20 paź 2025·8 min
Czym jest baza wektorowa? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
Dowiedz się, czym jest baza wektorowa, jak embeddingi umożliwiają wyszukiwanie po podobieństwie oraz kiedy wybrać pgvector, Pinecone lub Weaviate do wyszukiwania AI i RAG.
Dowiedz się, czym jest baza wektorowa, jak embeddingi umożliwiają wyszukiwanie po podobieństwie oraz kiedy wybrać pgvector, Pinecone lub Weaviate do wyszukiwania AI i RAG.
Baza wektorowa to system stworzony do przechowywania i wyszukiwania embeddingów — list liczb, które reprezentują „znaczenie” tekstu, obrazów lub innych danych. Zamiast pytać „Czy ten rekord zawiera dokładne słowo refund?”, pytasz „Które rekordy są najbardziej podobne do tego zapytania?” i dostajesz najbliższe dopasowania.
Wyobraź sobie, że każdy dokument (lub produkt, zgłoszenie, FAQ) zostaje zamieniony na punkt na mapie. Elementy o tym samym pomyśle trafiają blisko siebie — nawet jeśli używają innych słów. Baza wektorowa to narzędzie, które szybko odpowie: co jest najbliżej tego nowego punktu?
Tradycyjne bazy SQL świetnie nadają się, gdy znasz strukturę pytania: filtruj po dacie, user_id, statusie itd. Wyszukiwanie słów kluczowych jest dobre, gdy właściwa odpowiedź zawiera dokładnie te słowa, które wpiszesz.
Bazy wektorowe koncentrują się na podobieństwie semantycznym. Są zaprojektowane do obsługi zapytań typu „Jak odzyskać pieniądze?” i znajdą treści mówiące „Nasza polityka zwrotów…” bez konieczności użycia dokładnie tych samych słów.
To nie zastępuje SQL ani wyszukiwania słów kluczowych. W wielu systemach używa się obu: SQL/filtry dla reguł biznesowych (region, uprawnienia, świeżość) i wyszukiwania wektorowego dla „znaczenia”.
Jeśli zapamiętasz jedną rzecz: baza wektorowa to silnik „najbardziej podobnych elementów” dla embeddingów, zoptymalizowany pod kątem szybkości i skali.
Bazy wektorowe działają, ponieważ embeddingi pozwalają porównywać znaczenie numerycznie. Nie czytasz tych liczb; używasz ich do oceniania, „jak blisko” są dwa elementy.
Embedding to lista liczb (często setki lub tysiące), która reprezentuje fragment treści. Każda liczba uchwytuje jakiś aspekt znaczenia nauczony przez model ML. Nie interpretujesz pojedynczych liczb bezpośrednio; istotne jest, że podobne treści mają podobne wzorce liczbowe.
Pomyśl o tym jak o współrzędnych na bardzo wysokowymiarowej mapie: zdania o „polityce zwrotów” i „zwrocie produktu” lądują blisko siebie, choć używają różnych słów.
Różne modele embeddingów zamieniają różne media na wektory:
Gdy wszystko jest wektorem, baza może przeszukiwać duże zbiory używając tej samej operacji: „znajdź najbliższe wektory”.
Aby zdecydować, co jest „najbliższe”, systemy używają prostych reguł punktacji:
Nie musisz liczyć tego ręcznie — ważne jest, że wyższe wyniki oznaczają „bardziej podobne”.
Większość poprawy jakości wyszukiwania pochodzi z lepszych embeddingów i lepszego chunkingu, a nie ze zmiany bazy. Jeśli twój model nie uchwyci języka domeny (nazwy produktów, żargon wewnętrzny, formuły prawne), nawet najlepszy indeks wektorowy zwróci „najbliższe złe odpowiedzi”. Wybór pgvector vs Pinecone vs Weaviate ma znaczenie, ale wybór właściwego modelu embeddingów i formatu wejściowego zwykle waży więcej.
Wyszukiwanie słów kluczowych, zapytania SQL i wyszukiwanie wektorowe rozwiązują różne problemy — mieszanie ich jest częstą przyczyną rozczarowań.
Tradycyjne wyszukiwanie (Elasticsearch, Postgres full-text itd.) dopasowuje słowa i frazy. Świetnie, gdy użytkownicy wiedzą, co wpisać i dokument zawiera te terminy.
Ma problemy gdy:
Baza wektorowa przechowuje embeddingi — numeryczne reprezentacje znaczenia. Zapytania też są embedowane, a wyniki są rankowane po podobieństwie, więc możesz znaleźć powiązane koncepty nawet, gdy dokładne słowa się nie zgadzają. Dlatego wyszukiwanie wektorowe jest popularne w wyszukiwaniu semantycznym i RAG.
SQL to narzędzie do:
Wektory nie nadają się tam, gdzie precyzja jest niezbędna (np. „zamówienia dla customer_id = 123”).
Nawet przy wyszukiwaniu semantycznym zwykle potrzebujesz klasycznych filtrów — zakresy cen, daty, język, kategoria i uprawnienia. Większość systemów stosuje hybrydę: najpierw filtry SQL/metadata, potem ranking po podobieństwie wektorowym w dozwolonym zbiorze.
Kiedy przechowujesz dane w bazie wektorowej, każdy element staje się długą listą liczb (embedding). Wyszukiwanie to: „znajdź wektory najbliższe temu wektorowi zapytania”.
Realistyczna baza może przechowywać miliony wektorów. Porównywanie zapytania z każdym wektorem byłoby zbyt wolne i kosztowne. Dlatego bazy budują indeks — strukturę, która szybko zawęża kandydatów, tak że system mierzy odległości tylko dla małej podgrupy.
Większość wyszukiwania wektorowego używa approximate nearest neighbor (ANN). „Przybliżone” oznacza, że baza stara się znaleźć bardzo dobre dopasowania szybko, zamiast gwarantować matematycznie perfekcyjny wynik top przy każdej próbie.
Przydatna analogia: zamiast sprawdzać każdą książkę w bibliotece, ANN używa mądrej mapy, żeby najpierw zaprowadzić cię do właściwych regałów.
Ten kompromis reguluje się ustawieniami typu „jak intensywnie indeks ma szukać?”
W praktyce recall to „jak często wyniki zawierają to, co człowiek uznałby za poprawne”. Dla RAG wyższy recall często zmniejsza ryzyko pominięcia kluczowych faktów (kosztem większych zasobów).
Różne produkty (pgvector, Pinecone, Weaviate) udostępniają te pomysły z różnymi domyślnymi ustawieniami i możliwościami tuningu, ale cel jest ten sam: szybkie wyszukiwanie po podobieństwie z kontrolowalną dokładnością.
Workflow to w zasadzie pętla „przechowaj rzeczy, potem odzyskaj najlepsze dopasowania”. Kluczowe jest przechowywanie znaczenia (embeddingów) razem z oryginalną treścią, by wyszukiwanie dopasowywało idee, nie tylko słowa.
Zaczynasz od zebrania dokumentów (strony, PDFy, zgłoszenia, opisy produktów itp.), dzielenia ich na chunki i wygenerowania embeddingu dla każdego chunka.
W bazie zwykle przechowujesz:
W czasie wyszukiwania embedujesz zapytanie użytkownika i prosisz o najbliższe wektory.
Wiele zespołów łączy podobieństwo wektorowe ze scoringiem słów kluczowych (podobnym do BM25), aby uzyskać semantyczne dopasowania i równocześnie premiować dokładne terminy jak kody SKU, nazwy lub komunikaty o błędach.
Przed lub podczas odzyskiwania stosuj filtry metadata — szczególnie w aplikacjach multi-tenant i przy kontroli uprawnień. Filtry też pomagają w precyzji (np. „tylko ostatnie 90 dni”, „tylko w Centrum Pomocy”).
Popularny wzorzec: szybko odzyskaj top 50–200, potem przerynkuj top 10–20 za pomocą mocniejszego modelu lub reguł (priorytet świeżości, źródła).
Dla RAG bierzesz finalne top chunki i wysyłasz je jako kontekst do promptu LLM, często z cytowaniami i instrukcją „nie odpowiadaj, jeśli brak informacji”. Wynik to odpowiedź oparta na przechowywanych treściach, a nie przypuszczenie modelu.
Jeśli celem jest szybka walidacja jakości odzyskiwania (zamiast tygodni pracy nad infrastrukturą), platforma vibe-coding jak Koder.ai może pomóc w prototypowaniu kompletnej aplikacji do wyszukiwania semantycznego lub RAG z poziomu interfejsu czatu. W praktyce oznacza to, że możesz postawić UI w React, backend w Go i bazę Postgres (w tym podejście oparte na pgvector) i iterować przy użyciu trybu planowania, snapshotów i rollbacku — potem wyeksportować kod źródłowy, gdy będziesz gotowy.
pgvector to rozszerzenie PostgreSQL, które pozwala przechowywać i wyszukiwać wektory embeddingów bezpośrednio w istniejącej bazie. Zamiast uruchamiać oddzielną „bazę wektorową”, dodajesz nowy typ kolumny (vector) do tych samych tabel, które już trzymają użytkowników, produkty, dokumenty i metadata.
pgvector sprawdza się w zespołach już zaangażowanych w Postgres i chcących mieć mniej elementów w architekturze. Jeśli źródło prawdy aplikacji jest w Postgresie, trzymanie wektorów tam upraszcza architekturę: jedna strategia backupu, jeden model kontroli dostępu, jedno miejsce do migracji i znajome SQL do joinów i filtrowania.
Największy plus to połączenie danych strukturalnych i wektorów. Możesz wykonać wyszukiwanie semantyczne i nadal zastosować „normalne” ograniczenia — jak tenant_id, kategoria, status czy uprawnienia — bez sklejania wyników z różnych systemów. Operacyjnie może być prościej do wdrożenia: istniejący deployment Postgresa plus rozszerzenie.
Wysoko obciążone zadania wektorowe mogą obciążyć Postgresa w sposób, do którego nie był pierwotnie dostrojony. Prawdopodobnie będziesz myśleć o indeksach wektorowych (IVFFlat lub HNSW), ustawieniach pamięci, zachowaniu vacuum i wzorcach zapytań.
Jeśli spodziewasz się bardzo dużych zbiorów embeddingów, dużej równoległości wyszukiwań lub szybkiego wzrostu, skalowanie i tuning mogą wymagać więcej pracy niż w przypadku zarządzanej usługi wektorowej. Dla wielu zespołów pgvector to opcja „zacznij prosto”, która i tak może daleko zajść.
Pinecone to w pełni zarządzana usługa bazy wektorowej: wysyłasz do niej embeddingi (wektory) plus ID i metadata, a ona zapewnia szybkie wyszukiwanie po podobieństwie z minimalnym zarządzaniem operacyjnym po twojej stronie.
W Pinecone zwykle nie martwisz się o provisionowanie maszyn, codzienne strojenie niskopoziomowych ustawień indeksu ani budowanie własnej historii skalowania i failover. Korzystasz z API do upsertu wektorów, zapytań o najbliższych sąsiadów i filtrowania wyników po metadata (np. język, tenant, typ dokumentu, poziom dostępu).
Pinecone to dobry wybór, gdy chcesz:
Zespoły często wybierają Pinecone, gdy produkt zależy od wysokiej jakości odzyskiwania i chcą „wyszukiwanie wektorowe jako usługa”, zamiast kolejnego systemu do utrzymania.
Największą zaletą Pinecone jest szybkość wejścia na produkcję. Zarządzane skalowanie i funkcje niezawodności (różne w zależności od planu) zmniejszają czas poświęcony na planowanie pojemności i reagowanie na incydenty. Dobrze integruje się z popularnymi stosami AI do wyszukiwania i RAG.
Główne kompromisy to obawy o vendor lock-in i koszty użytkowania, które mogą rosnąć wraz z liczbą zapytań, przechowywaniem i przepustowością. Warto też sprawdzić wymagania dotyczące lokalizacji danych, zgodności i traktowania danych wrażliwych przed zobowiązaniem się.
Weaviate to open-source’owa baza wektorowa, która daje pełne „AI search backend” z API GraphQL. Jeśli chcesz kontrolować infrastrukturę (lub wdrażać w chmurze według wyboru) i jednocześnie potrzebujesz doświadczenia produktowego — schematu, filtrowania, opcji indeksowania i integracji — Weaviate często znajduje się na krótkiej liście.
Na wysokim poziomie Weaviate przechowuje obiekty (twoje dokumenty, produkty, zgłoszenia itp.) wraz z metadata i embeddingami wektorowymi. Możesz zapytać go semantycznie („znajdź rzeczy podobne do tego”), jednocześnie stosując filtry („tylko z ostatnich 30 dni”, „tylko kategoria = wsparcie”). API GraphQL ułatwia formułowanie wyrafinowanych zapytań bez konieczności projektowania wielu custom endpointów.
Weaviate pasuje do zespołów, które:
Zalety: mocne wsparcie dla schematu/metadata, bogaty ekosystem modułów/integracji i konfigurowalne podejścia do indeksowania pozwalające stroić wydajność.
Wady: jeśli uruchamiasz samodzielnie, odpowiadasz za operacje — aktualizacje, skalowanie, monitoring, backupy i reagowanie na incydenty. Wraz z dodawaniem modułów, multi-tenancy i bardziej złożonymi schematami system może stać się trudniejszy do ogarnięcia, chyba że ustawisz jasne konwencje od początku.
Weaviate często plasuje się pomiędzy „prostym dodatkiem w twojej bazie” a „w pełni zarządzaną usługą”, oferując elastyczność kosztem odpowiedzialności operacyjnej.
Wybór bazy wektorowej to kwestia dopasowania: gdzie chcesz ją uruchamiać, jak duży spodziewasz się wzrost, jak wyglądają zapytania i ile pracy operacyjnej może podjąć twój zespół.
pgvector to „wektory w Postgres”. Idealne, jeśli aplikacja już żyje w Postgresie i chcesz jedną bazę dla danych biznesowych i embeddingów.
Pinecone to rozwiązanie zarządzane. Oddajesz kontrolę za szybkość adopcji: mniej pokręteł, mniej infrastruktury do prowadzenia.
Weaviate to open-source z możliwością self-hostingu lub oferty zarządzanej. Dobry środek, jeśli chcesz system natywnie wektorowy, ale preferujesz otwarte narzędzia.
Na mniejszych skalach wszystkie trzy sprawdzą się dobrze. W miarę wzrostu pytaj:
Jeśli spodziewasz się szybkiego wzrostu i wysokiego QPS, Pinecone często wygrywa pod względem prostoty operacyjnej. Jeśli wzrost jest umiarkowany, a ty już skalujesz Postgresa, pgvector może być opłacalny.
Jeśli potrzebujesz ciężkich filtrów relacyjnych (joiny, złożone predykaty) razem z wyszukiwaniem po podobieństwie, pgvector jest mocnym kandydatem.
Jeśli potrzebujesz hybrydowego wyszukiwania (keyword + semantic), bogatego filtrowania lub silnej izolacji multi-tenant, porównaj Pinecone i Weaviate pod kątem funkcji.
Bądź realistą co do backupów, monitoringu, aktualizacji i on-call. Zarządzane rozwiązania redukują obciążenie. Self-hosted może być tańsze, ale tylko jeśli masz zespół i czas, by prowadzić je niezawodnie.
Dobre wyszukiwanie wektorowe zaczyna się od nudnego, ale niezawodnego kształtu rekordu. Traktuj każdą „jednostkę przeszukiwalną” jako wiersz/obiekt, który można pobrać, filtrować i później wytłumaczyć.
Przynajmniej przechowuj:
To upraszcza odzyskiwanie: wyszukiwanie wektorowe zwraca id, potem pobierasz chunk + kontekst do pokazania użytkownikowi lub podania do RAG.
Chunking to największy dźwignia jakości, którą możesz kontrolować. Mniejsze chunki są bardziej „precyzyjne”, ale mogą tracić kontekst; większe niosą kontekst, ale rozmywają sygnał.
Powszechny punkt wyjścia to 200–400 tokenów z 10–20% nakładką, potem dostosuj według treści. Dla API i tekstów prawnych lepiej mniejsze chunki; dla narracji trochę większe pomagają zachować sens.
Przechowuj metadata, których faktycznie będziesz używać w zapytaniach:
Unikaj wrzucania dużych blobów JSON; trzymaj często filtrowane pola łatwe do indeksowania.
Embeddingi nie są wieczne. Śledź embedding_model, model_version i chunking_version (plus created_at). Kiedy zmieniasz modele, możesz równolegle re-embedować i stopniowo przełączać ruch bez mieszania niekompatybilnych wektorów.
Wyszukiwanie wektorowe może wydawać się „natychmiastowe” na demo, a potem wolniejsze lub droższe w produkcji. Dobre wieści: główne czynniki są przewidywalne i można nimi sterować niezależnie od tego, czy używasz pgvector w Postgresie, Pinecone czy Weaviate.
Większość zespołów nie docenia elementów poza samym wyszukiwaniem.
Lepsze wyszukiwanie po podobieństwie nie oznacza automatycznie lepszych odpowiedzi.
Stwórz mały zestaw testowy: 30–100 prawdziwych zapytań, każde z kilkoma „dobrymi” oczekiwanymi wynikami. Mierz trafność (hit rate w top-k) i obserwuj zmiany przy tuningowaniu chunkingu, indeksów czy promptów.
Traktuj embeddingi jako potencjalnie wrażliwe.
Jakość wyszukiwania wektorowego to nie tylko indeksy — to też sposób, w jaki obsługujesz system na co dzień. Kilka nawyków governance zapobiega „tajemniczym wynikom” i ułatwia audyty.
Jeśli dokumenty zawierają wrażliwe dane, rozważ trzymanie surowej treści w primary datastore (object storage, baza danych, DMS) i przechowywanie jedynie:
To zmniejsza ekspozycję w wypadku kompromitacji store’a wektorowego i upraszcza kontrolę dostępu. Pomaga też, gdy używasz wielu backendów (np. pgvector do aplikacji wewnętrznych, Pinecone do funkcji publicznej).
Embeddingi mogą „pamiętać” stare treści, jeśli ich nie usuniesz.
Loguj wystarczająco, by debugować trafność bez logowania sekretów:
To sprawia, że dryf i regresje są oczywiste po zmianie modelu lub danych.
Zaplanuj retencję (jak długo przechowujesz wektory i logi), szyfrowanie w tranzycie/w spoczynku i potrzeby audytowe (kto czego szukał i kiedy). W regulowanych środowiskach udokumentuj przepływy danych i ścieżki dostępu, żeby audyty nie blokowały wydań.
Nawet solidne ustawienia bazy wektorowej mogą rozczarować, jeśli pojawi się kilka typowych pułapek. Oto najczęstsze i jak je naprawić wcześnie.
Wektory świetnie nadają się do „znaczenia”, nie do twardych ograniczeń. Jeśli używasz semantic search jako jedynego narzędzia, wyniki mogą być losowe lub niebezpieczne.
Unikaj: łącz similarity search z filtrami strukturalnymi (tenant_id, kategoria produktu, język, zakres dat). Traktuj metadata jako kluczową część zapytania, nie dodatek.
Demo, które wygląda dobrze na garści promptów, może ukrywać problemy z recall i trafnością.
Unikaj: zbuduj mały zestaw ewaluacyjny realnych zapytań (np. 30–100) i śledź metryki top-k. Ponownie rób ewaluację przy każdej zmianie embeddingów, chunkingu lub indeksów.
Modele embeddingów ewoluują. Zmiana modelu (lub wersji) zmienia przestrzeń wektorową i może bezgłośnie pogorszyć odzyskiwanie.
Unikaj: przechowuj pole embedding_model i traktuj embeddingi jako wersjonowany artefakt. Miej pipeline do re-embedowania i plan backfillu (często inkrementalnie). Jeśli koszty są problemem, re-embeduj najczęściej używaną treść najpierw.
Jeśli aplikacja ma kontrolę dostępu, retrieval musi ją respektować — inaczej możesz ujawnić ograniczone treści.
Unikaj: egzekwuj uprawnienia w kroku odzyskiwania za pomocą per-tenant indeksów, filtrów metadata lub wstępnie obliczonych pól ACL. Weryfikuj to testami: „użytkownik A nigdy nie powinien odzyskać dokumentów użytkownika B”, nawet w top-k kandydatów.
Baza wektorowa to system zaprojektowany do przechowywania embeddingów (numerycznych reprezentacji tekstu, obrazów lub innych danych) i szybkiego odzyskiwania najbardziej podobnych elementów. Najlepiej sprawdza się, gdy użytkownicy szukają po znaczeniu (wyszukiwanie semantyczne) lub gdy budujesz RAG — asystent AI, który przed odpowiedzią pobiera odpowiednie fragmenty z twoich treści.
Kilka praktycznych reguł:
Zbuduj mały proof of concept w ciągu dnia:
If you want more implementation and cost guidance, see /blog. For pricing considerations or hosted options, check /pricing.
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: