20 окт. 2025 г.·8 мин
Что такое векторная база данных? pgvector vs Pinecone vs Weaviate
Узнайте, что такое векторная база данных, как эмбеддинги обеспечивают поиск по сходству и когда выбирать pgvector, Pinecone или Weaviate для AI‑поиска и RAG.
Узнайте, что такое векторная база данных, как эмбеддинги обеспечивают поиск по сходству и когда выбирать pgvector, Pinecone или Weaviate для AI‑поиска и RAG.
Векторная база данных — это система, созданная для хранения и поиска эмбеддингов — списков чисел, которые представляют «смысл» текста, изображений или других данных. Вместо вопроса «содержит ли запись точное слово refund?» вы спрашиваете: «Какие записи наиболее похожи на этот запрос?» и получаете ближайшие совпадения.
Представьте, что каждый документ (или товар, тикет, FAQ) превращается в точку на карте. Элементы об одной и той же идее оказываются рядом друг с другом — даже если используют разные слова. Векторная база отвечает на вопрос: что ближайшее к этой новой точке?
Традиционные SQL‑базы хороши, когда вы знаете структуру запроса: фильтр по дате, user_id, статус и т.д. Поиск по ключевым словам хорош, когда правильный ответ буквально содержит те же слова, которые вы вводите.
Векторные базы ориентированы на семантическое сходство. Они решают задачи типа «как мне вернуть деньги?» и находят контент, говорящий «Наша политика возврата…», без точного совпадения формулировки.
Это не заменяет SQL или поиск по словам. Во многих реальных системах вы используете оба подхода: SQL/фильтры для бизнес‑правил (регион, права, свежесть) и векторный поиск для «смысла».
Если запомнить одну фразу: векторная база — это движок «найти наиболее похожие элементы» для эмбеддингов, оптимизированный для быстрой работы в масштабе.
Векторные базы работают потому, что эмбеддинги позволяют сравнивать смысл численно. Вы не читаете числа; вы используете их, чтобы ранжировать «насколько близки» два фрагмента контента.
Эмбеддинг — это список чисел (часто сотни или тысячи), представляющий фрагмент контента. Каждое число отражает аспект смысла, выученный моделью. Вы не интерпретируете отдельные числа; важно, что похожий контент получает похожие числовые паттерны.
Думайте об этом как о координатах в очень высокоразмерной карте: предложения про «политику возврата» и «возврат товара» оказываются рядом, даже если используются разные слова.
Разные модели эмбеддингов превращают разные типы данных в векторы:
Когда всё представлено векторами, база может искать по большой коллекции, используя одну и ту же операцию: «найти ближайшие векторы».
Чтобы решить, что «ближе», системы используют простые правила оценки:
Вам не нужно вычислять это вручную — главное: более высокие оценки означают «больше похоже».
Большинство выигрышей в качестве поиска приходит от лучших эмбеддингов и правильного чанкинга, а не от смены базы. Если ваша модель плохо понимает доменный язык (названия продуктов, внутренний жаргон, юридические формулировки), даже лучший векторный индекс вернёт «наиболее близкие неверные ответы». Выбор между pgvector, Pinecone и Weaviate важен, но выбор подходящей модели эмбеддингов и формата входных данных обычно важнее.
Поиск по ключевым словам, SQL‑запросы и векторный поиск решают разные задачи — их путаница часто приводит к разочарованию.
Традиционный поиск (Elasticsearch, Postgres full‑text и т.д.) сопоставляет слова и фразы. Это отлично, когда пользователи знают, что вводить, и документ содержит эти термины.
Он испытывает трудности с:
Векторная база хранит эмбеддинги — числовые представления смысла. Запросы тоже преобразуются в эмбеддинги, и результаты ранжируются по сходству, поэтому можно получить концептуально связанные документы даже при отсутствии одинаковых слов. Поэтому векторный поиск популярен для семантического поиска и RAG.
SQL — правильный инструмент для:
Векторы плохо подходят, когда требуются безошибочные ответы (например, «заказы для customer_id = 123»).
Даже с семантическим поиском обычно нужны классические фильтры — ценовые диапазоны, даты, язык, категория и права доступа. Большинство реальных систем делают гибрид: сначала SQL/метаданные для фильтрации, затем ранжирование по векторному сходству внутри допустимого набора.
Когда вы храните данные в векторной базе, каждый элемент превращается в длинный список чисел (эмбеддинг). Поиск значит: «найти векторы, которые наиболее близки к вектору запроса».
Реальная база может содержать миллионы векторов. Сравнение запроса со всеми векторами было бы слишком медленным и дорогим. Поэтому строят индекс — структуру, которая быстро сужает кандидатов, чтобы система считала расстояния лишь для небольшой подвыборки.
Большинство векторных поисков используют approximate nearest neighbor (ANN). «Приблизительный» означает, что база пытается быстро найти очень хорошие совпадения, не гарантируя математически идеального топ‑результата каждый раз.
Полезная аналогия: вместо проверки каждой книги в библиотеке, ANN использует умную карту, чтобы сначала подвести вас к нужным полкам.
Этот компромисс настраивается параметрами типа «насколько тщательно индекс должен искать».
Практически, recall — это «как часто результаты включают то, что человек посчитал бы правильным ответом». Для RAG высокий recall обычно уменьшает шанс потерять важные факты (но может быть дороже).
Разные продукты (pgvector, Pinecone, Weaviate) предлагают эти идеи с разными настройками по умолчанию, но цель одна: быстрый поиск по сходству с управляемой точностью.
Рабочий цикл — это в основном «сохраняй элементы, затем извлекай лучшие совпадения». Главное — хранить смысл (эмбеддинги) вместе с исходным контентом, чтобы поиск мог сопоставлять идеи, а не только слова.
Сначала собираете документы (страницы, PDF, тикеты, описания продуктов и т.д.), разбиваете их на чанки и генерируете эмбеддинг для каждого чанка.
В базе обычно хранят:
Во время поиска вы преобразуете запрос пользователя в эмбеддинг и запрашиваете ближайшие векторы.
Многие команды смешивают векторное сходство с оценкой по ключевым словам (BM25‑подобное), чтобы получить семантические совпадения и при этом поощрять точные термины вроде кодов SKU, имён или строк ошибок.
До или во время извлечения применяйте метаданные — особенно в многопользовательских приложениях и для прав доступа. Фильтры тоже повышают точность (например, «только за последние 90 дней», «только в Центре помощи»).
Распространённый паттерн: быстро извлечь топ 50–200, затем переоценить топ 10–20 с помощью более сильной модели или правил (учёт свежести, приоритет источника).
Для RAG вы берёте финальные топ‑чанки и отправляете их как контекст в LLM‑промпт, часто с цитатами и инструкцией «не отвечать, если не найдено». Результат — ответ, основанный на вашем контенте, а не на догадках модели.
Если цель — быстро проверить качество извлечения (вместо недель на инфраструктуру), платформы для прототипов вроде Koder.ai помогают собрать end‑to‑end семантический поиск или RAG‑приложение из чат‑интерфейса. На практике это позволяет поднять React UI, Go‑бэкенд и Postgres (включая pgvector) и итеративно работать с планами, снапшотами и откатами — затем экспортировать исходники, когда будете готовы.
pgvector — расширение PostgreSQL, которое позволяет хранить и искать эмбеддинги прямо в вашей существующей базе. Вместо отдельной «векторной базы» вы добавляете новый тип столбца (vector) в те же таблицы, где хранятся пользователи, продукты, документы и метаданные.
pgvector хорош для команд, уже привязанных к Postgres и желающих меньше компонентов. Если «истина» приложения в Postgres, хранение векторов там упрощает архитектуру: одна стратегия бэкапов, одна модель контроля доступа, миграции знакомыми инструментами и SQL для джоинов и фильтров.
Главный выигрыш — хранить структурированные данные и векторы вместе. Вы можете сделать семантический поиск и при этом применять обычные ограничения — tenant_id, category, status или permissions — без связывания результатов между системами. Операционно проще: существующий Postgres + расширение.
Высоконагруженные векторные рабочие нагрузки могут нагрузить Postgres иначе, чем он изначально проектировался. Придётся думать про индексирование векторов (IVFFlat или HNSW), настройки памяти, поведение vacuum и паттерны запросов.
Если ожидаются очень большие коллекции эмбеддингов, высокая конкурентная нагрузка поиска или быстрый рост — масштабирование и тюнинг могут потребовать больше ручной работы, чем у управляемого сервиса. Для многих команд pgvector — «начать просто» опция, которая может дойти очень далеко.
Pinecone — полностью управляемый векторный сервис: вы отправляете ему эмбеддинги (векторы) с ID и метаданными, а он даёт быстрый поиск по сходству, беря на себя большую часть операционной работы.
С Pinecone обычно не нужно заботиться о выделении машин, ежедневной настройке низкоуровневых параметров индекса или собственном решении масштабирования и отказоустойчивости. Вы взаимодействуете с API для upsert векторов, запросов ближайших соседей и фильтрации по метаданным (язык, tenant, тип документа, уровень доступа).
Pinecone хорош, когда вы хотите:
Команды часто выбирают его, когда продукт зависит от качественного извлечения и они предпочитают «vector search as a service».
Главное преимущество Pinecone — скорость вывода в продакшен. Управляемое масштабирование и функции надёжности (в зависимости от плана) сокращают время на планирование ёмкости и реагирование на инциденты. Он обычно хорошо интегрируется с распространёнными AI‑стеками.
Основные компромиссы — риск vendor lock‑in и растущие расходы по мере увеличения объёма запросов, хранилища и пропускной способности. Также важно уточнить требования по локализации данных, соответствию и обработке чувствительной информации перед выбором.
Weaviate — открытая векторная база с полным набором возможностей «AI search backend» и GraphQL API. Если вы хотите контролировать инфраструктуру (или развернуть в своём облаке), но при этом иметь продуктовый опыт (схема, фильтры, опции индексации и интеграции), Weaviate часто в списке кандидатов.
Weaviate хранит объекты (документы, продукты, тикеты и т.д.) вместе с метаданными и векторными эмбеддингами. Вы можете выполнять семантический поиск («найти похожие») с фильтрами («только за последние 30 дней», «только category = support»). GraphQL API даёт выразительность запросов без разработки большого количества кастомных эндпоинтов.
Weaviate подходит командам, которые:
Плюсы: сильная поддержка схем/метаданных, богатая экосистема модулей/интеграций и настраиваемые подходы к индексированию.
Минусы: при самостоятельном запуске вы отвечаете за эксплуатацию — апгрейды, масштабирование, мониторинг, бэкапы и инциденты. По мере добавления модулей, мульти‑тенантности и сложных схем система может усложниться, если не задать ранние соглашения.
Если сравнивать, Weaviate обычно стоит между «просто добавить векторы в свою базу» и «полностью управляемым сервисом», предлагая гибкость ценой эксплуатационной ответственности.
Выбор — не про «лучше», а про соответствие вашей ситуации: где вы хотите запускать, насколько велик ожидаемый масштаб, какие у вас запросы и сколько операционной работы команда готова взять.
pgvector — «векторы внутри Postgres». Идеально, если приложение уже на Postgres и вы хотите одну БД для бизнес‑данных и эмбеддингов.
Pinecone — управляемый сервис. Менее настроек, быстрее в использовании: меньше инфраструктуры поддерживать.
Weaviate — open‑source, можно self‑host или использовать managed. Хороший компромисс, если хотите вектор‑нэйтив систему и открытые инструменты.
На малых объёмах все три подойдут. По мере роста спросите себя:
При быстром росте и высоком QPS Pinecone зачастую выигрывает с точки зрения операционной простоты. Если рост умеренный и вы уже масштабируете Postgres, pgvector может быть экономичным выбором.
Если нужны тяжёлые реляционные фильтры (джоины, сложные предикаты) вместе с похожестью — pgvector удобен.
Если нужен гибридный поиск (ключевые слова + семантика), богатая фильтрация или строгая мульти‑тенантность, сравнивайте Pinecone и Weaviate по функциям.
Будьте честны про бэкапы, мониторинг, апгрейды и on‑call. Managed снижает нагрузку. Self‑hosted может быть дешевле, но только если у команды есть навыки и время для надёжной эксплуатации.
Хороший векторный поиск начинается с простой и надёжной структуры записи. Рассматривайте каждую «единицу поиска» как ряд/объект, который можно получить, отфильтровать и объяснить позже.
Как минимум храните:
Это упрощает извлечение: векторный поиск возвращает id, затем вы достаёте чанк + контекст для показа пользователю или подачи в RAG.
Чанкинг — самый мощный рычаг, который у вас есть. Меньшие чанки точнее, но могут терять контекст; большие — несут контекст, но сигнал размывается.
Обычно начинают с 200–400 токенов и 10–20% перекрытия, затем регулируют.
Храните те метаданные, по которым собираетесь фильтровать:
Не храните большие JSON‑блоки для часто фильтруемых полей; держите их легко индексируемыми.
Эмбеддинги не вечны. Отслеживайте embedding_model, model_version и chunking_version (и created_at). При апгрейде моделей переэмбедьте постепенно и переключайте трафик без смешения несовместимых векторов.
Векторный поиск в демонстрации кажется мгновенным, но в продакшене может замедлиться или подорожать. Хорошая новость: основные драйверы предсказуемы, и вы можете ими управлять вне зависимости от pgvector, Pinecone или Weaviate.
Многие недооценивают не‑поисковые части.
Лучший поиск по сходству не гарантирует лучшие ответы.
Соберите тест‑набор: 30–100 реальных запросов, с несколькими «правильными» ожидаемыми результатами. Измеряйте релевантность (hit rate в top‑k) и отслеживайте изменения при правках чанкинга, индексов или промптов.
Рассматривайте эмбеддинги как потенциально чувствительные данные.
Качество векторного поиска — это не только индексы. Привычки эксплуатации предотвращают «мистические результаты» и облегчают аудит.
Если документы содержат чувствительные данные, подумайте о хранении сырого контента в основном хранилище (object storage, БД, DMS) и сохранении в векторном хранилище только:
Это уменьшает экспозицию при компрометации хранилища и упрощает контроль доступа.
Эмбеддинги могут «помнить» старый текст, если вы не чистите их.
Логируйте достаточно для отладки релевантности, но без секретов:
Это делает дрейф и регрессии явными после изменений модели или данных.
Планируйте сроки хранения (retention), шифрование в транзите/в покое и аудит (кто искал что и когда). В регулируемых средах документируйте потоки данных и пути доступа, чтобы проверки не блокировали релизы.
Даже с хорошей векторной архитектурой можно столкнуться с разочарованием, если допустить несколько распространённых просчётов. Вот они и способы их предотвращения.
Векторы хороши для «смысла», но не для строгих условий. Если использовать семантический поиск как единственный инструмент, результаты могут казаться случайными или небезопасными.
Избегайте: комбинируйте сходство с структурными фильтрами (tenant_id, категория, язык, дата). Делайте фильтрацию первичным шагом, а не мыслью после.
Демо на паре запросов может скрыть серьезные проблемы с recall и релевантностью.
Избегайте: собирайте тест‑набор реальных запросов (например, 30–100) и отслеживайте метрики (top‑k релевантность, CTR, оценки людей). Переоценивайте при изменениях модели, чанкинга или индексов.
Модели эмбеддингов эволюционируют. Смена модели (или версии) меняет векторное пространство и может тихо ухудшить поиск.
Избегайте: храните поле embedding_model и рассматривайте эмбеддинги как версионированный артефакт. Имейте пайплайн для переэмбеддинга и план бэфиллов (параллельные операции). При ограничениях бюджета сначала переэмбедьте самый используемый контент.
Если в приложении есть контроль доступа, поиск обязан их уважать — иначе можно выдать закрытый контент.
Избегайте: применяйте права на этапе извлечения через отдельные индексы по тенантам, метаданные ACL или предвычисленные поля доступа. Тестируйте: «пользователь A никогда не должен вытягивать документы пользователя B», даже среди top‑k кандидатов.
Векторная база — система для хранения эмбеддингов (числовых представлений текста, изображений или других данных) и быстрого извлечения наиболее похожих элементов. Она полезна, когда пользователи ищут по смыслу (семантический поиск) или когда вы строите RAG, чтобы помощник AI доставал релевантные отрывки из вашего контента перед ответом.
Правила просты:
Сделайте небольшой POC за день:
Если нужны реализация и рекомендации по стоимости, смотрите /blog. Для вопросов по ценам или hosted‑вариантам — проверьте /pricing.
База векторов хранит и ищет эмбеддинги (векторы — длинные списки чисел), которые представляют смысл текста, изображений или других данных. Вместо точного совпадения слов она возвращает элементы, которые наиболее похоже соответствуют запросу в семантическом пространстве — полезно, когда люди формулируют одно и то же намерение разными словами.
Эмбеддинг — это числовой «отпечаток» контента, получаемый моделью машинного обучения. Вы не интерпретируете отдельные числа; важно всё векторное представление целиком. Похожие по смыслу элементы (например, «политика возврата» и «вернуть товар») оказываются рядом в пространстве, что позволяет делать семантический поиск.
Поисковые системы по ключевым словам сопоставляют слова и фразы (хорошо, когда документ содержит те же слова). Векторный поиск сопоставляет смысл (лучше работает с синонимами и парафразами). На практике часто используют гибридный поиск:
SQL лучше подходит для структурированных, точных запросов: идентификаторы, соединения (joins), агрегации и строгие фильтры. Векторный поиск — для приблизительных «найти похожее» задач. Распространный паттерн:
Большинство систем применяют индексирование типа Approximate Nearest Neighbor (ANN). Вместо сравнения запроса со всеми векторами индекс сужает кандидатов, так что полное вычисление расстояний выполняется только для небольшой подвыборки. Это экономит время и ресурсы, жертвуя гарантией абсолютной точности ради скорости.
Косинусное сходство сравнивает направление векторов (указывает ли вектор в ту же сторону?). Скалярное произведение (dot product) поощряет совпадающие направления и может учитывать величины векторов, в зависимости от нормализации. Практически: используйте метрику, рекомендованную для вашей модели эмбеддингов, и применяйте её последовательно при индексировании и запросах.
Размер и перекрытие чанков сильно влияют на качество. Слишком большие — вы получите шумный контекст; слишком маленькие — потеряете важный контекст.
Практическая отправная точка:
Затем корректируйте по типу контента (API/юридические тексты чаще мельче; повествования — чуть больше).
RAG обычно выглядит так:
Выбор зависит от развертывания и операционной готовности:
Типичные ошибки: