20 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕੀ ਹੈ? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਵੇਂ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਖੋਜ ਅਤੇ RAG ਲਈ pgvector, Pinecone, ਜਾਂ Weaviate ਵਿੱਚੋਂ ਕਦੋਂ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਵੇਂ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਖੋਜ ਅਤੇ RAG ਲਈ pgvector, Pinecone, ਜਾਂ Weaviate ਵਿੱਚੋਂ ਕਦੋਂ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
A vector database ਇੱਕ ایسا ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ—ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਲਿਸਟਾਂ—ਨੂੰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛਦਾ, “ਕੀ ਇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰਿੰਗ refund ਮੌਜੂਦ ਹੈ?”, ਬਲਕਿ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, “ਇਸ ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਲਦੇ ਜੁਲਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਿਹੜੇ ਹਨ?” ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲੇ ਮੇਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਹਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ, ਟਿਕਟ, ਜਾਂ FAQ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ੇ ਤੇ ਬਿੰਦੂ ਵਾਂਗ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਧਾਰਨਾ ਵਾਲੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਇਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ—ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋਣ। ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਹ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਸ ਨਵੇਂ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਕੀ ਹੈ?
ਪਾਰੰਪਰਿਕ SQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਉਸ ਵੇਲੇ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਪਤਾ ਹੋਵੇ: date, user_id, status ਵੱਗੈਰਾ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ। ਕੀਵਰਡ ਖੋਜ ਉਸ ਵੇਲੇ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਠੀਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਸ਼ਬਦ ਹੋਣ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਮਾਂਟਿਕ ਸਮਾਨਤਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਵੈਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਹਿਜਤਾ ਨਾਲ ਹਲ ਕਰਦੇ ਹਨ: “ਮੈਂ ਆਪਣਾ ਪੈਸਾ ਕਿਵੇਂ ਵਾਪਸ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?” ਅਤੇ ਉਹ ਵਰਗਾ ਸਮੱਗਰੀ ਲੱਭਦੇ ਹਨ ਜੋ “ਸਾਡੀ ਰਿਫੰਡ ਨੀਤੀ…” ਦੇ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਸਹੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ।
ਇਹ SQL ਜਾਂ ਕੀਵਰਡ ਖੋਜ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਅਕਸਰ ਅਸਲੀ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਦੋਹਾਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ: SQL/ਫਿਲਟਰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਲਈ (ਰੀਜਨ, permissions, ਤਾਜ਼ਗੀ) ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ “ਅਰਥ” ਲਈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਯਾਦ ਰੱਖੋਂ: ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਲਈ “ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਲਦੇ ਜੁਲਦੇ ਆਈਟਮ” ਇੰਜਣ ਹੈ, ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਲਈ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇਸ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਥਾਰਟਮਿਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਰਥ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪੜਦੇ; ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ “ਕਿੰਨਾ ਨੇੜੇ” ਰੈਂਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲਿਸਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਅਕਸਰ ਸੈੱਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੰਬੀ) ਜੋ ਕਿਸੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਨੰਬਰ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖੀ ਗਈ ਅਰਥ ਦੇ ਕਿਸੇ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦੇ; ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਿਲਦੇ-ਝੁਲਦੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਹਮ-ਆਸ-ਹਮ ਹੋਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁ-आਯਾਮੀ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: “ਰਿਫੰਡ ਨੀਤੀ” ਅਤੇ “ਉਤਪਾਦ ਵਾਪਸੀ” ਵਾਲੀਆਂ ਵਾਕਾਂ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦ ਵਰਤ ਰਹੀਆਂ ਹੋਣ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ:
ਇਕ ਵਾਰੀ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕੋ ਹੀ ਮੁੱਖ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਕਲੇਕਸ਼ਨ 'ਚ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: “ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਵੈਕਟਰ ਲੱਭੋ।”
ਨਿਯਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ “ਨੇੜਾ” ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਸਧਾਰਨ ਸਕੋਰਿੰਗ ਨਿਯਮ ਵਰਤਦੇ ਹਨ:
ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਹੱਥੋਂ ਹੱਥ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ—ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡਾ ਸਕੋਰ “ਜਿਆਦਾ ਮਿਲਦਾ-ਜੁਲਦਾ” ਹੋਣਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕੱਥੇ ਵੱਧਤਰ ਖੋਜ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੰਗੀਆਂ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਅਤੇ ਚੰਗਾ chunking ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕੇਵਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਦਲਣ ਤੋਂ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ (ਉਤਪਾਦ ਨਾਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਰਗਨ, ਕਾਨੂਨੀ ਫਰੇਜ਼) ਨੂੰ ਪਕੜ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵੈਕਟਰ ਇੰਡੈਕਸ ਵੀ “ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਗਲਤ ਜਵਾਬ” ਹੀ ਦੇ ਸਕੇਗਾ। pgvector vs Pinecone vs Weaviate ਦੀ ਚੋਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਠੀਕ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਫਾਰਮੈਟ ਚੁਣਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਹੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੀਵਰਡ ਖੋਜ, SQL ਕਵੇਰੀਜ਼, ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਦੇ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਆਮ ਕਾਰਨ ਹੈ।
ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਖੋਜ (Elasticsearch, Postgres full-text, ਆਦਿ) ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਫਰੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਟਾਈਪ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਜਦੋਂ:
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਅਰਥ ਦੀ ਅੰਕੀਆ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ। ਕਵੇਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਵੀ ਐਮਬੈੱਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰੈਂਕ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਭਾਵੇਂ ਠੀਕ ਸ਼ਬਦ ਮਿਲਦੇ ਨਾ ਹੋਣ। ਇਸੀ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਖੋਜ ਅਤੇ RAG ਲਈ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਹੈ।
SQL ਉਹ ਸਹੀ ਟੂਲ ਹੈ:
ਜਿੱਥੇ ਨਿਖਰਤਾ ਨਾਂਹੀ ਸੁਲੰਘਣੀ, ਵੈਕਟਰ ਗਲਤ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, “orders for customer_id = 123”).
ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਸਿਕ ਫਿਲਟਰ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ—ਕੀਮਤ ਸੀਮਾ, ਤਾਰੀਖਾਂ, ਭਾਸ਼ਾ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਅਤੇ permissions। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਲ ਸਿਸਟਮ ਹੈਬ੍ਰਿਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਪਹਿਲਾਂ SQL/metadata ਫਿਲਟਰ, ਫਿਰ ਦੀ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਰੈਂਕਿੰਗ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਹਰ ਆਈਟਮ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਨੰਬਰ-ਲਿਸਟ (ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ) ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਇਸ ਕਵੇਰੀ ਵੈਕਟਰ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਵੈਕਟਰ ਲੱਭੋ।”
ਅਸਲੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲੱਖਾਂ ਵੈਕਟਰ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਇੰਡੈਕਸ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਉਮੀਦ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਛੋਟੀ ਸੈੱਟ ਲਈ ਦੂਰੀਆਂ ਨਾਪੇ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ approximate nearest neighbor (ANN) ਵਰਤਦੀ ਹੈ। “ਆਪ੍ਰੋਕਸੀਮੇਟ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਮੇਲ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਜਾਏ ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਕਿ ਹਰ ਵਾਰੀ ਗਣਿਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਸਿਖਰ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲੇ।
ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਉਦਾਹਰਨ: ਸਾਰੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਖੰਗਾਲਣਾ, ਪਰ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਨਕਸ਼ਾ ਵਰਤੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਰੈੱਕਾਂ ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨੀਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਟਿਊਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: “ਇੰਡੈਕਸ ਕਿੰਨਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਖੋਜੇ?”
ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ, ਰੀਕਾਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ "ਕਿੰਨੀ ਵਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਉਹ ਸਿੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਸਹੀ ਸਮਝੇਗਾ"। RAG ਲਈ, ਉੱਚ ਰੀਕਾਲ ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਥਾਂ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਪਰ ਇਹ ਲਾਗਤ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)।
ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦ (pgvector, Pinecone, Weaviate) ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੀਫੌਲਟ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਨਾਬਾਂ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਮਕਸਦ ਇੱਕੋ ਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਜਿਸਦੀ ਵਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਟੋਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ матч ਲੈ ਆਓ” ਲੂਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਰਥ (ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ) ਨੂੰ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਖੋਜ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਸਕੇ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਸ਼ਬਦ।
ਤੁਸੀਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਪੰਨੇ, PDFs, ਟਿਕਟ, ਉਤਪਾਦ ਵਰਣਨ ਆਦਿ) ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚੰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਚੰਕ ਲਈ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ।
ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ:
ਸਰਚ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਕਵੇਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਐਮਬੈੱਡ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਕੀਵਰਡ ਸਕੋਰਿੰਗ (BM25 ਵਾਂਗ) ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਮੇਲ ਮਿਲਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਹੀ ਸ਼ਬਦ ਜਿਵੇਂ SKU ਕੋਡ, ਨਾਮ, ਜਾਂ ਐਰਰ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਨੂੰ ਵੀ ਇਨਾਮ ਮਿਲੇ।
ਰੀਟਰੀਵਲ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂ ਦੌਰਾਨ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਫਿਲਟਰ ਲਗਾਓ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ multi-tenant ਐਪਸ ਅਤੇ permissions ਲਈ। ਫਿਲਟਰ precision ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਫ਼ਕਤ ਪਿਛਲੇ 90 ਦਿਨ”, “ਫ਼ਕਤ Help Center ਵਿੱਚ”)।
ਇੱਕ ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਹੈ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ top 50–200 ਰੀਟਰੀਵ ਕਰੋ, ਫਿਰ top 10–20 ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਰੈਂਕ ਕਰੋ (ਤਾਜ਼ਗੀ ਬੂਸਟ, ਸੋਰਸ ਪ੍ਰਾਥਮੀਕਤਾ)।
RAG ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਆਖ਼ਰੀ top ਚੰਕ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ LLM ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਭੇਜਦੇ ਹੋ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ “ਜੇ ਨਹੀਂ ਮਿਲੇ ਤਾਂ ਜਵਾਬ ਨਾ ਦਿਓ” ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਦੇ ਕੇ। ਨਤੀਜਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਕਸਦ retrieval ਕਿਆਲਟੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਰਖਣਾ ਹੈ (ਬਜਾਏ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਇੰਫ੍ਰਾਸਟਰਕਚਰ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਦੇ), ਤਾਂ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ end-to-end semantic search ਜਾਂ RAG ਐਪ ਇੱਕ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ React UI, ਇੱਕ Go ਬੈਕਐਂਡ, ਅਤੇ ਇੱਕ Postgres ਡੇਟਾਬੇਸ (ਜਿਸ ਵਿੱਚ pgvector-ਅਧਾਰਿਤ ਰਸਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਖੜਾ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਵੇਂ ਅਤੇ export ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ iteration ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਨੋਟ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਇੰਪਲੀਮੇਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਸੂਬਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬਲੌਗ ਵੇਖੋ। ਕੀਮਤ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਜਾਂ ਹੋਸਟਿੰਗ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
pgvector ਇੱਕ PostgreSQL ਐਕਸਟੀੰਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ “ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ” ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਉਹੀ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਕਾਲਮ (vector) ਜੋੜਦੇ ਹੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ users, products, documents, ਅਤੇ metadata ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
pgvector ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Postgres 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ ਅਤੇ ਘੱਟ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਾਲੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਦੀ ਸਚਾਈ Postgres ਵਿੱਚ ਹੈ, vectors ਓਥੇ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਧਾਰਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਬੈਕਅੱਪ ਰਣਨੀਤੀ, ਇੱਕ access-control ਮਾਡਲ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਥਾਂ, ਅਤੇ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ SQL ਦੋ-ਤਰ੍ਹਾਂ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਜਿੱਤ ਸੰਰਚਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖਣ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ “ਸਧਾਰਨ” ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਜਿਵੇਂ tenant_id, category, status, ਜਾਂ permissions—ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੇ। ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਡਾ ਮੌਜੂਦਾ Postgres ਡਿਪਲੌਯਮੈਂਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਕਸਟੀੰਸ਼ਨ।
ਅਧਿਕ-ਮਾਤਰਾ ਵਾਲੇ ਵੈਕਟਰ ਵਰਕਲੋਡ Postgres ਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਧੱਕੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਲਈ ਇਹ ਮੁਲਤਵੀ ਤੌਰ ਤੇ ਟਿਊਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਮ੍ਹਣੇ ਆ ਸਕਦੇ ਹੋ vector indexes (ਅਕਸਰ IVFFlat ਜਾਂ HNSW), ਮੇਮਰੀ ਸੈਟਿੰਗਜ਼, vacuum ਵਿਵਹਾਰ, ਅਤੇ ਕਵੇਰੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਲੋੜ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਸੰਗ੍ਰਹਾਂ, ਭਾਰੀ ਸਹਿ-ਕੰਕਰੰਟ similarity search, ਜਾਂ ਤੇਜ਼ ਵਾਧੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ managed vector ਸਰਵਿਸ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਹੱਥ-ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, pgvector “ਸਧਾਰਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ” ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦੂਰੀ ਤਕ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Pinecone ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਰਵਿਸ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ (vectors) ਨਾਲ-ਨਾਲ IDs ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਭੇਜਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ similarity search ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਕੰਮ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Pinecone ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਵੀਜ਼ਨਿੰਗ, ਦਿਨ-प्रतिदਿਨ ਨੀਵ-ਸਤਰ ਇੰਡੈਕਸ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਫੇਲਓਵਰstory ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਤੁਸੀਂ vectors ਨੂੰ upsert ਕਰਨ, ਨੀਅਰੈਸਟ ਨੈਬਰਾਂ ਲਈ ਕਵੇਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ API ਨਾਲ ਇੰਟਰਐਕਟ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਭਾਸ਼ਾ, tenant, document type, ਜਾਂ access level)।
Pinecone ਉਹ ਚੰਗਾ ਚੋਣ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ:
ਟੀਮ ਅਕਸਰ ਇਸਨੂੰ ਚੁਣਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਉੱਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਰੀਟਰੀਵਲ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਉਹ “vector search as a service” ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋਵਨ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ।
Pinecone ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ speed-to-production ਹੈ। ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦਤਾ ਫੀਚਰ (ਯੋਜਨਾ ਮੁਤਾਬਕ) ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ capacity planning ਅਤੇ incident response 'ਤੇ ਘਟਾ ਦੇਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ AI ਸਟੈਕਸ ਲਈ ਵੀ ਸਾਫ਼ ਇੰਟੇਗਰੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਟਰੇਡ-ਆਫ vendor lock-in ਦੇ ਚਿੰਤਾ ਅਤੇ ਚਲਦੇ-ਰਹਿੰਦੇ ਖਪਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਖਰਚ ਹਨ ਜੋ ਕਵੇਰੀ ਵੋਲਿਊਮ, ਸਟੋਰੇਜ, ਅਤੇ throughput ਨਾਲ ਵੱਧ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾੜੀ, ਕਾਮਪਲਾਇੰਸ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੀਤੀਆਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।
Weaviate ਇੱਕ open-source vector database ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰੇ-ਫੀਚਰ ਵਾਲਾ “AI search backend” ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ GraphQL API ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ infrastructure 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸੋਚਦੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਕਲਾਉਡ ਤੇ ਤੈਯਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ) ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ-ਜਹੀ ਤਜਰਬਾ—schema, filtering, indexing ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ—ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ Weaviate ਅਕਸਰ ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, Weaviate objects (ਤੁਹਾਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਉਤਪਾਦ, ਟਿਕਟ ਆਦਿ) ਨੂੰ metadata ਅਤੇ vector embeddings ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਸਮਾਨਤਾ ਨਾਲ ਕਵੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (“ਇਸ ਵਾਂਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲੱਭੋ”) ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਫਿਲਟਰ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ (“ਕੇਵਲ ਪਿਛਲੇ 30 ਦਿਨ”, “ਕੇਵਲ category = support”)। GraphQL API ਉੱਸ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਨਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ custom endpoints ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਵਿਅਕਤਗਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
Weaviate ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਜੋ:
ਫਾਇਦੇ: ਮਜ਼ਬੂਤ schema/metadata ਸਹਿਯੋਗ, modules/integrations ਦਾ ਐਕੋਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਕੰਫਿਗਰੇਬਲ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਦਿੱਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਕਮੀਆਂ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਖੁਦ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਇਸਦਾ 운영 (ਅਪਗਰੇਡ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਬੈਕਅੱਪ, ਅਤੇ incident response) ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ modules, multi-tenancy, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਟਿੱਲ schema ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਵਾਇਤਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ Weaviate ਅਕਸਰ “ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਸਿਮਪਲ ਐਡ-ਆਨ” ਅਤੇ “ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸਰਵਿਸ” ਦੇ ਦਰਮਿਆਨ ਬੈਠਦਾ ਹੈ—ਲਚੀਲਾਪਣ ਹੋਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਮਾਲੀਕੀਅਤ ਦੇ ਸਾਥ।
ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਚੁਣਨਾ “ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ” ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਇਹਦੇ ਬਾਰੇ ਹੈ: ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨਾ ਵਧਣਾ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਵੇਰੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕਿੰਨਾ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
pgvector “Postgres ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੈਕਟਰ” ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Postgres 'ਤੇ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਉਚਿਤ ਹੈ।
Pinecone managed ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਦੇਵੋ ਅਤੇ adoption ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਲਓ: ਘੱਟ ਨਾਬ, ਘੱਟ infrastructure ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ।
Weaviate open-source ਹੈ ਅਤੇ self-host ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ managed ਸੇਵਾ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ vector-native ਸਿਸਟਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਪਰ open tooling ਵੀ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਮਿਡਲ-ਪਾਥ ਹੈ।
ਛੋਟੇ ਸਕੇਲ 'ਤੇ, ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਚੰਗੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਧਦੇ ਸਮੇਂ, ਪੁੱਛੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਿਆਰੇ QPS ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, Pinecone ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਾਦਗੀ 'ਤੇ ਜਿੱਤ ਲਈ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਵਧਾਵਾ ਮਾਰਤਲ ਅਤੇ moderate ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Postgres ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, pgvector ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਾਰੀ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਫਿਲਟਰਿੰਗ (joins, complex predicates) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਨਾਲ-ਨਾਲ similarity search, ਤਾਂ pgvector ਮਨਮRetention ਵਾਲਾ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ (keyword + semantic), ਧਨੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਜਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ multi-tenant isolation ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ Pinecone ਅਤੇ Weaviate ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
ਬਿਨਾਂ ਝੂਠ ਬੋਲੋ: ਬੈਕਅੱਪ, ਮਾਨੀਟਰਨਿੰਗ, ਅਪਗਰੇਡ ਅਤੇ on-call ਲੋਡ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕਿੰਨੀ ਤਿਆਰ ਹੈ। Managed ਤੁਹਾਡੇ ਭਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। Self-hosted ਸਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕੋਲ ਉਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਹੋਵੇ।
ਚੰਗੀ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਪਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਿਕਾਰਡ ਸ਼ੇਪ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ “ਖੋਜ-ਯੋਗ ਯੂਨਿਟ” ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੋ/ਆਬਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਟ੍ਰੀਟ ਕਰੋ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਫਿਲਟਰ, ਅਤੇ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਗੁਣਲੱਖ ਜੀ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਟੋਰ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਰੀਟਰੀਵਲ ਸਧਾਰਣ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਵੈਕਟਰ ਸਰਚ ids ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਚੰਕ + ਸੰਦਰਭ ਫੈਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਜਾਂ RAG ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ।
Chunking ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ quality ਲੈਵਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਛੋਟੇ ਚੰਕ ਜ਼ਿਆਦਾ “ਨਿਰਧਾਰਤ” ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸੰਦਰਭ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਵੱਡੇ ਚੰਕ ਸੰਦਰਭ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਪਰ signal ਨੂੰ dilute ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤ: 200–400 tokens ਅਤੇ 10–20% overlap, ਫਿਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਨੁਸਾਰ ਸਹੀ ਕਰੋ। APIs ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਚੰਕ ਚੰਗੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ; ਕਹਾਣੀਆ ਰੂਪ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਥੋੜ੍ਹੇ ਵੱਡੇ ਚੰਕ ਅਕਸਰ ਕੋਮਲਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਉਹ metadata ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਾਕਈ ਕਵੇਰੀ ਕਰਨਗੇ:
ਵੱਡੇ JSON blobs ਡਾਲ ਕੇ ਬਚੋ; ਵਾਰੰवार-ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਰੱਖੋ।
ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਸਦਾ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। embedding_model, model_version, ਅਤੇ chunking_version ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ (ਤੇ created_at)। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਤੁਸੀਂ ਪੈਰਲੇਲ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਐਮਬੈੱਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਸੰਗਤ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਕਸ ਕੀਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਧੀਰੇ-ਧੀਰੇ ਸਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ “ਤੁਰੰਤ” ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਉਤਪਾਦ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਲੋ ਜਾਂ ਮਹਿੰਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਖ ਡਰਾਈਵਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਹੁੰਚ (pgvector, Pinecone, ਜਾਂ Weaviate) 'ਤੇ ਮੈਨੇਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅਕਸਰ ਟੀਮਾਂ ਗੈਰ-ਖੋਜ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਅਨੁਮਾਨਦੇ ਹਨ।
ਵਧੀਆ similarity search ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ।
ਛੋਟਾ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ: 30–100 ਅਸਲ ਕਵੇਰੀਜ, ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਕੁਝ “ਚੰਗੇ” ਉਮੀਦਸ਼ੁਦਾ ਨਤੀਜੇ। relevance (top-k ਵਿੱਚ ਹਿੱਟ ਰੇਟ) ਮਾਪੋ ਅਤੇ chunking, ਇੰਡੈਕਸ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਬਦਲਣ 'ਤੇ փոփոխਨ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵਤ حساس ਮੰਨੋ।
ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਰਫ ਇੰਡੈਕਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਵੀ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਿਨ-ਪਰ-ਦਿਨ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਕੁਝ ਗਵਰਨੈਂਸ ਆਦਤਾਂ “ਰਹੱਸਮਈ ਨਤੀਜੇ” ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ audits ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੱਚੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਸਟੋਰ (object storage, database, DMS) ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਸਟੋਰ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਖਤਰੇ ਘਟਦੇ ਹਨ ਜੇ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਸਮੇਂ ਸਮਰਥਿਤ ਹੋ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਇਹ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਬੈਕਐਂਡ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ: ਅੰਦਰੂਨੀ ਐਪ ਲਈ pgvector, ਪਬਲਿਕ ਫੀਚਰ ਲਈ Pinecone)।
ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਪੁਰਾਣਾ ਟੈਕਸਟ "ਯਾਦ" ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਰੈਵੇਲੈਂਸ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਲੌਗ ਕਰੋ ਬਿਨਾਂ ਸਿਕਰੇਟਸ ਲੌਗ ਕੀਤੇ:
ਇਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਰਿਗਰੇਸ਼ਨ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
Retention (ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ vectors ਅਤੇ logs ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ), transit/at-rest ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਅਤੇ audit ਦੀ ਲੋੜ (ਕਿਸਨੇ ਕਦੋਂ ਕੀ ਖੋਝੀ) ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯਮਤ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਅਤੇ ਐਕਸੈੱਸ ਪਾਥਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਰਿਵਿਊਜ਼ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਨਾ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੈੱਟਅਪ ਵੀ ਕਈ ਆਮ ਫੇਲੀਆਂ ਨਾਲ ਨਿਰਾਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਉਹ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦातर ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ।
Vectors "ਅਰਥ" ਲਈ ਵਧੀਆ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਕਠੋਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਲਈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਖੋਜ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਨਤੀਜੇ ਰੈਂਡਮ ਜਾਂ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਰੋਕੋ: similarity search ਨੂੰ structured filters (tenant_id, product category, language, date ranges) ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ। ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਨੂੰ query design ਦਾ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾ-ਕਲਾਸ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੋਚਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼।
ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਮਪਟਾਂ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਲੱਗਣ ਵਾਲਾ ਡੈਮੋ ਬਹੁਤ ਅਸਲੀ ਰੀਕਾਲ ਅਤੇ ਰੈਲੇਵੈਂਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰੋਕੋ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ ਬਣਾਓ ਅਸਲ ਕਵੇਰੀਜ਼ ਨਾਲ (30–100), ਅਤੇ top-k relevance ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ, chunking, ਜਾਂ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਬਦਲੋ ਤਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾਓ।
ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਵਰਜ਼ਨ ਬਦਲਣਾ vector space ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਦੇਖੇ retrieval ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰੋਕੋ: embedding_model ਫੀਲਡ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ ਨੂੰ ਵਰਜ਼ਨ ਕੀਤਾ ਸਮਾਨ ਸੰਪਤੀ ਮੰਨੋ। ਦੁਬਾਰਾ ਐਮਬੈੱਡ ਕਰਨ ਲਈ pipeline ਬਣਾਓ ਅਤੇ backfills ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਕਰੋ (ਅਕਸਰ incremental ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ)। ਖਰਚ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ re-embed ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਵਿੱਚ access control ਹੈ, ਤਾਂ retrieval ਨੂੰ ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸੀਮਤ ਸਮੱਗਰੀ surface ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਰੋਕੋ: retrieval ਕਦਮ ਵਿੱਚ permissions ਲਾਗੂ ਕਰੋ per-tenant indexes, metadata filters, ਜਾਂ precomputed ACL fields ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ। ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ tests ਨਾਲ ਕਰੋ: “user A ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ user B ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਰੀਟਰੀਵ ਕਰ ਸਕਦੇ,” ਭਾਵੇਂ top-k ਕੈਂਡਿਡੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ।
A vector database ਇੱਕ ਐਸਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਸ (ਟੈਕਸਟ, ਤਸਵੀਰਾਂ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨੰਬਰੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ) ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਮਿਲਦੇ ਜੁਲਦੇ ਆਈਟਮ ਰੀਟਰੀਵ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਸ ਵੇਲੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਤਲਬ ਅਨੁਸਾਰ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਖੋਜ) ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ RAG ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ AI ਸਹਾਇਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਮੁਕਾਬਲਾਤਮਕ ਪੈਸੇਜ ਲਿਆ ਸਕੇ।
ਇੱਥੇ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਨਿਯਮ-ਸੂਤ੍ਰ ਹਨ:
ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿੱਕੀ proof of concept ਬਣਾਓ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਇੰਪਲੀਮੇਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਗਾਈਡ, ਬਲੌਗ ਵੇਖੋ। ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਹੋਸਟਡ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਵੇਖੋ।
A vector database stores and searches embeddings (vectors: long lists of numbers) that represent the meaning of text, images, or other data. Instead of matching exact words, it returns items that are most similar to a query in semantic space—useful when people phrase the same intent in different ways.
An embedding is a numerical “fingerprint” of content produced by an ML model. You don’t interpret each number; you use the whole vector to compare items. Similar items (e.g., “refund policy” and “return a product”) end up near each other, enabling semantic retrieval.
Keyword search matches words and phrases (often great for exact terms). Vector search matches meaning (great for synonyms and paraphrases). In practice, teams often use hybrid search:
SQL is best for structured, exact questions: IDs, joins, aggregations, and strict filters. Vector search is best for fuzzy “find similar” questions. A common pattern is:
Most systems use Approximate Nearest Neighbor (ANN) indexing. Rather than comparing your query vector to every stored vector, the index narrows candidates so only a small subset gets fully scored. You trade a bit of “perfect best result” for big gains in latency and cost.
Cosine similarity compares vector direction (are they pointing the same way?). Dot product rewards similar direction and can also incorporate magnitude depending on how embeddings are produced/normalized.
Practically: pick the metric recommended for your embedding model and stick to it consistently during indexing and querying.
Chunking controls what each vector represents. Too large: you retrieve noisy, mixed-topic context. Too small: you lose important context.
A practical starting point:
Then adjust by content type (APIs/legal often smaller; narratives often larger).
RAG is typically a pipeline:
Choose based on deployment and ops tolerance:
Common pitfalls include: