogni documento (o prodotto, ticket o FAQ) venga trasformato in un punto su una mappa. Gli elementi che parlano dello stesso concetto finiscono vicini, anche se usano parole diverse. Un database vettoriale è lo strumento che può rispondere velocemente: cosa è più vicino a questo nuovo punto?
I tradizionali database SQL sono eccellenti quando conosci la struttura della tua domanda: filtra per data, user_id, status e così via. La ricerca per parole chiave è ottima quando la risposta giusta contiene letteralmente le stesse parole che digiti.
I database vettoriali sono diversi perché si concentrano sulla similarità semantica. Sono pensati per gestire query come “Come faccio a riavere i miei soldi?” e trovare contenuti che dicono “La nostra politica di rimborso…” senza richiedere lo stesso modo di esprimersi.
Questo non sostituisce SQL o la ricerca per parole chiave. In molti sistemi reali si usano entrambi: SQL/filtri per regole di business (regione, permessi, aggiornamenti) e ricerca vettoriale per il “significato”.
Se ricordi una sola frase: un database vettoriale è un motore “elementi più simili” per embeddings, ottimizzato per farlo velocemente e su scala.
I database vettoriali funzionano perché gli embeddings permettono di confrontare il significato numericamente. Non leggi i numeri; li usi per classificare “quanto sono vicini” due contenuti.
Un embedding è una lista di numeri (spesso centinaia o migliaia) che rappresenta un pezzo di contenuto. Ogni numero cattura un aspetto del significato appreso da un modello di machine learning. Non interpreti i singoli numeri direttamente; ciò che conta è che contenuti simili producono schemi numerici simili.
Pensalo come coordinate su una mappa a dimensionalità molto alta: frasi su “politica di rimborso” e “restituire un prodotto” si posizionano vicine, anche se usano parole diverse.
Modelli diversi trasformano media diversi in vettori:
Una volta che tutto è un vettore, il tuo database può cercare tra grandi collezioni usando la stessa operazione core: “trova i vettori più vicini”.
Per decidere cosa è “più vicino”, i sistemi usano regole di punteggio semplici:
Non hai bisogno di calcolarli a mano—la parte importante è che punteggi più alti significano “più simili”.
La maggior parte dei miglioramenti nella qualità della ricerca viene da migliori embeddings e migliore chunking, non dal cambiare database. Se il tuo modello non cattura il linguaggio del tuo dominio (nomi di prodotto, gergo interno, formulazioni legali), anche il miglior indice vettoriale potrà solo restituire le “migliori risposte sbagliate”. Scegliere pgvector vs Pinecone vs Weaviate è importante, ma scegliere il giusto modello di embedding e il formato di input conta di più.
Ricerca per parole chiave, query SQL e ricerca vettoriale risolvono problemi diversi—confonderli è una causa comune di risultati deludenti.
La ricerca tradizionale (Elasticsearch, Postgres full-text, ecc.) corrisponde parole e frasi. È ottima quando gli utenti sanno cosa digitare e il documento contiene quei termini.
Fatica quando:
Un database vettoriale memorizza embeddings—rappresentazioni numeriche del significato. Anche le query vengono embeddare e i risultati vengono ordinati per similarità, così puoi recuperare contenuti concettualmente collegati anche quando le parole esatte non corrispondono. Per questo la ricerca vettoriale è popolare per ricerca semantica e RAG.
SQL è lo strumento giusto per:
I vettori non sono adatti quando la precisione è imprescindibile (es. “ordini per customer_id = 123”).
Anche con la ricerca semantica, di solito hai bisogno di filtri classici—fasce di prezzo, date, lingua, categoria e permessi. La maggior parte dei sistemi reali fa un ibrido: filtri SQL/metadata prima, poi ranking per similarità vettoriale nell'insieme consentito.
Quando memorizzi dati in un database vettoriale, ogni elemento diventa una lunga lista di numeri (un embedding). Cercare significa: “trova i vettori più vicini a questo vettore query”.
Un database realistico può contenere milioni di vettori. Confrontare la query con ogni vettore sarebbe troppo lento e costoso. Perciò i database vettoriali costruiscono un indice—una struttura che aiuta a restringere rapidamente i candidati, così il sistema misura le distanze solo per un piccolo sottoinsieme.
La maggior parte delle ricerche vettoriali usa ANN. “Approximate” significa che il database cerca di trovare corrispondenze molto buone rapidamente, piuttosto che garantire ogni volta il risultato matematicamente perfetto.
Un'analogia utile: invece di controllare ogni libro in una biblioteca, ANN usa una mappa intelligente per portarti agli scaffali giusti prima.
Questo compromesso si regola spesso con impostazioni come “quanto approfondire l'indice?”.
Praticamente, recall è “quanto spesso i risultati includono ciò che un umano considererebbe risposte giuste”. Per RAG, una recall più alta spesso riduce la perdita di fatti chiave (ma può costare di più).
Prodotti diversi (pgvector, Pinecone, Weaviate) espongono queste idee con impostazioni e valori predefiniti diversi, ma l'obiettivo è lo stesso: ricerca per similarità rapida con accuratezza controllabile.
Il workflow di un database vettoriale è per lo più un ciclo “memorizza elementi, poi recupera le migliori corrispondenze”. La chiave è memorizzare significato (embeddings) insieme al contenuto originale così la ricerca può confrontare idee, non solo parole esatte.
Si parte raccogliendo documenti (pagine, PDF, ticket, descrizioni prodotto, ecc.), suddividendoli in chunk e generando un embedding per ciascun chunk.
Nel database normalmente memorizzi:
Al momento della ricerca, embeddi la query dell'utente e chiedi i vettori più vicini.
Molti team mescolano similarità vettoriale e scoring per keyword (simile a BM25) così ottieni corrispondenze semantiche e premi le parole esatte come codici SKU, nomi o stringhe di errore.
Prima o durante il recupero, applica filtri di metadata—soprattutto per applicazioni multi-tenant e permessi. I filtri migliorano anche la precisione (es. “solo ultimi 90 giorni”, “solo nella Knowledge Base”).
Un pattern comune è: recupera velocemente i primi 50–200, poi riordina i top 10–20 usando un modello più forte o regole (boost per freschezza, priorità della fonte).
Per RAG prendi i chunk finali migliori e li invii come contesto a un prompt per LLM, spesso con citazioni e una istruzione “non rispondere se non trovato”. Il risultato è una risposta basata sui contenuti memorizzati, non su una supposizione del modello.
Se vuoi validare rapidamente la qualità del recupero (invece di passare settimane a collegare l'infrastruttura), una piattaforma di tipo "vibe-coding" come Koder.ai può aiutare a prototipare un'app di ricerca semantica o RAG end-to-end partendo da un'interfaccia chat. In pratica, puoi mettere in piedi una UI React, un backend Go e un database Postgres (incluso un approccio basato su pgvector) e iterare usando modalità di pianificazione, snapshot e rollback—poi esportare il codice sorgente quando sei pronto.
Se vuoi più guida su implementazione e costi, vedi il blog. Per considerazioni sui prezzi o opzioni ospitate, consulta la pagina dei prezzi.
pgvector è un'estensione di PostgreSQL che permette di memorizzare e cercare vettori di embedding direttamente nel tuo database esistente. Invece di eseguire un “database vettoriale” separato, aggiungi un nuovo tipo di colonna (vector) alle stesse tabelle che già contengono utenti, prodotti, documenti e metadata.
pgvector brilla per team già impegnati con Postgres e che vogliono meno componenti. Se la fonte della verità dell'app è in Postgres, mantenere i vettori lì può semplificare l'architettura: una strategia di backup, un modello di controllo accessi, un unico posto per le migrazioni e SQL familiare per join e filtri.
Il beneficio principale è mettere insieme dati strutturati e vettori. Puoi fare una ricerca semantica e comunque applicare vincoli “normali”—come tenant_id, category, status o permissions—senza dover unire risultati tra sistemi. Operativamente, può essere più semplice da lanciare: il tuo deployment Postgres esistente più un'estensione.
Carichi vettoriali ad alto volume possono spingere Postgres oltre il suo tuning predefinito. Probabilmente dovrai considerare indici vettoriali (di solito IVFFlat o HNSW), impostazioni di memoria, comportamento del vacuum e pattern di query.
Se prevedi collezioni molto grandi di embedding, ricerche concorrenti intensive o crescita rapida, scalare e ottimizzare può richiedere più lavoro rispetto a un servizio vettoriale gestito. Per molti team, pgvector è l'opzione “inizia semplice” che può comunque arrivare lontano.
Pinecone è un servizio di database vettoriale completamente gestito: gli invii embeddings (vettori) più ID e metadata, e ti fornisce ricerca per similarità veloce con la maggior parte del lavoro operativo gestito per te.
Con Pinecone, tipicamente non ti preoccupi di provisioning delle macchine, tuning quotidiano delle impostazioni dell'indice o costruire la tua storia di scaling e failover. Interagisci tramite API per upsertare vettori, interrogare i vicini più prossimi e filtrare i risultati tramite metadata (per esempio: lingua, tenant, tipo di documento o livello di accesso).
Pinecone è una scelta forte quando devi:
Le squadre spesso lo scelgono quando il prodotto dipende da un recupero di alta qualità e preferiscono “vector search as a service” piuttosto che un altro sistema da mantenere.
Il vantaggio principale di Pinecone è la velocità di messa in produzione. Lo scaling gestito e le feature di affidabilità (variabili in base al piano) riducono il tempo speso in capacity planning e gestione incidenti. Si integra anche bene con gli stack AI comuni per search e RAG.
I principali compromessi sono il rischio di vendor lock-in e costi continui che possono aumentare con il volume di query, storage e throughput. Controlla anche residenza dei dati, requisiti di conformità e come la tua organizzazione gestisce i dati sensibili prima di decidere.
Weaviate è un database vettoriale open-source che ti offre un backend completo per “AI search” con un'API GraphQL. Se ti piace l'idea di controllare l'infrastruttura (o distribuire nel tuo cloud) ma vuoi comunque un'esperienza simile a un prodotto—schema, filtering, opzioni di indicizzazione e integrazioni—Weaviate è spesso nella short-list.
A grandi linee, Weaviate memorizza oggetti (documenti, prodotti, ticket, ecc.) insieme a metadata e embeddings vettoriali. Puoi interrogarlo con similarità semantica (“trova cose simili a questa”) applicando anche filtri (“solo ultimi 30 giorni”, “solo categoria = support”). L'API GraphQL lo rende accessibile a team che vogliono query espressive senza progettare molti endpoint custom.
Weaviate tende ad adattarsi a team che:
Pro: forte supporto per schema/metadata, un ecosistema ricco di moduli/integrazioni e approcci di indicizzazione configurabili che permettono di ottimizzare le prestazioni.
Contro: se lo gestisci tu, sei responsabile delle operazioni—upgrade, scaling, monitoraggio, backup e gestione incidenti. Inoltre, aggiungendo moduli, multi-tenancy e schemi complessi, il sistema può diventare più difficile da comprendere a meno di stabilire convenzioni chiare fin da subito.
Se stai confrontando le opzioni, Weaviate spesso sta a metà strada tra “semplice estensione dentro il tuo database” e “servizio completamente gestito”, offrendo flessibilità al costo della responsabilità operativa.
Scegliere un database vettoriale riguarda più il “fit” che il “migliore”: dove vuoi eseguirlo, quanto pensi crescerà, come sono le query e quanto lavoro operativo può assumersi il tuo team.
pgvector è “vettori dentro Postgres.” È ideale se la tua app è già su Postgres e vuoi un unico database per dati e embeddings.
Pinecone è gestito. Scambi controllo con velocità di adozione: meno manopole, meno infrastruttura da gestire.
Weaviate è open-source e può essere self-hosted o fruito come offerta gestita. È un buon compromesso se vuoi un sistema nativo per vettori ma preferisci strumenti aperti.
A scale più piccole, tutte e tre possono funzionare bene. Col crescere, chiediti:
Se prevedi crescita rapida e QPS elevato, Pinecone spesso vince per semplicità operativa. Se la crescita è moderata e già usi Postgres a scala, pgvector può essere più conveniente.
Se ti servono forti filtri relazionali (join, predicati complessi) insieme alla ricerca per similarità, pgvector è convincente.
Se ti servono ricerca ibrida (keyword + semantica), filtri ricchi o forte isolamento multi-tenant, confronta Pinecone e Weaviate funzionalità per funzionalità.
Sii onesto su backup, monitoraggio, upgrade e carico on-call. Il gestito riduce l'onere. Il self-hosted può costare meno, ma solo se il tuo team ha competenze e tempo per gestirlo.
Una buona ricerca vettoriale parte da uno schema banale ma affidabile. Tratta ogni “unità ricercabile” come una riga/oggetto che può essere recuperata, filtrata e spiegata dopo.
Al minimo, memorizza:
Questo mantiene il recupero semplice: la ricerca vettoriale restituisce id, poi recuperi il chunk + contesto per mostrarlo agli utenti o alimentare RAG.
Il chunking è la leva di qualità più potente che controlli. Chunk più piccoli sono più “precisi” ma possono perdere contesto; chunk più grandi portano contesto ma diluiscono il segnale.
Un punto di partenza comune è 200–400 token con 10–20% di overlap, poi aggiusta in base al contenuto. Per API e testi legali, chunk più piccoli spesso funzionano meglio; per narrazioni, chunk leggermente più grandi preservano il significato.
Memorizza metadata che effettivamente interrogherai:
Evita di salvare grossi blob JSON inutili; tieni i campi frequentemente filtrati facili da indicizzare.
Gli embeddings non sono eterni. Traccia embedding_model, model_version e chunking_version (più created_at). Quando aggiorni modelli, re-embedda in parallelo e passa gradualmente il traffico senza mescolare vettori incompatibili.
La ricerca vettoriale può sembrare “istantanea” in una demo, poi rallentare o costare di più in produzione. La buona notizia: i principali driver sono prevedibili e puoi gestirli sia con pgvector in Postgres, sia con Pinecone o Weaviate.
La maggior parte dei team sottovaluta le parti non di ricerca.
Una ricerca per similarità migliore non garantisce risposte migliori.
Crea un piccolo set di test: 30–100 query reali, ognuna con alcune “buone” risposte attese. Misura la rilevanza (hit rate in top-k) e monitora i cambiamenti quando modifichi chunking, indici o prompt.
Tratta gli embeddings come potenzialmente sensibili.
La qualità della ricerca vettoriale non riguarda solo gli indici—è anche come operi il sistema giorno per giorno. Alcune pratiche di governance evitano “risultati misteriosi” e rendono gli audit molto meno stressanti.
Se i tuoi documenti contengono dati sensibili, valuta di mantenere il contenuto grezzo nel datastore principale (object storage, database, DMS) e memorizzare solo:
Questo riduce l'esposizione se il vector store viene compromesso e semplifica il controllo accessi. Aiuta anche quando usi più backend (es. pgvector per app interne, Pinecone per una feature pubblica).
Gli embeddings possono “ricordare” testo vecchio se non li pulisci.
Logga abbastanza per debuggare la rilevanza senza salvare segreti:
Questo rende visibili drift e regressioni dopo cambi di modello o dati.
Pianifica retention (quanto a lungo vivono vettori e log), crittografia in transito/a riposo e bisogni di audit (chi ha cercato cosa, quando). Se operi in ambienti regolamentati, documenta i flussi dei dati e i percorsi di accesso così le revisioni non bloccano le release.
Anche una solida configurazione di database vettoriale può deludere se alcuni ostacoli comuni si infilano. Ecco quelli che appaiono più spesso—e come correggerli presto.
I vettori sono eccellenti per il “significato”, non per vincoli rigidi. Se usi la ricerca semantica come unico strumento, i risultati possono sembrare casuali o non sicuri.
Evitare: combina ricerca per similarità con filtri strutturati (tenant_id, categoria prodotto, lingua, intervalli di data). Tratta i metadata come parte fondamentale del design della query, non come dopo-pensiero.
Una demo che funziona bene su poche query può nascondere problemi seri di recall e rilevanza.
Evitare: costruisci un piccolo set di valutazione con query reali e risultati attesi. Monitora metriche semplici nel tempo (rilevanza top-k, tasso di click/selezione o giudizi umani). Rilancia le valutazioni ogni volta che cambi embeddings, chunking o impostazioni di indicizzazione.
I modelli di embedding evolvono. Cambiare modello (o versione) modifica lo spazio vettoriale e può degradare il recupero in modo silenzioso.
Evitare: memorizza il campo embedding_model e tratta gli embeddings come artefatti versionati. Mantieni una pipeline di re-embedding e pianifica backfill (spesso fatto incrementalmente). Se il costo è un problema, re-embedda prima i contenuti più usati.
Se la tua app ha controllo degli accessi, il recupero deve rispettarlo—altrimenti potresti esporre contenuti riservati.
Evitare: applica permessi nella fase di recupero usando indici per tenant, filtri metadata o campi ACL precomputati. Verifica con test: “l'utente A non deve mai recuperare i documenti dell'utente B”, anche tra i top-k candidati.
Un database vettoriale è un sistema progettato per memorizzare embeddings (rappresentazioni numeriche di testo, immagini o altri dati) e recuperare rapidamente gli elementi più simili. È più adatto quando gli utenti cercano per significato (ricerca semantica) o quando costruisci RAG in modo che un assistente AI possa estrarre passaggi rilevanti dal tuo contenuto prima di rispondere.
Linee guida pratiche:
Costruisci una piccola prova di concetto in un giorno:
Se vuoi più consigli su implementazione e costi, vedi il blog. Per considerazioni sui prezzi o opzioni ospitate, consulta la pagina dei prezzi.
Un database vettoriale conserva e ricerca embeddings (vettori: lunghe liste di numeri) che rappresentano il significato di testo, immagini o altri dati. Invece di cercare parole esatte, restituisce gli elementi che sono più simili a una query nello spazio semantico — utile quando le persone esprimono la stessa intenzione con parole diverse.
Un embedding è una “impronta” numerica di un contenuto prodotta da un modello ML. Non interpreti i singoli numeri: usi il vettore nel suo insieme per confrontare elementi. Elementi simili (per esempio “politica di rimborso” e “restituire un prodotto”) finiscono vicini nello spazio vettoriale, permettendo il recupero semantico.
La ricerca per parole chiave trova parole e frasi (ottima per termini esatti). La ricerca vettoriale trova significato (ottima per sinonimi e parafrasi). Nella pratica le squadre spesso usano una ricerca ibrida:
SQL è ideale per domande strutturate e precise: ID, join, aggregazioni e filtri rigorosi. La ricerca vettoriale è migliore per interrogazioni “trova simili” approssimative. Un pattern comune è:
La maggior parte dei sistemi usa l'indicizzazione Approximate Nearest Neighbor (ANN). Invece di confrontare il vettore query con ogni vettore memorizzato, l'indice restringe i candidati in modo che solo un sottoinsieme venga valutato completamente. Si scambia un po' di ottimalità matematica per grandi risparmi in latenza e costo.
Cosine similarity confronta la direzione dei vettori (puntano nella stessa direzione?). Dot product premia direzione simile e può incorporare anche la magnitudine a seconda della normalizzazione degli embeddings.
Praticamente: usa la metrica raccomandata per il tuo modello di embedding e mantienila coerente in indicizzazione e query.
Il chunking controlla cosa rappresenta ogni vettore. Troppo grande: recuperi contesto rumoroso e misto. Troppo piccolo: perdi contesto importante.
Un punto di partenza pratico:
Poi adatta in base al tipo di contenuto (API/legal spesso più piccoli; testi narrativi più grandi).
RAG è tipicamente una pipeline:
Scegli in base a deployment e tolleranza operativa:
Errori comuni: